EVALUACIÓN ENERGÉTICA DE LA COGENERACIÓN MEDIANTE UN
MOTOR DE COMBUSTIÓN INTERNA ACOPLADO A UN SISTEMA DE
REFRIGERACIÓN POR ABSORCIÓN USANDO BIOGÁS COMO
COMBUSTIBLE
AUTORES:
JUAN RAFAEL AVILEZ OLEA
JOSÉ CAMILO PERÉZ DICKSON
MONOGRAFÍA PARA OPTAR PARA EL TÍTULO DE INGENIERO MECÁNICO
DIRECTOR
Ing. JESÚS DAVID RHENALS JULIO
CODIRECTOR
Ing. TAYLOR DE JESÚS DE LA VEGA GONZÁLEZ
UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA
FACULTAD DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA MECÁNICA
MONTERÍA – CÓRDOBA
2021.
Agradecimientos
En primer lugar, le damos gracias a Dios por brindarnos la oportunidad de culminar esta
etapa que aporta a nuestro proyecto de vida.
También queremos agradecer a nuestro director Jesús David Rhenals Julio (ingeniero
mecánico) y codirector Taylor de Jesús de la Vega González (ingeniero mecánico), quienes
aportaron en gran manera con sus conocimientos y apoyo cada paso que dimos para la
culminación exitosa de este trabajo de grado.
Por último, agradecer a nuestros familiares y a todas las personas que nos apoyaron
incondicionalmente en este proceso. Exaltamos de manera especial a nuestros padres, que
con su esfuerzo, esmero, dedicación y guía nos llenaron de energías para culminar este nuevo
logro personal y profesional.
Tabla de contenido
1. Resumen ____________________________________________________________ 6
2. Abstract _____________________________________________________________ 7
3. Introducción _________________________________________________________ 8
4. Objetivos ___________________________________________________________ 10
4.1. Objetivo General ________________________________________________________ 10
4.2. Objetivos Específicos _____________________________________________________ 10
5. Desarrollo __________________________________________________________ 11
5.1. Contexto de la cogeneración en Colombia ___________________________________ 11
6. Antecedentes ________________________________________________________ 12
7. Metodología ________________________________________________________ 19
7.1. Selección de parámetros operativos, combustible y ficha técnica del MCI __________ 19
7.2. Modelo computacional del sistema de cogeneración. ___________________________ 21
7.3. Simulación del motor_____________________________________________________ 22
7.4. Modelo del ciclo de refrigeración por absorción _______________________________ 24
8. Análisis y Resultados _________________________________________________ 26
8.1. Cálculos previos _________________________________________________________ 26
8.2. Variación en el exceso de aire _____________________________________________ 29
8.3. Variación en la presión ___________________________________________________ 31
8.4. Variación de la temperatura _______________________________________________ 33
8.5. Variación de la composición del combustible. _________________________________ 35
8.6. Validación _____________________________________________________________ 42
9. Conclusiones ________________________________________________________ 44
10. Bibliografía _______________________________________________________ 46
Índice de tablas
Tabla 1. Parámetros operativos del MCI. ___________________________________ 19
Tabla 2. Potencial energético del biogas. ___________________________________ 20
Tabla 3. Datos técnicos del MCI. __________________________________________ 20
Tabla 4. Elementos que componen la simulación del MCI. _____________________ 23
Tabla 5. Parámetros iniciales de la simulación. ______________________________ 28
Tabla 6. Resultados de las variables de salida tras la variación en el exceso de aire. 29
Tabla 7. Resultados de las variables de salida tras la variación en la presión. _____ 31
Tabla 8. Resultados de las variables de salida tras la variación en la temperatura. _ 33
Tabla 9. Resultados de las variables de salida tras la variación en el porcentaje de
metano. 35
Tabla 10. Resultados de las variables de salida en la variación de composición’. __ 37
Lista de figuras
Ilustración 1. Modelo de simulación del motor Mississippi en ASPEN HYSYS. _______ 22
Ilustración 2. Esquema del sistema de refrigeración de absorción de H2O – NH3 de
efecto simple. 24
Ilustración 3. Modelo de simulación del sistema de refrigeración por absorción en
ASPEN HYSYS. 25
Ilustración 4. Gráfico del exceso de aire en variables de respuesta del motor. ______ 30
Ilustración 5. Gráfico del exceso de aire en variables de respuesta del sistema de
refrigeración. 30
Ilustración 6. Gráfico de presión en variables de respuesta del motor. ____________ 32
Ilustración 7. Gráfico de presión en las variables de respuesta del sistema de
refrigeración. 32
Ilustración 8. Gráfico de temperatura en variables de respuesta del motor. _______ 34
Ilustración 9. Gráfico de presión en las variables de respuesta del sistema de
refrigeración. 34
Ilustración 10. Gráfico de la composición del combustible en variables de respuesta
del motor. 36
Ilustración 11. Gráfico de composición en las variables de respuesta del sistema de
refrigeración. 36
Ilustración 12. Gráfico de la composición del combustible en variables de respuesta
del motor. 38
Ilustración 13. Gráfico de composición en las variables de respuesta del sistema de
refrigeración. 39
Ilustración 14. Eficiencias del sistema. _____________________________________ 40
______________________________________________________________________ 40
Ilustración 15. Energías generadas en el sistema. ____________________________ 40
1. Resumen
Los sistemas de cogeneración empiezan aparecer actualmente cada vez más en el sector
industrial y comercial, puesto que su implementación trae consigo una serie de beneficios
energéticos, económicos y ambientales. Lo que hace plantear un estudio sobre el
funcionamiento general del sistema de cogeneración implementado un MCI alimentado con
biogás y acoplado a un sistema de refrigeración por absorción, siendo esta una aplicación
muy útil de este tipo de sistemas. El objetivo del presente trabajo fue realizar un análisis
energético de todo el sistema de cogeneración. El desarrollo de esta estrategia inicia con la
definición de los parámetro operativos en el motor, para en segunda instancia realizar el
modelamiento del sistema haciendo uso de la herramienta computación ASPEN HYSYS®.
