{"id":131173,"date":"2011-04-20T09:20:42","date_gmt":"2011-04-20T08:20:42","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/energiasalternativas\/?p=131173"},"modified":"2011-04-20T09:20:42","modified_gmt":"2011-04-20T08:20:42","slug":"computacion-fluidodinamica-en-el-desarrollo-de-sistemas-solares-de-concentracion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/energiasalternativas\/2011\/04\/20\/131173","title":{"rendered":"Computaci\u00f3n fluidodin\u00e1mica en el desarrollo de sistemas solares de concentraci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p>La Fluidodin\u00e1mica Computacional es, en la actualidad, una de las grandes \u00e1reas de investigaci\u00f3n debido a su amplio espectro de aplicaci\u00f3n, siendo capaz de abarcar disciplinas de influencia tanto en el \u00e1mbito cient\u00edfico como en el industrial. Ejemplo de ello es la energ\u00eda solar t\u00e9rmica.<\/p>\n<p>(M.I. Rold\u00e1n, Plataforma Solar de Almer\u00eda)<\/p>\n<p>El an\u00e1lisis de procesos t\u00e9cnicos o cient\u00edficos es imprescindible para operar adecuadamente un sistema, predecir su comportamiento y optimizar el proceso que se va a llevar a cabo. Es bien sabido que para este fin se requiere un trabajo previo de investigaci\u00f3n, el cual puede ser abordado de forma experimental y\/o mediante simulaci\u00f3n te\u00f3rica. En la experimentaci\u00f3n, la informaci\u00f3n se obtiene examinando los fen\u00f3menos por s\u00ed mismos y, en la simulaci\u00f3n, el an\u00e1lisis de dichos fen\u00f3menos se lleva a cabo mediante programas de ordenador basados en modelos matem\u00e1ticos. Dichos modelos, a su vez, proceden de teor\u00edas cient\u00edficas que explican fen\u00f3menos reales; por lo que la selecci\u00f3n de la estrategia a emplear para analizar el proceso debe basarse en la precisi\u00f3n obtenida, coste de c\u00e1lculo que implique y viabilidad del m\u00e9todo [1].<\/p>\n<p>A diferencia de la experimentaci\u00f3n, la predicci\u00f3n te\u00f3rica de un fen\u00f3meno viene dada por un modelo matem\u00e1tico procedente de un modelo f\u00edsico para cuya resoluci\u00f3n, se emplean m\u00e9todos num\u00e9ricos capaces de resolver las ecuaciones diferenciales del modelo. Las principales ventajas de los c\u00e1lculos te\u00f3ricos frente a la investigaci\u00f3n experimental son [2]:<\/p>\n<ul>\n<li>Bajo coste ya que en la mayor\u00eda de las aplicaciones, el coste de computaci\u00f3n es de varios \u00f3rdenes de magnitud inferior al coste de las investigaciones experimentales.<\/li>\n<li>Mayor rapidez en la logro del dise\u00f1o, debido a la disponibilidad de ordenadores potentes.<\/li>\n<li>Suministro de informaci\u00f3n completa y detallada, ya que la soluci\u00f3n computacional puede proporcionar valores de las variables relevantes en pr\u00e1cticamente todo el dominio de inter\u00e9s.<\/li>\n<li>Capacidad de simular condiciones reales muy distintas, puesto que en un an\u00e1lisis computacional se puede trabajar tanto a peque\u00f1a como a gran escala, con temperaturas muy altas o muy bajas, manejar sustancias t\u00f3xicas y peligrosas, o seguir procesos muy r\u00e1pidos o muy lentos sin que implique una transformaci\u00f3n completa de la instalaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Capacidad de simular condiciones ideales, de forma que en el estudio de un fen\u00f3meno puedan evaluarse \u00fanicamente los par\u00e1metros que se consideren esenciales y descartar las caracter\u00edsticas irrelevantes, pudiendo realizar una idealizaci\u00f3n del proceso, algo imposible de obtener en el an\u00e1lisis experimental.