Artículo de Mejora

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Abstract— The present work consists of the presentation of 
the results of the simulation of a food dryer that heats the air 
by means of a solar collector and the heat transfer by means 
of cables of different diameters, located at different distances. 
This document shows how the parameterization of the 
different diameters and different steps for different Reynolds 
numbers was carried out. With this, what was found was the 
optimization of the relationship P/e (Relationship between the 
diameter of the cables and the distance between them). In this 
evaluation it was found that at a lower P/e ratio, the air at the 
heater outlet had a higher temperature, which indicated that 
the air received a higher heat transfer from the solar collector. 
As important results were also obtained information about 
kinetic energy, pressure and speed, but these as a control, 
since in information of how much it is possible to establish 
improvements in the system. The simulation was performed in 
ANSYS Fluent, and the analysis was based on the article "A 
CFD (computational fluid dynamics) based heat transfer and 
fluid flow analysis of a solar air heater provided with circular 
transverse wire rib roughness on the absorber plate" by Anil 
Singh Yadav and JL Bhagoria. 
Palabras clave—ANSYS Fluent, Secador, Colector solar, CFD. 
I. INTRODUCCIÓN 
Los secadores son elementos o máquinas que combinan 
diferentes mecanismos y teorías con el propósito de reducir la 
humedad en un elemento en específico. Como máquinas 
térmicas, los secadores son regidos por la termodinámico y los 
estudios energéticos embebidos en estos. Los secadores utilizan 
energía de diferentes fuentes, como energía geotérmica, energía 
proveniente de la combustión, energía solar o simplemente 
energía mecánica o eléctrica en resistencias para generar calor. 
La crisis energética, el costo de la energía y el difícil acceso de 
las sociedades a este recurso, hacen que el hombre explore 
métodos de obtención de energía alternativa, como la energía 
solar, eólica, mareomotriz, geotérmica y entre otros tipos de 
energía que pueden ser utilizados de forma alternativa a las 
energías convencionales[1]. Los secadores actualmente tienden 
a la obtención de mejoras que les permitan disminuir bien sean 
los costos operacionales o experimentar aumentos en la 
eficiencia de los procesos. Con esto se han empezado a diseñar 
secadores basados en la utilización de energías alternativas, 
como es el caso de la energía solar. La energía solar ofrece un 
gran atractivo a los procesos de secado, donde naturalmente los 
fenómenos de secado en la naturaleza se dan mediante la 
combinación de propiedades que favorecen el proceso, como 
por ejemplo la temperatura, la concentración de humedad en el 
aire (humedad relativa) y los fenómenos como la turbulencia 
que se ven afectados por la temperatura.[2][3] 
En el presente trabajo se basa en la simulación CFD con 
ANSYS Fluent de un secador que utiliza un colector solar para 
obtener la energía y transferirla al fluido de secado (Aire). Para 
la simulación se parametrizaron los parámetros de mejora en el 
colector solar, el cual busca implementar una serie de alambres 
de diámetro específico y ubicados de forma paralela a lo largo 
del secador como se muestra en el siguiente esquema. Véase 
Figura 1. 
 
 
Figura 1. Esquema de la rugosidad de alambres implementada en el 
secador.[4] 
Donde las dimensiones señaladas no especificadas en el 
esquemático están dadas en la siguiente tabla, véase 
Tabla 1. Dimensiones geométricas del secador. [4] 
 
En este caso las dimensiones de e (Diámetro del cable) serán de 
1 y 1,4mm, debido al refinamiento de la malla que se requiere 
para simular 0,7mm en diámetro. Y P es la separación entre los 
alambres de la rugosidad. 
Para explicar la parametrización realizada en el estudio, se 
mostrarán todos los parámetros seleccionados y el mallado, 
todo esto con el respectivo criterio. 
Análisis y simulación [ANSYS Fluent] de la optimización de un 
sistema de calentamiento de aire para el secado de alimentos con 
un colector solar (29 noviembre de 2018) 
Yefferson F. García V., Diego A. López S., Felipe Velásquez Z. estudiantes de ingeniería mecánica 
 
