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This study presents the energy storage potential of nitrate salts for specific applications in energy systems that use renewable resources. For this, the thermal, chemical, and morphological characterization of 11 samples of nitrate salts as phase change materials (PCM) was conducted. Specifically, sodium nitrate (NaNO3), sodium nitrite (NaNO2), and potassium nitrate (KNO3) were considered as base materials; and various binary and ternary mixtures were evaluated. For the evaluation of the materials, differential Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), scanning calorimetry (DSC), thermogravimetric analysis (TGA), and scanning electron microscopy (SEM) to identify the temperature and enthalpy of phase change, thermal stability, microstructure, and the identification of functional groups were applied. Among the relevant results, sodium nitrite presented the highest phase change enthalpy of 220.7 J/g, and the mixture of 50% NaNO3 and 50% NaNO2 presented an enthalpy of 185.6 J/g with a phase change start and end temperature of 228.4 and 238.6 °C, respectively. This result indicates that sodium nitrite mixtures allow the thermal storage capacity of PCMs to increase. In conclusion, these materials are suitable for medium and high-temperature thermal energy storage systems due to their thermal and chemical stability, and high thermal storage capacity.

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En el presente estudio se desarrolla una metodología para la unificación de datos eléctricos y catastrales mediante la aplicación combinada de herramientas SIG y SQL. Las principales técnicas de unión espacial utilizadas son: intersección espacial, unión de entidades por atributos y análisis de proximidad. Además, fueron aplicados principalmente algoritmos SQL de comparación y selección de datos. Como caso de estudio se utilizó información catastral y eléctrica de los clientes regulados por la Empresa Eléctrica Quito (EEQ) dentro del casco urbano de Quito. Se logró unificar el 25 % del total de registros. Además, se encontró que la distribución espacial de los datos unificados es homogénea dentro del área de estudio, y es cuantitativamente representativo en la mayor parte de parroquias. Finalmente se comprobaron los resultados mediante una validación en sitio, con lo que se verificó la validez de la metodología planteada. En base a los resultados obtenidos, el procedimiento de unificación expuesto en este estudio, puede ser replicado en otras zonas cuya información presente características similares a los datos manejados y así obtener un insumo importante para la definición de indicadores energéticos para calificación energética, comparativa o categorización de edificaciones.

Las estrategias para promover el uso eficiente de energía y el confort térmico han sido acciones aplicadas mundialmente. Siendo la variación de temperatura un factor preocupante para los gobiernos debido a la influencia por alcanzar las metas energéticas propuestas por los ODS. En este sentido, el comportamiento térmico al interior de una edificación podría estar relacionado a las condiciones externas y se pueden estimar a través de herramientas de simulación energética. Sin embargo, los resultados presentan diferentes niveles de incertidumbre debido a la calidad de datos meteorológicos, las propiedades de los materiales, los patrones de ocupación, así como la complejidad de generar procesos de evaluación térmica. Frente a esto, mediciones experimentales para evaluar el estado real de una edificación y así predecir su comportamiento respecto a la meteorología pueden tener un gran aporte. En este contexto, este estudio desarrolla una metodología para evaluar la incidencia del clima en el comportamiento térmico de una edificación. La evaluación se realiza en una vivienda prototipo experimental localizada en una región ecuatorial monitoreada por aproximadamente un año. Con los datos disponibles, se desarrollaron modelos de regresión lineal validados para estimar el comportamiento de la temperatura interior en función de una o varias variables ambientales. Los resultados del modelo de predicción de la temperatura interna del aire presenta un R2 de 0.41, en el peor de los casos cuando se disponga solo de la temperatura ambiente para la predicción, y un error experimental del 10%. Por lo tanto, esta metodología puede ser replicada en edificaciones de diferentes usos, clima y ajustada a la disponibilidad de datos.

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