Optimización de una caldera de recuperación a partir de gases de escape de un motor de combustión interna

Descripción del Articulo

En los últimos años, en el Perú se ha intensificado el consumo de gas natural impulsando proyectos con cogeneración. Provocando así el aumento para implementar calderas de recuperación de gases de escape (HRSG). En este trabajo, se evaluó a través de una simulación las propiedades de los gases de un...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Vásquez Eguiluz, Renzo Renato
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Católica de Santa María
Repositorio:UCSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/10252
Enlace del recurso:https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/10252
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Simulación numérica
Algoritmo genético
Transferencia de calor
Función termoeconómica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.00
Descripción
Sumario:En los últimos años, en el Perú se ha intensificado el consumo de gas natural impulsando proyectos con cogeneración. Provocando así el aumento para implementar calderas de recuperación de gases de escape (HRSG). En este trabajo, se evaluó a través de una simulación las propiedades de los gases de un motor y también las del agua. El sistema planteado para el trabajo es de un solo nivel de presión con circulación natural y tubos dispuestos verticalmente. La simulación numérica fue realizada mediante el software Matlab 2017, en el cual se evaluó las propiedades de transferencia de calor y cómo estas afectan a otros parámetros tales como: flujo másico, caídas de presión, área de transferencia de calor para diferentes configuraciones geométricas y variables de entrada. El propósito de la simulación es encontrar la solución óptima para lo cual se utilizó un algoritmo genético. Este algoritmo evalúa una función termoeconómica como su objetivo en donde la parte económica de la función considera el costo capital del equipo y la parte térmica los costos asociados a las irreversibilidades térmicas Como resultado de la ejecución del algoritmo genético se obtuvo una reducción del costo capital del equipo [52.69%] sin embargo se registró un incremento de la función termodinámica [1.07%] y una reducción de la eficiencia exergética del sistema [3.14%]. Además, la caída de presión del vapor se reduce [23.18%] y en cuanto al valor de caída de presión del gas se incrementa en [53.84%].
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