Bombas de calor
La línea de trabajo del Grupo de Investigación en torno a las bombas de calor permite generar nuevo conocimiento sobre una tecnología clave en la transición energética debido a su elevada eficiencia energética y su capacidad para la descarbonización del sistema. Esta tecnología se utiliza ampliamente para la producción de calor y frío (climatización, refrigeración, calefacción y ACS), además de otros usos menos comunes pero de alto interés como la condensación de agua atmosférica, o la generación de potencia con ciclos reversibles.
Para cada una de estas aplicaciones desarrollamos proyectos de tipo teórico, experimental, y con carácter formativo.
Contacto:
Bernardo Peris Pérez, email: perisbernardo@uma.es
Fernando Domínguez Muñoz, email: fdominguezm@uma.es
1 GEMELOS DIGITALES
¿Qué es un Gemelo Digital y para qué se utiliza?
El gemelo digital es una representación virtual de una instalación, modelizada mediante ecuaciones matemáticas que responden a la física del proceso, o bien mediante modelos caja negra (correlaciones, redes neuronales, etc.). Originariamente, los gemelos digitales eran utilizados como simuladores para realizar diseños optimizados de procesos. Este concepto ha ido evolucionando con los años para dar lugar a potentes herramientas de cálculo que permiten realizar tareas de supervisión en tiempo real, predecir el comportamiento del sistema, prever un fallo antes de que ocurra, o ayudar a la toma de decisiones. En definitiva, los gemelos digitales actuales son capaces de alimentarse de datos de funcionamiento en continuo y aportar nuevas utilidades para usuarios y empresas.
¿Cómo funcionan y qué VALOR aportan al usuario de bombas de calor?
La programación realizada en esta línea de trabajo combina el uso de modelos termodinámicos con modelos de datos. El propósito de esta combinación es conseguir la máxima precisión en el cálculo sin perder de vista el fenómeno físico que hay detrás. Una de las técnicas que utilizamos dentro del manejo del Deep Learning es el Transfer Learning, que se muestra como ejemplo en la siguiente figura y que tiene como ventaja reducir el número de muestras para el entrenamiento de una red neuronal. Se trata de generar dos bases de datos que alimenten las capas de una red neuronal. La primera base de datos vendrá de las simulaciones realizadas con un modelo físico (Modelica, Transys, EES, Python), lo que proporciona la lógica de control y el funcionamiento teórico esperado de la bomba de calor. La segunda base de datos vendrá de datos de operación obtenidos en ensayos de laboratorio con un prototipo, lo que permitirá conferir a la red neuronal de una precisión mucho más ajustada a la realidad (Fine Tuning). Se trata, pues, de un gemelo digital basado en una red neuronal con capas que responden a la lógica de funcionamiento y control del equipo (simulaciones), y con capas que aportan precisión y se ajustan a variables estocásticas (experimentales).
Una vez entrenado nuestro Gemelo Digital funciona alimentándose con datos reales de operación (input) obtenidos a través de la monitorización en tiempo real (IoT, de las siglas en inglés de Internet de las cosas), por ejemplo, de una enfriadora comercial, una central frigorífica, una bomba de calor para ACS, o un equipo de climatización. Así, la salida del Gemelo Digital (output) nos dirá cual debería ser el funcionamiento esperado del equipo y contrastarlo con el real, buscando relaciones entre las discrepancias. El resultado del análisis comparativo durante un periodo de tiempo determinado permite identificar patrones con los que mejorar el control del equipo (reducir su consumo energético y mejorar su eficiencia), cambiar curvas de operación por otras más flexibles con respecto a la demanda (incluyendo pronósticos climáticos y de costes de energía), o predecir un fallo de operación antes de que ocurra.
Figura. Ilustración de red neuronal entrenada con datos simulados y experimentales, alimentada en continuo con datos reales, y generando nuevas funcionalidades como salida.
2 EXPERIMENTACIÓN
En el laboratorio de la Escuela de Ingenierías Industriales de la UMA disponemos de diferentes prototipos y bancos de ensayos. El trabajo experimental en laboratorio es una parte fundamental en la investigación de bombas de calor. El estudio de los equipos en condiciones controladas permite realizar análisis en profundidad, replicables y rigurosos científicamente. A continuación, se describen dos trabajos recientes.
2.1 Eyectores en ciclos transcríticos de CO2
El CO2 es uno de los refrigerantes más utilizados en supermercados por sus buenas prestaciones termodinámicas, ventajas medioambientales, no toxicidad y no inflamabilidad. Este fluido opera en condiciones transcríticas en climas cálidos, viendo afectada su rendimiento en estas condiciones desfavorables. Para compensar esta pérdida de eficiencia pueden utilizarse técnicas de optimización de los ciclos, como son el uso de eyectores. Gracias a la financiación de los proyectos competitivos nacional PID2020 (115994RB-I00) y de la Junta de Andalucía PAIDI 2020 (P20_01189) se ha llevado a cabo un proyecto con participación de la Universidad de Sevilla, Cádiz, y Málaga; además de la colaboración con la empresa de refrigeración INTARCON (Grupo KEYTER), logrando avances significativos en la mejora del rendimiento de los ciclos transcríticos de CO2 mediante la incorporación de eyectores.
