Validación estadística de un modelo de dinámica de fluidos computacional (CFD) optimizado con refinamiento de malla y funciones definidas por el usuario
In common refrigeration systems the energy source required for vapor compression is electricity, while in absorption systems its source is heat. Absorption refrigeration systems have gained ground in recent years, thanks to their low electrical energy consumption, compared to compression refrigerati...
- Autores:
-
Charris, Kevin
Castañeda, Juan Pablo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/9403
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/9403
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- Palabra clave:
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In common refrigeration systems the energy source required for vapor compression is electricity, while in absorption systems its source is heat. Absorption refrigeration systems have gained ground in recent years, thanks to their low electrical energy consumption, compared to compression refrigeration systems, mainly due to the fact that they use residual thermal energy instead of mechanical energy. (Noriega Sánchez and Pérez Rojas 2011). The absorber absorbs the refrigerant that comes from the evaporator, releasing heat (Fernández 2011), this makes the absorber the "heart" of the refrigeration system. In the last 10 years, there has been a boom in experimental and numerical studies seeking design and operation improvements for this component. One of these tools is called computational fluid dynamics CFD for its acronym in English, which has been used to represent the phenomena of heat and mass transfer within the absorber and its relationship with operating parameters such as pressure, temperature, the concentration and the inflows to the system and outflows from the system. In the present study, the comparison of two CFD models was carried out. of a bubble-type absorber with which the effect of two optimization methods was evaluated: mesh refinement and the use of user-defined functions, comparative statistics and precision test methods were used. The results show that the most sensitive variables of the model are the heat and mass fluxes and that mesh refinement will always be necessary to obtain more accurate results in the model when compared to the experimental results. Reviewing CFD model studies of absorbers reported in the scientific literature, a methodological deficiency was observed in the validation of the models that does not allow to conclude statistically, if the optimizations with mesh refinement and the functions defined by the user improve their performance or not, the purpose of the investigation is to make a statistical comparison and evaluate its effectiveness when performing mesh modeling, with models from other studies and carried out. Obtaining as a result that the greater the number of elements in the mesh, it means that in the four variables (total concentration of ammonium at the outlet of the internal tube, temperature of the solution at the outlet of the internal tube and heat flux transferred from the solution and Flux of ammonium absorbed by the solution) minimize their percentage of error, thus being able to raise the acceptability rates to search for an optimal model, in this type of absorbers, making it more efficient. It is then that there is a need to always evaluate with the four variables, with an optimized system of 250,000 elements in the mesh |
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Álvarez, María E., and Mahmoud Bourouis. 2018. “Experimental Characterization of Heat and Mass Transfer in a Horizontal Tube Falling Film Absorber Using Aqueous (Lithium, Potassium, Sodium) Nitrate Solution as a Working Pair.” Energy 148: 876–87. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.01.052 Álvarez, María E., José A. Hernández, and Mahmoud Bourouis. 2016. “Modelling the Performance Parameters of a Horizontal Falling Film Absorber with Aqueous (Lithium, Potassium, Sodium) Nitrate Solution Using Artificial Neural Networks.” Energy 102: 313–23. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.02.022. ANSYS. ANSYS Fluent Theory Guide. vol. 15317. New York, USA: 2013. https://doi.org/10.1016/0140-3664(87)90311-2. Arnabat I. 2008. “Sistema de refrigeración por compresión.” Calor y frio. 10–17. https://doi.org/10.1145/3132847.3132886. Asfand, Faisal. 2016. “Analysis of Heat and Mass Transfer in Membrane-Based Absorbers with New Working Fluid Mixtures for Absorption Cooling Systems,” 124. 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The absorber absorbs the refrigerant that comes from the evaporator, releasing heat (Fernández 2011), this makes the absorber the "heart" of the refrigeration system. In the last 10 years, there has been a boom in experimental and numerical studies seeking design and operation improvements for this component. One of these tools is called computational fluid dynamics CFD for its acronym in English, which has been used to represent the phenomena of heat and mass transfer within the absorber and its relationship with operating parameters such as pressure, temperature, the concentration and the inflows to the system and outflows from the system. In the present study, the comparison of two CFD models was carried out. of a bubble-type absorber with which the effect of two optimization methods was evaluated: mesh refinement and the use of user-defined functions, comparative statistics and precision test methods were used. The results show that the most sensitive variables of the model are the heat and mass fluxes and that mesh refinement will always be necessary to obtain more accurate results in the model when compared to the experimental results. Reviewing CFD model studies of absorbers reported in the scientific literature, a methodological deficiency was observed in the validation of the models that does not allow to conclude statistically, if the optimizations with mesh refinement and the functions defined by the user improve their performance or not, the purpose of the investigation is to make a statistical comparison and evaluate its effectiveness when performing mesh modeling, with models from other studies and carried out. Obtaining as a