Y posteriormente presentar un análisis paramétrico de las variables de salida en el sistema.
Los resultados muestran que se puede si se realiza una selección adecuada de la composición
de metano en el combustible y se ajustan los parámetros operativos óptimos en el MCI se
pueden obtener unos buenos resultados, siendo posible implementarlos en la industrial real.
Palabras claves: biogás, motor de combustión interna, combustión del biogás, sistema de
refrigeración por absorción.
2. Abstract
Cogeneration systems are now increasingly appearing in the industrial and commercial
sector, since their implementation brings with it a number of energy, economic and
environmental benefits. This makes a study of the general operation of the cogeneration
system implemented with a biogas-fueled ICM and coupled to an absorption refrigeration
system, which is a very useful application of this type of system. The objective of this work
was to perform an energy analysis of the entire cogeneration system. The development of
this strategy begins with the definition of the operating parameters in the engine, and then
the modeling of the system using the ASPEN HYSYS® computational tool. Subsequently, a
parametric analysis of the output variables in the system is presented. The results show that
if an adequate selection of the methane composition in the fuel is made and the optimal
operating parameters are adjusted in the ICM, good results can be obtained, being possible
to implement them in real industrial applications.
Keywords: biogas, internal combustion engine, biogas combustion, absorption refrigeration
system.
3. Introducción
Esta investigación se realiza en el campo de la eficiencia energética industrial y se puede
definir en el uso eficiente de la energía. En la actualidad, se apuesta firmemente por el uso
de energías renovables y el uso eficaz de la energía, desde el punto de vista económico, social
y ambiental, el consumo de energía mantiene en un papel importante dentro de una serie de
elementos básicos para lograr el desarrollo sostenible. En el proceso de encontrar nuevas
formas de sustentar la visión anterior y comenzar a contribuir al acuerdo alcanzado en la
política ambiental para reducir las emisiones de dióxido de carbono, se encuentra que la
cogeneración es una buena opción la cual se define como "el proceso simultaneo para la
producción conjunta de energía eléctrica y mecánica a partir de una misma fuente" (IDAE,
2007).
La conclusión que se extrae de las investigaciones realizadas es que la eficiencia térmica
promedio de un motor de combustión interna (MCI) es del alrededor del 30%-40% (Tian et
al., 2018) de la energía primaria consumida por la energía útil, en la mayoría de los casos se
ignora toda la energía que se disipa ya que, estos gases son arrojados al ambiente sin ningún
aprovechamiento energético, aumentando las emisiones contaminantes e ineficiencia en el
ahorro de energía. Por esta razón, la combinación de calor y energía es una de las alternativas
más exitosas, debido a que se ha demostrado que la implementación de este tipo de sistemas
ha desarrollado usos más eficientes, con mayor aprovechamiento energético, ya que permite
generar energía eléctrica independiente y aprovechar parte del calor desperdiciado,
alcanzando rendimientos hasta del 90% (Galp, 2011).
En este trabajo, se llevó a cabo una evaluación energética del sistema de cogeneración usando
un MCI acoplado a un sistema de refrigeración por absorción. Este proceso se realiza
mediante el software ASPEN PLUS® con el fin de determinar el funcionamiento del sistema
y analizar los parámetros de las variables estudiadas posteriormente.
