Resumen
Una simulación dinámica de Parámetros concentrados de un enfriador por
absorción de LiBr-H2O de efecto simple considerando los efectos de las masas
térmicas de los componentes principales se presentan en este documento. La
continuidad de las especies que constituyen la solución LiBr-H2O, las ecuaciones
de momento y los balances de energía se resuelven simultáneamente.
Seis casos diferentes se consideran para evaluar el efecto de masas térmicas de
todos y algunos componentes en los parámetros clave de un enfriador de absorción.
Para eliminar los errores numéricos, propiedades termodinámicas se toman del
software EES. Dado que el rendimiento del ciclo debe evaluarse en cada
paso de tiempo, se establece un enlace entre EES y software MATLAB. El método
de Runge-Kutta de cuarto orden es seleccionado para resolver las ecuaciones
diferenciales simultáneas. Los resultados muestran que la tasa de transferencia de
calor de los componentes de alta presión (generador y condensador) son altamente
dependientes de la masa térmica del condensador mientras que la tasa de
transferencia de calor de los componentes de baja presión (evaporador y
absorbedor) son apenas afectado por masas térmicas. Además, los principales
componentes, excepto el condensador, muestran aproximadamente el mismo
comportamiento cuando se ignoran las masas térmicas.
Introducción
Recientes preocupaciones ambientales sobre el agotamiento de la capa de ozono y el
calentamiento global han alentado a los investigadores a reconsiderar el sistema de
refrigeración por absorción, debido a su amabilidad con el medio ambiente. En los sistemas
de absorción, el proceso mecánico es reemplazado por un proceso fisicoquímico ya que el
compresor se elimina. Además, los sistemas de absorción se benefician de fluidos de trabajo
que no son perjudiciales para el medio ambiente La energía de entrada a los sistemas de
absorción es calor en lugar de trabajo mecánico. Esta es la superioridad de estos sistemas a
los sistemas de compresión. Como resultado, la energía de baja calidad como la solar, la
geotérmica y el calor residual se descargan de diversos procesos industriales se puede utilizar
como la energía de entrada. Los sistemas de absorción son menos eficientes, más
voluminosos y más costosos que sistemas de compresión de vapor. Aunque los sistemas de
absorción alcanzan la condición de estado estable muy rápido, el análisis dinámico será muy
importante cuando la capacidad del sistema aumenta, ya que el sistema de absorción necesita
más tiempo para alcanzar la condición de estado estable.
La simulación dinámica también se puede aplicar para los objetivos de control de los sistemas
de absorción.
Se han publicado muchos artículos sobre la simulación dinámica y de estado estacionario de
los sistemas de refrigeración por absorción. La simulación dinámica de una bomba de calor
de absorción LiBr-H2O impulsada por vapor para la recuperación de calor residual de baja
calidad fue desarrollada por Jeong et al. [1] Almacenamiento se supuso que los términos con
capacidades térmicas y el almacenamiento en masa de la solución en los recipientes eran
constantes en este modelo. Diferencias de presión entre los buques determinar la solución y
las tasas de flujo másico de vapor. Paso de tiempo en el proceso de simulación, así como los
coeficientes de transferencia de calor se supone que son constantes Grossman y Zaltash [2]
desarrollaron un código de computadora para la simulación de estado estable de los sistemas
de absorción en
una forma flexible y modular. Muchos investigadores han aplicado esta simulación para
evaluaciones de ciclos, propósitos de control y optimización de enfriadores de absorción.
Algunos trabajos experimentales y numéricos en la bomba de calor de absorción fueron
llevados a cabo por Phillips [3], Lazzarin et al. [4], y Horuz y Callander [5] en aplicaciones
industriales y residenciales. La investigación de varios ciclos de amoníaco-agua fue logrado
cuando las condiciones de operación y los parámetros de diseño variaron en un amplio rango
para evaluar su desempeño por Engler et al. [6]. Los componentes de las bombas de calor de
absorción se simularon resolviendo ecuaciones diferenciales resultantes del calor de estado
inestable y ecuaciones de balance de masas de Butz y Stephan [7].