result that the greater the number of elements in the mesh, it means that in the four variables (total concentration of ammonium at the outlet of the internal tube, temperature of the solution at the outlet of the internal tube and heat flux transferred from the solution and Flux of ammonium absorbed by the solution) minimize their percentage of error, thus being able to raise the acceptability rates to search for an optimal model, in this type of absorbers, making it more efficient. It is then that there is a need to always evaluate with the four variables, with an optimized system of 250,000 elements in the meshEn los sistemas de refrigeración comunes la fuente de energía requerida para la compresión del vapor es la electricidad, mientras que en los sistemas de absorción su fuente es el calor. Los sistemas de refrigeración por absorción han ganado terreno por estos últimos años, gracias a su bajo consumo de energía eléctrica, a comparación de los sistemas de refrigeración por compresión, debido principalmente a que utilizan energía térmica residual en lugar de energía mecánica. (Noriega Sánchez and Pérez Rojas 2011). El absorbedor absorbe el refrigerante que viene del evaporador liberando calor (Fernández 2011), esto hace del absorbedor el “corazón” del sistema de refrigeración. En los últimos 10 años se ha presentado un auge de estudios de tipo experimental y numérico que buscan mejoras de diseño y operación para este componente. Una de estas herramientas es la llamada dinámica de fluidos computaciones CFD por sus siglas en inglés, la cual se ha usado para representar los fenómenos de transferencia de calor y masa dentro del absorbedor y su relación con parámetros de operación como la presión, la temperatura, la concentración y los flujos de entrada al sistema y salida del sistema. En el presente estudio se realizó la comparación de dos modelos CFD de un absorbedor tipo burbuja con los que se evalúo el efecto de dos métodos de optimización: el refinamiento de la malla y el uso de funciones definidas por el usuario, se utilizó métodos de estadística comparativa y test de precisión. Los resultados muestran que las variables más sensibles del modelo son los flux de calor y masa y que siempre será necesario el refinamiento de malla para obtener resultados más precisos en el modelo cuando estos se comparan con los resultados experimentales. Al revisar los estudios de modelos CFD de absorbedores reportados en la literatura científica, se observó una deficiencia metodológica en la validación de los modelos que no permite concluir estadísticamente, si las optimizaciones con refinamiento de malla y las funciones definidas por el usuario mejoran su rendimiento o no, la finalidad de la investigación es realizar una comparación estadística y evaluar su eficacia al momento de realizar un modelado de malla, con modelos de otros estudios y realizados. Obteniendo como resultado que entre más sea el número de elementos en la malla, hace que en las cuatro variables (Concentración total de amonio a la salida del tubo interno, Temperatura de la solución a la salida del tubo interno y flux de calor transferido desde la solución y Flux de amonio absorbido por la solución) minimicen su porcentaje de error, pudiendo así, elevar los índices de aceptabilidad para dar búsqueda de un modelo óptimo, en este tipo de absorbedores, haciéndolo más eficiente. Es entonces cuando se da la necesidad de siempre evaluar con las cuatro variables, con un sistema optimizado de 250.000 elementos en la mallaLista de tablas y figuras 10 Introducción 12 Objetivos 13 Objetivo general 13 Objetivos especificos 13 Planteamiento del problema 14 Definición del problema 14 Justificación 15 Marco teórico 16 Sistemas de Refrigeración 16 Generador 16 Condensador 17 Evaporador 17 Absorbedor 17 Tipos de Absorbedores 17 Modelos CFD 23 Validación de modelos CFD 24 Estadística descriptiva 24 Media aritmética (X ) 25 Desviación Estándar (σ) 25 Media Cuadrática (Mc) 25 Prueba de Kolmogorov-Smirnov 26 Prueba de Shapiro – Wilk 26 Prueba de Lilliefors. Lilliefors (LF) 26 Test de Precisión 27 Desviación Media Absoluta - Absolute Mean Deviation (AMD) 27 Desviación Relativa Absoluta - Relative Standard Deviation (RSD%) 27 Suma del error cuadrático (SSE) 27 Error Cuadrático Medio (RMSE) 28 Raíz media cuadrática (RMSD) 28 Prueba de Levene 29 Prueba tipo T 29 Metodología 30 Resultados y Discusión 33 Datos de estudio 33 Modelo no optimizado 36 Modelo optimizado 41 Conclusión 48 Referencias 49 Reconocimiento 54Ingeniero(a) ElectricistaPregrado54 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaEnergiaBarranquilla, ColombiaIngeniería EléctricaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Validación estadística de un modelo de dinámica de fluidos computacional (CFD) optimizado con refinamiento de malla y funciones definidas por el usuarioTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionÁlvarez, María E., and Mahmoud Bourouis. 2018. “Experimental Characterization of Heat and Mass Transfer in a Horizontal Tube Falling Film Absorber Using Aqueous (Lithium, Potassium, Sodium) Nitrate Solution as a Working Pair.” Energy 148: 876–87. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.01.052Álvarez, María E., José A. 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(CFD).pdf.txttext/plain83358https://repositorio.cuc.edu.co/bitstream/11323/9403/3/Validaci%c3%b3n%20estad%c3%adstica%20de%20un%20modelo%20de%20din%c3%a1mica%20de%20fluidos%20computacional%20%28CFD%29.pdf.txted8266900757d3e927cdf18f3c10e3caMD53open accessTHUMBNAILValidación estadística de un modelo de dinámica de fluidos computacional (CFD).pdf.jpgValidación estadística de un modelo de dinámica de fluidos computacional (CFD).pdf.jpgimage/jpeg6582https://repositorio.cuc.edu.co/bitstream/11323/9403/4/Validaci%c3%b3n%20estad%c3%adstica%20de%20un%20modelo%20de%20din%c3%a1mica%20de%20fluidos%20computacional%20%28CFD%29.pdf.jpg3e2a718c3310f7e1797d10dd14979d4eMD54open access11323/9403oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/94032023-12-14 14:59:39.57An error occurred on the license name.|||https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open accessRepositorio Universidad de La 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