ResumenEl objetivo del trabajo es modelar y simular una torre de enfriamiento mecánica forzada a escala piloto. Las variables físicas se correlacionaron a partir de la transferencia de calor y materia y los resultados de la simulación son analizados mediante graficas que muestran la variación de la humedad, flujo de agua, calor latente, calor sensible, calor total, temperatura del agua y del aire. El coeficiente de transferencia de materia se obtuvo a partir de los datos experimentales y la solución numérica del modelo se obtuvo con el método Runge-Kutta en Matlab. La verificación de los resultados fue realizada, comparando las curvas simuladas con las curvas experimentales. Se concluye que la cercanía entre las curvas depende del coeficiente de transferencia de materia. Palabras clave: torre de enfriamiento, humidificación, modelado, simulación, transferencia de calor y materia Simulation of a Mechanical Cooling Tower Compared with Experimental Curves AbstractThe objective of this work was the modeling and simulation of a pilot-scale mechanical enforced cooling tower. The physical variables were correlated from the heat and mass transfer and the simulation results were analyzed using graphs showing the change in humidity, water flow, latent heat, heat sensitive, total heat, water temperature and air. The mass transfer coefficient was obtained from experimental data and the numerical solution of the model was obtained using RungeKutta method in Matlab. Comparison between stimulation results and experimental data was done. It is concluded that the shape of the curves and the deviations of the simulated results depend on the mass transfer coefficient.
ResumenEste documento revela la fenomenología de los carbones acopiados expuestos a factores atmosféricos mediante ensayos experimentales. Se presenta una simulación del modelo matemático de Frank Kamenestkii para determinar la altura óptima de las pilas y el tiempo de ignición en base a las propiedades del carbón. La caracterización de las muestras de carbón mostró que, entre los indicadores de calidad del carbón, el poder calorífico oscila entre 6038 y 6850 cal/g, las cenizas entre 1.8 y 10.4% y la humedad entre 8.8 y 11.2%. Estos números indican que se trata de un carbón de buena calidad térmica, propenso a alcanzar los límites críticos para la combustión espontánea. El estudio concluye que la fenomenología de la combustión espontánea se le atribuye a una reacción química entre el carbón y el oxígeno, generando energía en forma de calor, que es transportada por los mecanismos de transferencia de energía en una matriz porosa de carbón. Palabras clave: carbón; centros de acopios; combustión espontánea. AbstractThis paper reveals the phenomenon that occurs in the stockpiles exposed to atmosphere factors by experimental assay. It presents a simulation of Frank Kamenestkii mathematical model for determining the stockpiles ideal height and the ignition time based on the coal properties. This research can be used as a parameter for improving the methodology in the stockpiles. The coal samples characterization showed that among the coal quality indicators, the calorific value ranges from 6038 to 6850 cal / g, ash between 1.8 and 10.4% and humidity between 8.8 and 11.2%, indicating a coal of good thermal quality, prone to reaching critical limits for spontaneous combustion. The study concludes that the spontaneous combustion phenomenology is attributed to a chemical reaction between coal and oxygen, generating energy in the form of heat, which is transported by energy transference mechanisms in a coal porous matrix.
La simulación computacional se usó para determinar el potencial que tiene el distrito turístico de Riohacha (Colombia) en la implementación de la refrigeración solar por adsorción a las condiciones climáticas locales (temperaturas ambientes e irradiación global). La termodinámica del ciclo es definida en el marco de la primera ley, usando calores totales, teniendo como parámetros de salida el coeficiente de funcionamiento (COP), el efecto de enfriamiento y la irradiación mínima para producir hielo. En la implementación, el algoritmo tuvo en cuenta la ecuación de Dubinin-Astakhove junto con los parámetros propios de la pareja de adsorción, la cual rige la adsorción en sólidos microporosos y se incluyó la línea de saturación del metanol. En los resultados, se obtuvieron gráficos de sensibilidad donde se reflejan el comportamiento del ciclo con respecto a la temperatura máxima, las temperaturas promedio ambiente, el COP, la irradiación mínima y la irradiación local durante diferentes días típicos del año. Los resultados sugirieron los meses del año con mejores potenciales para producir hielo según la temperatura máxima del ciclo.
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