Una simulación por computadora de un sistema de enfriamiento de absorción de
agua y amoniaco alimentado por energía solar con el almacenamiento de refrigerante fue
realizado por Kaushik et al. [8]. El modelo de estado estacionario se usó para determinar los
parámetros de diseño de la Componentes del sistema.
Un modelo dinámico del refrigerador de absorción impulsado por agua caliente fue
desarrollado por Sugano et al. [9] y fue utilizado como una herramienta para el diseño de un
sistema de control.
Para encontrar estrategias de control adecuadas para una operación optimizada de
una doble elevación de amoniaco-agua Enfriador, un modelo computacional transitorio que
utiliza el paquete de software TRANSYS [10] fue desarrollado por Willers et al. [11].
Florides et al. [12] optimizó un sistema de refrigeración por absorción en el entorno
TRANSYS.
Simulación dinámica del sistema de refrigeración de absorción el uso de líquidos
iónicos fue realizado por Cai et al. [13]. En esta simulación, se usaron varias relaciones para
evaluar las propiedades termodinámicas de solución de amoníaco-agua que introdujo algunos
errores en los resultados. Además, se suponía que la concentración de la La solución a la
salida del generador, así como del absorbedor era igual a la concentración de generador y
absorbedor respectivamente. Esta no es razonable ya que la concentración en el componente
y su salida se relacionan entre sí por la calidad de la solución
.
Kohlenbach y Ziegler [14,15] desarrolló un modelo dinámico de un pequeño
enfriador de absorción de efecto único sobre la base del estado estable externo e interno
equilibrios de entalpía para cada componente y realizó un análisis de sensibilidad basado en
la variación de los parámetros del modelo. También verificaron sus resultados de simulación
con los datos experimentales.
El diseño de los enfriadores de absorción solar térmica fue realizado por Eicker y
Pietruschka [16]. Desarrollaron un modelo de simulación completo para sistemas de
enfriamiento de absorción, combinados con un tanque de almacenamiento estratificado,
modelo de colector dinámico o de estado estable y cargas de construcción por hora.
Se usaron datos experimentales de diversas plantas de refrigeración solar para validar el
modelo. La estrategia de control tuvo un impacto significativo en el diseño térmico solar y
rendimiento ya que los enfriadores de absorción podrían funcionar a temperaturas reducidas
del generador bajo carga parcial condiciones Varios archivos de carga de refrigeración con
un predominio de cargas externas o internas para diferentes ubicaciones de edificios y
orientaciones
fueron creados para investigar el impacto de la serie de tiempo de carga especial
para un poder de enfriamiento dado. Los resultados mostraron que en gran medida
diferente áreas de colectores y volúmenes de almacenamiento, según las
características del archivo de carga del edificio y la tecnología y el control del
sistema elegido Se requirió una estrategia para lograr una fracción solar dada de la
demanda total de calor. También se dedujo que doblando la masa del colector el
flujo disminuyó el área del colector, lo que resultó en la reducción de los costos del
sistema solar térmico en un 30%.
El desempeño y la evaluación económica de un un sistema de calefacción
solar y refrigeración de un hospital en Creta fue estudiado por Tsoutsos et al. [17]
utilizando el programa de simulación transitoria (TRNSYS). El objetivo principal de
este estudio fue simular un sistema completo que consistía en un colector solar, un
tanque de almacenamiento, una fuente de calor de respaldo, un agua torre de
refrigeración y un enfriador de absorción LiBr-H2O. Este sistema tenía como
objetivo proporcionar una fracción de las demandas totales de energía de
refrigeración y calefacción de un hospital en Creta, durante todo el año. Área de
colector, ángulo de inclinación del colector, volumen del tanque de almacenamiento
de agua caliente, potencia nominal de absorción enfriador, torre de enfriamiento y
fuente de calor de respaldo fueron los parámetros de optimización. Se observó que
el costo de inversión era bastante alto pero los mayores beneficios ambientales, el
menor tiempo de amortización y el mayor ahorro total anual compensaron esto. Un
innovador
El prototipo de enfriador por absorción LiBr-H2O, impulsado por energía
solar, directamente refrigerado por aire, de un solo efecto, de 4,5 kW, fue estudiado
experimentalmente por Lizarte et al. [18].El objetivo era aire acondicionado una
habitación de 40 m2 ubicada en Madrid. Un campo colector de placa plana de vacío,
con un área de apertura total de 42,2 m2, un intercambiador de placas externo de
25 kW y un tanque de almacenamiento de 1,5 m3 fueron sus instalaciones solares.
