Impacto ecológico de los Intercambiadores de calor de tubo y coraza; Ecological impact of Shell and tube heat exchangers
Palabras clave:
algoritmos genéticos, entransía, función ecológica, intercambiadores de calor, optimización, genetic algorithms, entransy, ecological function, heat exchangers, optimizationResumen
Los intercambiadores de calor de tubo y coraza son de los equipos más importantes en la industria. Su diseño termodinámico se basa en el coeficiente global de transferencia de calor y la caída de presión total. En 2007 se estableció una nueva propiedad termodinámica denominada “Entransía”, que expresa la capacidad de un cuerpo de transferir calor. A la pérdida de esa capacidad se le denomina “Disipación de Entransía”. Para evaluar el impacto ecológico de las máquinas térmicas, Angulo-Brown creó en 1991 la llamada función ecológica. En el presente trabajo se combinó la disipación de entransía con la función ecológica y se creó una nueva expresión para evaluar el impacto ambiental de los intercambiadores de calor. Se realizó además la optimización muti-objetivo de estos equipos. Fueron utilizadas como funciones objetivo la función ecológica y el costo. Para realizar la optimización se utilizó el método de los Algoritmos Genéticos.
Shell and tube heat exchangers are ones the most important equipment in the industry. Their thermodynamic design is based on the global heat transference coefficient and the pressure drop. In 2007 was settled a new thermodynamic property denominated “Entransy”, which expresses the capacity of a body to transfer heat. The loss of this capacity is denominated “Entransy Dissipation”. For evaluating the ecological impact of thermal machines, Angulo-Brown created in 1991 the “ecological function”. In this paper the“entransy dissipation” and the ecological function were combined and a new expression for evaluating the ecological impact of shell and tube heat exchangers was created. A multi-objective optimization of this equipment wasalso realized. The ecological function and the cost wereused as objective functions. For carry out the optimization the method of the Genetic Algorithms was used.
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