Este informe está dividido en cuatro sesiones: primero se presenta una revisión bibliográfica
sobre las diferentes investigaciones y aportes afines con la investigación presente. En la
segunda sesión se realiza la metodología de trabajo. Seguido se presentan los resultados y
discusiones obtenidos. Finalmente, se presenta las conclusiones de la investigación.
4. Objetivos
4.1. Objetivo General
Evaluar energéticamente un proceso de cogeneración implementando un motor de
combustión interna acoplado a un sistema de refrigeración por absorción usando biogás como
combustible.
4.2. Objetivos Específicos
➢ Identificar los parámetros operativos dentro del motor de combustión interna que
se encuentran implicados directamente en el proceso de cogeneración.
➢ Desarrollar un modelo computacional del proceso de cogeneración establecido.
➢ Realizar un análisis paramétrico en las variables de salida y el indicador de la
función de valor que me relacione el MCI con el proceso de refrigeración a partir
del modelo de cogeneración.
5. Desarrollo
5.1. Contexto de la cogeneración en Colombia
La cogeneración en Colombia está poco desarrollada y se da con mayor frecuencia en las
grandes industrias que generan una gran demanda de vapor. Debido a esta situación la
principal máquina que se utiliza en este tipo de sistema es la turbina de vapor y es muy escaso
encontrar otro tipo de maquina térmica en la implementación de cogeneración en el sector
industrial (John et al., 2016).
En Colombia en 2018 se presentó una baja participación en la producción energética por
cogeneración, representada en el 0,6% para plantas menores a 20 MW y 0,1% en sistemas
por biomasa. La participación de la cogeneración en el contexto nacional tiene una
participación marginal del 0,7%. En la actualidad, la generación descentralizada por sistemas
de cogeneración en Colombia es limitada (UPME, 2015).
El modelo energético nacional no se arriesga y se enfoca en la seguridad energética. Puesto
que la mayoría de los proyectos se basan en la generación centralizada. Sin lugar a duda, esto
hace que la matriz energética sea muy vulnerable a la incidencia de fenómenos hidrológicos,
debido a la alta dependencia por la generación hidráulica. Pero se ha demostrado que se puede
diversificar la matriz energética y obtener unos buenos resultados implementando este
sistema. Colombia puede reestructurar el modelo energético, mediante la implementación
de este tipo de sistemas descentralizados. La generación descentralizada por sistemas
cogeneración, es una opción para extender la oferta energética del país, ya que permite
incrementar la confiabilidad y seguridad en el abastecimiento energético (VARÓN LÓPEZ,
2020).
6. Antecedentes
Hay varias ideas sobre el ahorro de energía, la reducción de las emisiones de gases de efecto
invernadero. Los sistemas combinados de refrigeración, calefacción y energía son una de las
formas adecuadas de mejorar la eficiencia térmica, reducir el consumo de energía y los costes
operativos y una producción más limpia de los sistemas de aire acondicionado y la generación
de energía. A continuación, se presentan una serie de estudios que enmarcan estos sistemas.
Chen et al., (2016) propone una investigación de un sistema combinado de energía y
refrigeración de amoníaco-agua. Se simuló el sistema propuesto y se calculó su rendimiento
termodinámico en el caso base basándose en los datos de calor residual de un motor de gas
real con una potencia nominal de salida de 300 kW. Se estudiaron los efectos de la presión
de entrada de la turbina, la presión de generación en el calderín, la temperatura de los gases
de escape y la temperatura del agua de refrigeración para proporcionar una guía para el diseño
del sistema. Los resultados obtenidos fueron, un 19,76% en la eficiencia equivalente del
sistema, 92,86 kW en la potencia de salida, la eficiencia exegética del sistema es del 33,69%.
Arbabi et al., (2017) en su trabajo ofrece un procedimiento general para diseñar y seleccionar
una unidad de cogeneración basada en un motor de combustión interna. Está dedicado a
proporcionar un modelo numérico para estimar la cantidad de energía generada y calor
recuperado, en función de las características de rendimiento del motor. Para eso se ha
simulado un modelo numérico de un CCHP basado en un motor de combustión interna. El
modelo numérico presentado se produjo utilizando el entorno Simulink del software
MATLAB. Los resultados hacen una comparación entre en el modelo de la Universidad de
Mississippi, donde los valores de eficiencia energética, eficiencia de enfriamiento de la
camisa del motor, eficiencia de los gases de escape y pérdida de energía eran 23, 27, 40 y
10% y que la temperatura de los gases de escape era 885 K. En el modelo de estudio, la
eficiencia energética, la eficiencia de enfriamiento de la camisa del motor, la eficiencia de
los gases de escape y la pérdida de energía son 22,3, 25,0, 41,8 y 10,9%, respectivamente.
Además, la temperatura de los gases de escape es 885.277 K.