Los resultados fueron presentados en detalle, incluidas las temperaturas de la
instalación de refrigeración solar y los valores de la potencia térmica, fracción solar,
COP y SCOP (coeficiente de rendimiento solar) en un día en que la temperatura
exterior del bulbo seco varió de 30 ◦C a 37.7 ◦C. Se concluyó que a pesar de las
altas temperaturas (109 ◦C) de el fluido alimentado por la instalación solar en el
generador prototipo, no se observó cristalización LiBr-H2O. La temperatura máxima
de entrada permitido en el generador fue más alto que el encontrado en los
enfriadores refrigerados por aire de mercado estándar de características similares.
La optimización de enfriadores operando utilizando redes neuronales
artificiales y algoritmos genéticos fueron logrados por Congradac y Kulic [19]. Las
características básicas de se mostraron redes neuronales artificiales, así como el
proceso de hacer modelos de enfriadores específicos utilizados para probar los
resultados de la aplicación del algoritmo genético en la optimización del uso. Los
criterios óptimos utilizados para obtener los resultados de optimización también se
presentaron en el documento. Los resultados de los métodos de inteligencia artificial
en la optimización de enfriadores se verificaron además de las herramientas de
simulación Simulink y EnergyPlus y a través de una serie de experimentos en un
edificio de oficinas real. Las pruebas experimentales se realizaron entre marzo y
Septiembre de 2008. Se llegó a la conclusión de que los métodos de inteligencia
artificial podrían implementarse en todos los subsistemas de un sistema integrado
moderno. BMS, como el subsistema de iluminación, el subsistema de protección
contra la radiación solar, el subsistema para la predicción de errores.
Un modelo dinámico para la simulación de un enfriador de absorción LiBrH2O de efecto simple fue presentado por Zinet et al. [20] La máquina era impulsado
por dos fuentes de calor distintas. A diferencia de trabajos anteriores, el foco se
centró en el modelado físico detallado del calor y la masa fenómenos de
transferencia que ocurren en el evaporador-absorbedor y en el desorbedor. El
propósito de ese enfoque era reducir el modelo dependencia de los parámetros
empíricos y globales.
Un algoritmo de control mejorado que demostró tener un alto rendimiento
de control fue presentado por Seo et al. [21]. Mejorar el rendimiento del control era
un área importante para sistemas más complicados, como el triple efecto
enfriadores o enfriadores híbridos solares. Se concluyó que el rendimiento del
control de nivel podría mejorarse para variar dentro de una banda más estrecha
mediante agregando un interruptor de nivel adicional.
Se realizó el modelado termodinámico de un ciclo de refrigeración de
absorción LiBr-H2O de doble efecto por Iranmanesh y Mehrabian [22]. La
conductancia de todos los componentes se evaluó en función de las temperaturas
de aproximación asumidas como entrada parámetros. El efecto de los datos de
entrada en el rendimiento del ciclo y la eficiencia exergética también se investigaron.
En este estudio, un análisis dinámico de un enfriador de absorción LiBr-H2O de
efecto único con respecto a los efectos de todas las masas térmicas en varios los
parámetros de la enfriadora de absorción están representados. Se consideran seis
casos diferentes para investigar los efectos de masa térmica individualmente y
simultáneamente. Las ecuaciones diferenciales ordinarias deducidas de la
continuidad, el momento y los balances de energía se resuelven usando Método
Runge-Kutta. Los resultados obtenidos del análisis dinámico se comparan con los
calculados en base al enfoque de estado estacionario y los errores relativos se
informan para los casos considerados.
2.0 Formulación del modelo dinámico
2.1. Ecuaciones gubernamentales
El diagrama esquemático de un enfriador de absorción de efecto simple típico se ilustra en
la figura 1. Mediante el enfoque de parámetro agrupado, cada componente se caracteriza
por una sola presión, temperatura y concentración. Generador, evaporador, absorbedor y
condensador son los principales componentes de un sistema de refrigeración de absorción
convencional. Las siguientes suposiciones se hacen para facilitar la simulación:








Se supone que el flujo en las tuberías de conexión es unidimensional y se ignora la
cantidad de difusión de calor en la dirección del flujo.