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II. METODOLOGÍA 
Para la optimización del secador se debe comenzar por el 
modelo teórico y físico que rige el proceso. 
Parámetros de operación para la simulación 
Tabla 2. Parámetros de operación y rangos. [4] 
 
En este caso no se trabajaron los números de Reynold que 
indica la Tabla 2, solo se tomarán 3 valores, 3800, 12000 y 
18000. 
Propiedades termofísicas del aire de secado y del colector de 
aluminio 
Tabla 3. Propiedades termofísicas del aire y el aluminio. [4] 
 
Las propiedades mostradas en la Tabla 3 se ingresaron en los 
parámetros del programa. 
Modelos físicos a solucionar en la simulación 
Para optimizar el proceso de calentamiento es necesario 
resolver las ecuaciones que describen matemáticamente los 
diferentes fenómenos físicos que describen el comportamiento 
del fluido en la simulación. En este caso se calculará una 
solución numérica mediante ANSYS Fluent para resolver las 
ecuaciones de Continuidad, Momentum, energía y difusividad. 
A continuación, se presenta la formulación de estos modelos. 
Véanse ecuaciones 1, 2, 3 y 4. [4] 
Ecuación de continuidad 
 
Ecuación de momentum 
 
Ecuación de energía 
 
Modelo difusivo 
 
Geometría en Design Modeler 
En primera instancia se importó la geometría con las 
dimensiones dadas desde AutoDesk Inventor 2018 y se generó 
la superficie de trabajo, necesaria para ANSYS. Y 
posteriormente se seccionó en 3 partes diferentes que 
conformaron una nueva parte. A continuación, se muestra la 
geometría trabajada. Véase Figura 2. 
 
 
Figura 2. Geometría del quemador en design modeler ANSYS.[5] 
Mallado 
Posterior al diseño de la geometría, se importó este a Meshing 
para realizar el mallado. A continuación, se presenta el mallado 
realizado. Véase Figura 3. 
 
 
Figura 3. Mallado. [5] 
Esta malla cuenta con 156330 nodos y 50971 elementos y una 
calidad ortogonal mínima de 0,49124. En la siguiente figura se 
muestra la distribución del a calidad ortogonal en la malla. 
Véase Figura 4. 
 
Figura 4. Distribución de la calidad ortogonal de la malla. [5] 
Parámetros de los puntos de diseño en la simulación 
A continuación, se presentan los puntos de diseño 
parametrizados, véase Figura 5. En esta figura se presentan las 
variaciones de e, P y la velocidad. Donde se tomaron 2 valores 
para e, dos valores para P y 3 velocidades calculadas a partir los 
valores de Reynolds de 3800, 12000 y 18000. Estas se 
calcularon de la siguiente forma ver ecuación (5). 
𝑅𝑒 =
𝜌𝑉𝐷
𝜇
 (5) 
Donde 𝜌 = 1,225 𝑘𝑔/𝑚3, 𝐷 = 0,03333m y 𝜇 = 1,7894𝑥10−5 
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Y con la variación de Re se despejan las tres velocidades V 
diferentes 
 
Figura 5. Puntos diseño para la parametrización. [5] 
 
Figura 6. Cálculos solicitados en la solución de la simulación de los 
puntos de diseño. [5] 
En la figura 6 se muestran los resultados solicitados a resolver 
en la simulación. 
III. RESULTADOS 
Puntos de diseño 
Tras la actualización de los puntos de diseño en la 
parametrización se obtuvieron los siguientes resultados. Véase 
Figura 7. 
 