<\/li>\n<li>Capacidad de simular condiciones extremas; ya que, en ciertos sistemas, puede ser muy \u00fatil realizar simulaciones computacionales para predecir cu\u00e1l ser\u00e1 el comportamiento del mismo en casos extremos y emergencias, debido a que la realizaci\u00f3n de dichos experimentos puede implicar riesgos de seguridad.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Con respecto a las desventajas del an\u00e1lisis computacional, es necesario destacar que la utilidad de dicho an\u00e1lisis depende de la validez de los modelos matem\u00e1ticos en los que se sustenta y de los m\u00e9todos num\u00e9ricos de resoluci\u00f3n que utiliza. Por lo que en los casos en que el estudio del comportamiento de un sistema implique la construcci\u00f3n de prototipos para abarcar los objetivos de la investigaci\u00f3n y, en consecuencia, requiera un elevado gasto de tiempo y dinero, la mejor opci\u00f3n es emplear para la investigaci\u00f3n la simulaci\u00f3n te\u00f3rica computacional, usando m\u00e9todos num\u00e9ricos [3].<\/p>\n<p>El tipo de m\u00e9todo num\u00e9rico m\u00e1s empleado es el m\u00e9todo de elementos finitos por su mayor facilidad para introducir dominios de c\u00e1lculo complejos. Adem\u00e1s, es f\u00e1cilmente adaptable a problemas de mec\u00e1nica de fluidos para calcular campos de velocidades y presiones, as\u00ed como a problemas de transferencia de calor o de campo electromagn\u00e9tico; por lo que, usando un programa de computaci\u00f3n fluidodin\u00e1mica (CFD), se puede construir un modelo que resuelva este tipo de problemas y obtener una predicci\u00f3n de la din\u00e1mica del fluido y de los fen\u00f3menos f\u00edsicos asociados [4][5].<\/p>\n<p>De esta forma, la Fluidodin\u00e1mica Computacional es uno de los m\u00e9todos m\u00e1s apropiados para estudiar diferentes procesos tales como la transferencia de calor [6][7] y el flujo de fluidos\u00a0[8][9]. En el \u00e1rea termosolar la simulaci\u00f3n CFD es aplicable en multitud de estudios; de modo que da la posibilidad de, por ejemplo, desarrollar un an\u00e1lisis t\u00e9rmico tanto para un dispositivo solar de alta concentraci\u00f3n, destinado a aplicaciones industriales de alta temperatura, como para tubos receptores de media concentraci\u00f3n. Estos trabajos actualmente se est\u00e1n desarrollando en la Plataforma Solar de Almer\u00eda, en el contexto de diferentes proyectos de investigaci\u00f3n, con el objeto de emplear la versatilidad de este tipo de simulaci\u00f3n en el dise\u00f1o de instalaciones m\u00e1s seguras y mejor adaptadas a los requerimientos concretos de cada aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<p>La utilidad de esta herramienta de simulaci\u00f3n dentro del campo solar ha sido comprobada en estudios de producci\u00f3n de hidr\u00f3geno a partir del craqueo de metano, mediante reactores solares, [10] en los que se analiza la distribuci\u00f3n tanto de temperatura como de concentraci\u00f3n de sustancias en el interior del reactor (Figura 1). Tambi\u00e9n se ha empleado la simulaci\u00f3n CFD para el dise\u00f1o de colectores solares polim\u00e9ricos, en los que se ha analizado la distribuci\u00f3n de temperatura y velocidad del fluido, con objeto de evaluar y mejorar la eficiencia del colector [11]. Otra \u00e1rea de aplicaci\u00f3n es la optimizaci\u00f3n de la geometr\u00eda y dimensi\u00f3n de nuevos tipos de cavidades receptoras para el colector lineal Fresnel, mediante la evaluaci\u00f3n de la transmisi\u00f3n de calor en la instalaci\u00f3n [12].<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/energiasalternativas\/files\/2011\/04\/Roldan1.png\"><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-medium wp-image-131174\" title=\"Roldan1\" src=\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/energiasalternativas\/files\/2011\/04\/Roldan1-300x216.