La cantidad de transferencia de calor desde el generador al entorno y desde el
entorno al evaporador se ignora en este papel.
El refrigerante que sale del evaporador está en el estado de vapor saturado.
El refrigerante sale del generador en el estado de vapor sobrecalentado.
La concentración de solución en la salida del generador y el absorbedor es diferente
de la concentración del generador y el absorbedor respectivamente.
La cantidad de trabajo dado a la bomba es insignificante.
No hay pérdida de presión en las tuberías.
El fluido deja cada componente a la temperatura del componente.
Para cada volumen de control que comprende enfriador de absorción, las ecuaciones
diferenciales ordinarias que surgen de la continuidad de LiBr y agua las especies son:
Las ecuaciones de continuidad del absorbente en el absorbedor y el generador son las
siguientes:
Z presenta la concentracion de la solución en el absorbedor y el generador. La
concentración de la solución en la salida del generador y del absorbedor es indicada
por XL. Dado que z, XL y la calidad de la solución están relacionadas entre sí, la
cantidad de z es igual a XL cuando la calidad es cero:
Ahora las ecuaciones 8-a y 8-b conducen a:
Donde el Qu para el generador y el absorbedor se define como:
Mientras qu para el condensador y el evaporador es igual a:
Las ecuaciones de Momentum en los tubos de conexión entre los componentes
principales son:
donde 𝜀𝑖 es el factor de fricción de la válvula de expansión que es constante en esta
investigación. Li, di, e Ai son la longitud, el diámetro, y el área en sección transversal de la
tubería, respectivamente. El área de seccion transversal más pequeña de la válvula de
extensión es indicada por Avi. se supone que el funcionamiento de la bomba en este ciclo
es evaluado por la expresión polinómica obtenida de las curvas características (Ref. [23]):
La ecuación del balance de energía considerando el efecto de la masa térmica para los
componentes principales es:
Después de hacer algunas manipulaciones matemáticas, EQ. (15) se convierte en:
Para el generador:
Donde
Para el Absorbedor:
Tabla 1
Conjunto típico de datos de entrada utilizados en el análisis dinámico.
Donde
De manera similar, las siguientes ecuaciones pueden deducirse de EQ. (15) para el
condensador y el evaporador:
Para el condensador:
Donde
Para el evaporador:
Donde
Más detalles sobre la derivación de Ecs. (15) - (19) se presentan en el Apéndice.
Para resolver las ecuaciones diferenciales, se necesita un proceso de prueba y error para
calcular la presión, la temperatura de salida y la calidad de los principales componentes.
Las propiedades termodinámicas en otros puntos se evalúan a partir de las condiciones
iniciales.
Estas cantidades se utilizan para resolver ecuaciones diferenciales simultáneas y las
nuevas cantidades se utilizan como las condiciones iniciales. Este proceso se repite hasta
que se cumpla el criterio de convergencia. En cada paso de tiempo, las temperaturas de
enfriamiento y agua caliente a la salida de los componentes se evalúan de la siguiente
manera:
El análisis dinámico juega un papel importante en la predicción de la carga parcial y las
características de arranque que no se pueden describir adecuadamente con enfoque
de estado estacionario. Dado que la mayoría de los enfriadores de absorción operan en
carga parcial, el análisis dinámico es muy rentable. La variación en capacidad de
enfriamiento se puede lograr de dos maneras. Un aumento repentino o una disminución
en el caudal de masa y/o la temperatura del agua refrigerada pueden desencadenar el
comportamiento dinámico. En esta revista, se supone que el caudal másico del agua
refrigerada es constante (tabla 1) y se aplica un aumento repentino de temperatura en
el punto 18 para desencadenar el comportamiento dinámico.
Segunda ley de eficiencia
La exergía del flujo que entra y sale del volumen de control en un proceso de estado –
estacionario y flujo – estacionario se define como:
Tabla 2
Datos de entrada utilizados para el conjunto de ecuaciones diferenciales simultáneas.