Figura 7. Solución de los puntos de diseño. [5] 
Temperatura de salida en función de la relación P/e 
En primera instancia se graficó la relación de P/e y la 
temperatura de salida función del cociente anterior. Con ello lo 
que se busca es comprender el comportamiento de estos 
parámetros P/e para un mismo Reynolds cómo afectan la 
temperatura de saluda. También se distinguen las gráficas para 
los dos tamaños de alambre, e=1 y e=1,4. A continuación, se 
presentan los resultados obtenidos de la temperaturade salida 
de la cámara en función de la relación de P/e para cada 
Reynolds trabajado. 
La temperatura de salida es un parámetro importante, ya que 
esta es fundamental en el secado y afecta directamente los 
fenómenos de difusión y secado en general. 
Véanse gráficas 1, 2 y 3. 
 
Gráfica 1. Temperatura de salida en función de la relación P/e para 
un número de Reynolds de 3800.[6] 
 
Gráfica 2.Temperatura de salida en función de la relación P/e para 
un número de Reynolds de 12000. [6] [7] 
 
Gráfica 3. Temperatura de salida en función de la relación P/e para 
un número de Reynolds de 18000. [6] 
4 
 
Tabla 4. Puntos de diseño graficados. [6] 
Re=3800 
T [K] P/e 
302,94116 20 
302,98318 14,2857 
302,94478 25 
302,96917 17,8571 
Re=12000 
T [K] P/e 
300,94383 20 
300,97162 14,285714 
300,94338 25 
300,98015 17,857143 
Re=18000 
T [K] P/e 
300,63908 20 
300,66512 14,28571 
300,63998 25 
300,67218 17,85714 
En la tabla anterior se muestran los resultados graficados en las 
gráficas 1, 2 y 3. 
Temperatura de salida en función de Reynolds 
De los resultados obtenidos se hizo necesario graficar estos 
resultados, ya que, en estas gráficas se observa el 
comportamiento de la temperatura de entrada en función de la 
velocidad, que es el parámetro más cambiante en la correlación 
de Reynolds. 
A continuación, se presentan las gráficas 4, 5, 6, 7 y 8 donde se 
muestran las temperaturas de salida en función del número de 
Reynolds para una relación de P/e específica. 
 
Gráfica 4. Temperatura de salida en función del número de Reynolds 
para una relación de P/e=20. [6] 
 
Gráfica 5. Temperatura de salida en función del número de Reynolds 
para una relación de P/e=14,3. [6] 
 
Gráfica 6. Temperatura de salida en función del número de Reynolds 
para una relación de P/e=25. [6] 
 
Gráfica 7. Temperatura de salida en función del número de Reynolds 
para una relación de P/e=17,9. [6] 
5 
 
Y finalmente se muestra la Gráfica 8, donde se presenta la super 
posición de todas las gráficas desde la 4 hasta la 7. Donde se 
aprecia que la diferencia del comportamiento es casi 
imperceptible y podría decirse que despreciable 
matemáticamente. Véase Gráfica 8. Superposición de las 
temperaturas de salida en función del número de Reynolds en 
las diferentes relaciones de P/e. 
 
Gráfica 8. Superposición de las temperaturas de salida en función 
del número de Reynolds en las diferentes relaciones de P/e.[8] 
Resultados gráficos 
Además de los comportamientos de interés graficados, también 
se tienen los resultados gráficos generados por el programa 
Fluent. Los cuales son importantes al momento de analizar 
resultados, ya que permiten visualizar los fenómenos físicos y 
estado planteado en la simulación, complementando así el 
análisis. A continuación, se presentan algunos resultados 
gráficos obtenidos a partir del software. 
 