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"216\" srcset=\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/energiasalternativas\/files\/2011\/04\/Roldan1-300x216.png 300w, https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/energiasalternativas\/files\/2011\/04\/Roldan1.png 494w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Figura 1. Ejemplo del estudio de la distribuci\u00f3n de temperatura y de especies en un reactor solar mediante simulaci\u00f3n CFD [10]<\/p>\n<p>Los ejemplos anteriormente citados muestran la amplia versatilidad y aplicabilidad de la Fluidodin\u00e1mica Computacional en el desarrollo de instalaciones solares, puesto que permite un an\u00e1lisis pormenorizado del conjunto de variables implicadas en el proceso. Esto se traduce en una reducci\u00f3n de coste en la optimizaci\u00f3n y puesta a punto de la instalaci\u00f3n, lo que promueve la aplicaci\u00f3n generalizada de esta herramienta en el campo solar y que sea cada vez m\u00e1s necesaria en el desarrollo de estudios cient\u00edficos.<\/p>\n<p><strong>REFERENCIAS<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li>Ueberhuber, C.W. (1997). <em>Numerical computation: methods, software and analysis<\/em>. Ed. Springer.<\/li>\n<li>Patankar, S.V. (1980). <em>Numerical heat transfer and fluid flow<\/em>. Ed. McGraw-Hill<em>.<\/em><\/li>\n<li>Solano, F.J; Jim\u00e9nez, P.A; Rey, P.L; Garc\u00eda, R. (2006). <em>Utilizaci\u00f3n de la fluidodin\u00e1mica computacional (CFD) como herramienta para la determinaci\u00f3n de par\u00e1metros de los dep\u00f3sitos en modelos de calidad de agua<\/em>. Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia.<\/li>\n<li>Chung, T.J. (2003). <em>Computational Fluid Dynamics<\/em>. Ed. Cambridge University Press.<\/li>\n<li>Wesseling, P. (2000). <em>Principles of CFD<\/em>. Ed. Springer. 1\u00aa Edici\u00f3n.<\/li>\n<li>Zhang, J.; Haghighat, F. (2009). <em>Convective heat transfer prediction in large rectangular cross-sectional area Earth-to-Air Heat Exchangers<\/em>. Building and Environment, 44, 1892-1898.<\/li>\n<li>Zhai, Z.; Chen, Q. (2004). <em>Numerical determination and treatment of convective heat transfer coefficient in the coupled building energy and CFD simulation<\/em>. Building and Environment, 39(8), 1001-1009.<\/li>\n<li>Haghighat, F.; Jiang, Z.; Wang, J.C.Y.; Allard, F. (1992). <em>Air movement in buildings using computational fluid dynamics<\/em>. The ASME Journal of Solar Energy Engineering, 114 (2), 84-92.<\/li>\n<li>Hsieh, K.J.; Lien, F.S. (2004). <em>Numerical modelling of buoyancy-driven turbulent flows in enclosures<\/em>. International Journal of Heat and Fluid Flow, 25(4), 659-670.<\/li>\n<li>Abanades, S.; Flamant, G. (2007). <em>Experimental study and modeling of a high-temperature solar chemical reactor for hydrogen production from methane cracking<\/em>. International Journal of Hydrogen Energy, 32, 1508-1515.<\/li>\n<li>Martinopoulos, G.; Missirlis, D.; Tsilingiridis, G.; Yakinthos, K.; Kyriakis, N. (2010). <em>CFD modeling of a polymer solar collector<\/em>. Renewable Energy, 35, 1499-1508.<\/li>\n<li>Fac\u00e3o, J; Oliveira, A.C. (2011). <em>Numerical simulation of a trapezoidal cavity receiver for a linear Fresnel solar collector concentrator<\/em>. Renewable Energy, 36, 90-96.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Fluidodin\u00e1mica Computacional es, en la actualidad, una de las grandes \u00e1reas de investigaci\u00f3n debido a su amplio espectro de aplicaci\u00f3n, siendo capaz de abarcar disciplinas de influencia tanto en el \u00e1mbito cient\u00edfico como en el industrial. 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