Tabla 3
Datos de salida para el análisis de estado estacionario
La exergía en todos los puntos se calcula sobre la base de la ecuación anterior para
determinar el segundo principio de eficiencia. El cambio total de exergía en cada
componente consta de tres términos:
Donde ∆E1 y ∆E2 son las pérdidas de exergía debido a las irreversibilidades internas y
de transferencia de calor respectivamente. y E3 es la pérdida o ganancia de exergía del
ambiente. El cambio total de exergía en el evaporador consta de tres términos:
Donde
∆Et para otros componentes se puede obtener de manera similar. La eficiencia de la
segunda ley se define como la relación entre la exergía total extraída del sistema y la
exergía total dada al sistema y representa el rendimiento reversible del ciclo (Mehrabian
y Shahbeik [25]). Si se pierde toda la exergía administrada al sistema, la
eficiencia será 0. En el caso de convertir toda la exergía dada en trabajo, será 1.
De lo contrario, varía entre 0 y 1:
Evaluar la eficiencia exergética del sistema en términos de tiempo, Eq. (30) se resuelve
al comienzo de cada paso de tiempo , ya que es una función de entalpía y entropía
específicas que son variables durante el análisis transitorio basado en los balances de
energía.
2.3 método de solución
El conjunto típico de datos de entrada utilizados en el modelo dinámico se representa
en las Tablas 1 y 2. Las ecuaciones diferenciales ordinarias para cada componente
principal se resuelven simultáneamente mediante el método de cuarto orden RungeKutta y la presión, temperatura, concentración y otros parámetros se determinan como
función del tiempo para cada componente. Es necesario designar un criterio de
convergencia para finalizar los cálculos.
3. resultados y discusiones
En este trabajo, se investigan los efectos de las masas térmicas de los componentes
principales en los parámetros clave de un enfriador de absorción, es decir, QE, QG, QA,
QC, coeficiente de rendimiento y eficiencia exergética. Para lograr este objetivo, los
datos deducidos del análisis dinámico se comparan con los del estado estacionario
(Tabla 3). Seis casos diferentes enumerados en la Tabla 4 se seleccionan para estudiar
el efecto de la masa térmica de cada componente individual y colectivamente. La Fig. 2
muestra la variación de QE frente al tiempo para seis casos diferentes determinados en
la Tabla 5. Según la Tabla 5, el error relativo más alto aparece en QE cuando las masas
térmicas del condensador, absorbedor o generador se ignoran por separado (casos II,
IV o V en la Tabla 5). Aunque los errores relativos de QE varían en los casos I-VI, pero
el error relativo en el caso I está muy cerca de los casos II-VI
Tabla 4
Varios casos estudiados en esta investigación para investigar el efecto de masas
térmicas en las condiciones de estado estacionario.
Tabla 5
Comparación entre los valores calculados de QE en los casos I-VI con los resultados de
estado estacionario.
confirmando que todas
las masas térmicas tienen un efecto insignificante en QE. QG se ve afectado principalmente
por las masas térmicas ya que los valores de error relativo fluctúan entre 0.0158% y
11.4476% (Fig. 3 y Tabla 6). Tener en cuenta las masas térmicas de los componentes
principales produce el menor error relativo de QG (caso I) mientras que ignorar todas las
masas térmicas (caso VI) dará como resultado el error relativo más alto. Solo la masa
térmica del condensador tiene un papel determinante en la estimación del valor de QG, ya
que ignorar este parámetro solo causa el error más relativo en los casos II-V. El efecto de
otras tres masas térmicas en QG es aproximadamente el mismo basado en la Tabla 6.
Variación de QC frente al tiempo para los casos I-VI se ilustra en la Fig. 4. Según los datos
reportados en la tabla 7, el QC es ampliamente dependiente de la masa térmica del
condensador, ya que su relativo error en el caso II es aproximadamente igual al que se
omiten todas las masas térmicas (caso VI). Las masas térmicas del evaporador, absorbedor
y generador tienen un efecto similar en QC cuando el efecto de cada término se estudia por
separado (Tabla 7). Debe señalarse que considerar el efecto de todas las masas térmicas
simultáneamente disminuirá significativamente el error relativo de QC (Tabla 7). A diferencia
de las observaciones previas, si bien las masas térmicas de todos los componentes
deterioran la estimación de QA, su diferencia con el caso VI es de aproximadamente 1.3%,
lo que es aceptable (Tabla 8 y Figura 5). Similar a los resultados anteriores, la masa térmica
del condensador tiene un efecto líder.