Figura. Cámara frigorífica con central transcrítica de CO2 mejorada con eyector y gas cooler para disipación al ambiente.
2.2 Simulación de fallos en aerotermos
Los aerotermos son equipos utilizados para la producción de Agua Caliente Sanitaria. Son una solución eficiente y parcial (o totalmente en hibridación) renovable para la descarbonización de instalaciones y sustitución de calderas convencionales. El uso de estos equipos está creciendo rápidamente en el mercado, a la vez que está expuesto a continuos cambios marcados por las exigencias regulatorias, como la conocida normativa F-Gas. Es por ello que la generación de conocimiento experimental en bombas de calor resulta de especial interés, tanto, para la comunidad científica, como para fabricantes y usuarios.
El trabajo que ilustra la siguiente imagen es un prototipo de aerotermo comercial modificado para simular fallos de operación en condiciones controladas. Se trata de un equipo de la marca MIDEA donado al grupo de investigación y que ha sido objeto de diversos estudios por parte de profesores, alumnos de la escuela, y alumnos de movilidad (de Florencia).
Figura. Banco de pruebas de un aerotermo MIDEA modificado para simular fallos de operación y generar patrones predictivos.
3 PLATAFORMA WEB COLABORATIVA
En este proyecto se ha desarrollado una herramienta digital enfocada a compartir datos reales de operación de bombas de calor con fines docentes y formativos. La plataforma web conecta usuarios e instalaciones bajo un entorno colaborativo orientado a la formación y el aprendizaje práctico con sistemas reales. La limitación de espacio o recursos en laboratorios, las dificultades técnicas de instalar equipos peligrosos en ambientes docentes, la imposibilidad de mantener la tecnología actualizada en los centros de formación, o la complejidad de visitar instalaciones reales y recabar información de su funcionamiento, dejan de ser un problema individual y pasan a tener una solución sencilla colectiva. La red colaborativa creada en torno a la plataforma no solo le permite acceder a multitud de sistemas conectados, sino que genera la posibilidad de explorar nuevas metodologías docentes, implementar herramientas avanzadas de cálculo para los equipos (modelos de datos con IA, simuladores de ciclos termodinámicos, etc), así como establecer nuevas colaboraciones con centros, entidades, y personas afines (profesores y estudiantes, profesionales e investigadores, empresas y clientes).
Enlace a la plataforma web: www.opentropy.com
Figura. Descripción del proyecto de la plataforma colaborativa. Participación de: US, UCA, UMA, INTARCON/KICONEX.
PUBLICACIONES RECIENTES
1. Artículo científico: 2024. Thermodynamic analysis of an enhanced ejector vapor injection refrigeration cycle for CO2 transcritical operation at low evaporating temperatures. INTERNATIONAL JOURNAL OF REFRIGERATION-REVUE INTERNATIONALE DU FROID. ELSEVIER SCI LTD., Volume 165, Pages 257-276, ISSN 0140-7007. DOI: 10.1016/j.ijrefrig.2024.06.014
2. Artículo científico: 2023. Air-cooled condensers optimization for novel Ultra-Low Charge ammonia chillers to achieve competitive packaged units. APPLIED THERMAL ENGINEERING. PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD. 1, Volume 219, Part A, 119347,
3. 2022. Experimental performance analysis of a packaged R290 refrigeration unit retrofitted with R170 for ultra-low temperature freezing, INTERNATIONAL JOURNAL OF REFRIGERATION-REVUE INTERNATIONALE DU FROID. ELSEVIER SCI LTD, Volume 134, Pages 105-114, ISSN 0140-7007. Citas: 22 (11/año). DOI: 10.1016/j.ijrefrig.2021.11.015
4. 2022. Performance of Solar-driven Ejector Refrigeration System (SERS) as pre-cooling system for air handling units in warm climates, ENERGY. PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD., Volume 238, Part A, 121647, ISSN 0360-5442. Citas: (9.5/año). DOI: 10.1016/j.energy.2021.121647
5. Artículo científico: 2021. Experimental performance analysis of a novel ultra-low charge ammonia air condensed chiller, APPLIED THERMAL ENGINEERING. PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD. 1, Volume 195, 117117, ISSN 1359-4311. Citas: 4 (1.34/año). DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2021.117117
6. Artículo científico: Thermoeconomic analysis of CO2 Ejector-Expansion Refrigeration Cycle (EERC) for low-temperature refrigeration in warm climates. APPLIED THERMAL ENGINEERING. PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD. 188, pp.116613. ISSN 1359-4311. Citas: (10.34/año). DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2021.116613
PROYECTOS
1. Proyecto Europeo: Re-Energize (101166359). LIFE-2023-CET-HEATPUMP. EUROPEAN CLIMATE, INFRASTRUCTURE AND ENVIRONMENT AGENCY (CINEA). Partner: Universidad de Málaga.
2. Proyecto Europeo: GreenVOCnet - Vocational Empowerment for a Green and Socially Just Transition (project number 23_050). European Climate Initiative (EUKI) 2023. German Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK). Partner: Universidad de Sevilla.
3. Proyecto Nacional: Mejora del rendimiento medio estacional de equipos de producción de frío mediante eyectores controlados. Desarrollo e investigación experimental de eyectores modulares. PID2020-115994RB-I00.