Gráfica 9. Contorno de velocidad en punto de diseño número 14. [5] 
 
Gráfica 10. Contorno de temperatura estática en el punto de diseño 
número 3 (Máxima temperatura promedio). [5] 
 
Gráfica 11. Contorno de intensidad de turbulencia para el punto de 
diseño número 12 (Máxima intensidad de turbulencia) [5] 
 
Gráfica 12. Contorno de presión en el punto de diseño número 
14(Punto de máxima caída de presión). [5] 
Las gráficas anteriores serán utilizadas de manera directa o 
indirecta en el análisis de resultados. 
IV. ANÁLISIS DE RESULTADOS 
Análisis de la temperatura de salida en función de las 
relaciones P/e 
De las gráficas 1, 2 y 3 se observa que a menor relación P/e y 
además menor diámetro, se tienen temperaturas de salida más 
altas, es decir, mayor transferencia de calor desde el colector 
hasta el fluido de trabajo. Esto se observa por ejemplo en el 
comportamiento descendiente de las curvas y además las curvas 
azules que corresponden a los diámetros de e=1mm que, para la 
primera gráfica, se observa que las temperaturas del alambre de 
1mm son mayores a las del alambre de 1,4mm. Caso contrario 
para las gráficas 2 y 3 donde el comportamiento es 
prácticamente el mismo, es decir, a menores relaciones de P/e 
la transferencia de calor se maximiza pero, a mayor diámetro se 
maximiza aún más. Con esto se puede concluir que entre la 
transición del Reynolds de 3800 y 12000, el comportamiento 
cambia y el cable con mayor diámetro pasa de dar una menor 
transferencia a maximizarla. Con esto se puede decir que 
dependiendo del Reynolds de diseño se puede tomar con certeza 
la decisión de seleccionar un diámetro más pequeño o uno más 
grande. 
Análisis de la temperatura de salida en función de Reynolds 
para un mismo diámetro 
En las gráficas 4, 5, 6 y 7 se observa que en todos los casos la 
temperatura de salida no es una función muy determinante del 
Reynolds, y esto se verifica de la gráfica 8, donde incluso en la 
superposición de las gráficas no se nota la diferencia, pero se 
alcanza a confirmar que el modelo se comporta de la misma 
forma en las diferentes escalas de Reynolds. Del 
comportamiento descendente se tiene información de una 
temperatura de estabilización en la cual el Reynolds no hace 
variar la temperatura de salida de una forma significativa y el 
ajuste que tiene la gráfica puede ser cuadrático y se ajusta en 
una buena medida con la curva (96% en Excel). 
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Análisis de velocidad 
De los puntos de diseño se observa que el comportamiento de 
la velocidad es el esperado, al igual que el de la energía cinética. 
Donde el aumento del tamaño de la rugosidad disminuye la 
velocidad promedio-máxima y la energía cinética. Esto es por 
que la rugosidad se comporta como una obstrucción del flujo 
cuando el diámetro se aumenta a una medida que deja optimizar 
la transferencia de calor. Por lo que es conveniente analizar el 
punto crítico en el cual el diámetro deja de optimizar la 
transferencia de calor y pasa a obstruir el flujo, causando con 
esto grandes pérdidas debido a las altas caídas de presión. 
Referencias 
[1] L. E. Mejía C., M. F. Maiguashca O., L. C. Romero R., 
and H. J. Zapata L., “Integración de las energías 
renovables no convencionales en Colombia,” Unidad 
de Planeación Mineroenergética UPME, Ministerio de 
Minas y Energía. 2010. 
[2] Y. A. Cengel and M. A. Boles, Thermodynamics An 
Engineering Approach, vol. 53, no. 9. 2013. 
[3] Cengel YA, Heat and Mass Transfer A Practical 
Approach. 2006. 
[4] A. S. Yadav and J. L. Bhagoria, “A CFD 
(computational fluid dynamics) based heat transfer and 
fluid flow analysis of a solar air heater provided with 
circular transverse wire rib roughness on the absorber 
plate,” Energy, vol. 55, pp. 1127–1142, 2013. 
[5] ANSYS Inc., ANSYS Fluent Theory Guide. 2016. 
[6] MATLAB, “MATLAB,” MATLAB. p. R2012b, 2012. 
[7] K. Wilson, “Microsoft Excel 2013,” in Using Office 
365, 2014. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Referencias