Tabla 6
Comparación entre los valores calculados de Qg en los casos I-VI con los resultados de
estado estacionario.
Tabla 7
Comparación entre los valores calculados de Qc en los casos I-VI con los resultados de
estado estacionario.
Tabla 8
Comparación entre los valores calculados de Qa en los casos I-VI con los resultados de
estado estacionario.
En la estimación de la cantidad de QA mientras que los efectos de otras tres masas térmicas
son más o menos los mismos (casos III-V). El efecto de las masas térmicas en los casos IVI sobre COP se verifica en la Fig. 6 y la Tabla 9. Como se esperaba, COP muestra el
mismo comportamiento que QG, porque las masas térmicas tienen efectos menores en QE.
Por lo tanto, la cantidad de error relativo en la estimación de COP en el caso II es
aproximadamente igual al caso en que todas las masas térmicas se ignoran
simultáneamente (caso VI). Tener en cuenta las masas térmicas de todos los componentes
puede disminuir drásticamente el error relativo (caso I en la Tabla 9). Excepto la masa
térmica del condensador, otras tres masas térmicas producen aproximadamente los
mismos errores relativos cuando se ignoran por separado (casos III-V en la Tabla 9). Como
no había datos disponibles para comparar la eficiencia exergética con los casos II-VI se
compararon con el caso I (figura 7 y tabla 10). Sin embargo, la masa térmica del
condensador tiene un efecto significativo en la eficiencia exergética mientras que el rango
de errores relativos para los casos III-V es casi idéntico confirmando que el comportamiento
de otras tres masas térmicas 𝑛ex es similar siempre que se descuiden por separado.
Tabla 9
Comparación entre los valores calculados de COP en los casos I-VI con los resultados de
estado estacionario.
Tabla 10
Comparación entre los valores calculados de 𝑛ex en los casos II-VI con el caso I.
4. Validación
Para validar el código, se seleccionan varios parámetros de entrada enumerados en la
Tabla 1 para lograr la simulación dinámica. Como resultado, los parámetros de salida
deducidos de la simulación dinámica se comparan con los resultados obtenidos del análisis
de estado estacionario. Los resultados de estado estacionario se enumeran en la Tabla 3.
Sin embargo, los resultados muestran una concordancia cercana entre las predicciones
numéricas cuando se alcanza la condición de estado estacionario y los resultados del
estado estacionario original.
5. Conclusión
En este documento se realizó un análisis dinámico de un enfriador de absorción de efecto
único con respecto a los efectos de todas las masas térmicas en los parámetros clave de
un enfriador de absorción, es decir, QE, QG, QA, QC, COP y la eficiencia exergética.
Para validar el modelo, los resultados predichos a partir de la simulación dinámica se
compararon con los resultados de estado estacionario y se calcularon los errores relativos
para los casos I-VI. Sin embargo, los resultados estuvieron en un buen acuerdo con los
resultados de estado estacionario cuando las masas térmicas de los componentes
principales se implementaron en ecuaciones de energía. Las siguientes conclusiones se
extraen del análisis transitorio de un ciclo de refrigeración de absorción:
1. Las masas térmicas de los componentes principales tienen un efecto menor sobre la tasa
de transferencia de calor hacia / desde los componentes de baja presión (evaporador y
absorbedor).
2. Las masas térmicas de los componentes principales tienen un efecto importante en la
velocidad de transferencia de calor hacia / desde los componentes de alta presión
(generador y condensador).
3. La masa térmica del condensador tiene el mayor efecto sobre QG, QC, COP y la
eficiencia exergética.
4. Las masas térmicas del absorbedor, el generador y el evaporador tienen efectos
aproximadamente similares en QG, QC, QA, COP, y la eficiencia exergetica cuando cada
masa térmica se ignora exclusivamente.
5. La cantidad de COP, QG, QC y la eficiencia exergética se puede mejorar cuando los
efectos de todas las masas térmicas se consideran simultáneamente.
Apendice
A.1 ecuaciones de energía para el absorbedor y generador:
A.2 ecuaciones de energía para el condensador y evaporador: