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.
Computer simulation was used to determine the potential of the Riohacha tourist district (Colombia), in the implementation of solar cooling by adsorption under local climatic conditions (ambient temperatures and global irradiation). The thermodynamics of the cycle are defined in the framework of the first law, using total heats, having as output parameter, the coefficient of performance (COP), the cooling effect and the minimum irradiation to produce ice. In the implementation, the algorithm took into account the Dubinin-Astakhove equation together with the parameters of the adsorption pair, which governs the adsorption in microporous solids and included the methanol saturation line. In the results, sensitivity graphs were obtained where the cycle behavior is reflected with respect to the maximum temperature, the average ambient temperatures, the COP, the minimum irradiation and the local irradiation during different typical days of the year. The results suggested the months of the year with the best potential to produce ice according to the maximum temperature of the cycle
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