Al Moussawi et al., (2017) busca en su trabajo una forma de mejorar el rendimiento de los
sistemas energéticos es mediante la implementación de sistemas combinados de calefacción
y energía (cogeneración), o sistemas combinados de refrigeración, calefacción y energía
(Trigeneración). Por lo tanto, en este estudio, se introducen los principios fundamentales y la
descripción general de la tecnología multigeneracional. Los resultados muestran que casi
todos los estudios coinciden en que las tecnologías de generación múltiple mejoran el
rendimiento del sistema de generación de energía y reducen su impacto en el medio ambiente.
Perrone et al., (2018) buscaba desarrollar un modelo dinámico de parámetros agrupados para
analizar el rendimiento de una planta combinada de refrigeración, calefacción y energía
(CCHP) durante variaciones de carga transitorias. Se desarrolló un modelo de parámetros
fijos de la central eléctrica descrita en Matlab-Simulink. Los resultados preliminares
muestran que el modelo predice la temperatura del agua de la planta de acuerdo con los
rangos de temperatura prescritos por los componentes para las estrategias FTL y FEL. La
estrategia FTL permite obtener un mayor consumo de syngas, pero un menor consumo de
metano que la FEL.
Wegener et al., (2018) en su trabajo presenta una revisión de las investigaciones actuales en
sistemas CCHP a pequeña escala que cubren conceptos de combustión de biomasa y
extensiones solares. Los sistemas combinados de refrigeración, calefacción y energía
(CCHP) basados en biomasa a pequeña escala son una de estas soluciones, ya que pueden
satisfacer las demandas de energía del consumidor con una mayor flexibilidad, menores
pérdidas, menos costos y menos contaminación ambiental en comparación con los sistemas
centralizados. Los resultados indican un sesgo científico hacia la viabilidad económica de
tales sistemas y la necesidad de datos de sistemas experimentales y de la vida real. Sobre la
base de los resultados, las futuras implementaciones de políticas deberían centrarse en
fomentar dichos sistemas en áreas con altos costos de energía y aumentar la resiliencia
energética en las regiones desarrolladas.
Sui et al., (2018) muestra que los sistemas de energía distribuida pueden convertir el 75%-
80% de energía de entrada en energía útil gracias a la Trigeneración de energía, refrigeración
y calefacción, Así, proponen Implementar un nuevo sistema de Trigeneración que consta de
un motor de combustión interna, un sistema de cogeneración de potencia y refrigeración y
un sistema de transformador de calor de absorción. Los resultados muestran que la
cogeneración de energía y refrigeración es mejor que la producción individual de energía o
refrigeración utilizando los gases de escape. La eficiencia energética del proceso de
utilización del calor residual del nuevo sistema es del 34,4%, lo que supone 12,2 puntos más
que la del sistema de referencia. El PESR del nuevo sistema es del 15,8%, es decir, 3,9 puntos
porcentuales más que el del sistema de referencia.
Lamidi et al., (2019) este documento evalúa un sistema de cogeneración impulsado por
biogás, que podría suministrar electricidad y almacenamiento en frío para el 'banco de ñame'
dentro de una comunidad rural. Los residuos de cultivos se utilizan como materia prima de
digestión anaeróbica para producir biogás, que posteriormente se utiliza para alimentar un
motor de combustión interna. Se evalúan los potenciales de generación de biogás de residuos
cogenerados de arroz-sorgo-soja; simulando el rendimiento de recuperación de energía y
calor, modelado del enfriador de absorción de amoníaco-agua. Los resultados anteriores se
utilizan luego como insumos para el análisis económico. El resultado muestra que el sistema
podría almacenar 3,6 toneladas de tubérculos de ñame cada año y proporcionar suficiente
electricidad para las actividades domésticas y comerciales.
Balakheli et al., (2020) propuso comparar diferentes disposiciones de sistemas combinados
de refrigeración, calefacción y energía y presentar la configuración adecuada desde los
puntos de vista energético, medioambiental y económico. Para la evaluación del sistema, se
utiliza un modelo matemático llamado método de zona única de dimensión cero para el motor
de combustión interna y validado por los datos experimentales. Encontró que, mediante el
uso de enfriadores eléctricos para enfriar, así como la utilización del calor residual de los
motores primarios para la calefacción, se podría lograr la mayor reducción en el consumo de
energía primaria y las emisiones de dióxido de carbono en el rango de 31 y 36%,
respectivamente.
Wang et al., (2020) propone estudiar la importancia del motor de combustión interna en los
sistemas combinados de refrigeración, calefacción y energía. Así, este trabajo tiene como
objetivo comparar el rendimiento de diferentes sistemas de recuperación de calor residual en
cascada para motores de combustión interna tanto en refrigeración, calefacción y potencias
combinadas. Los resultados indican que todos los sistemas en cascada responden
considerablemente más lentamente que cualquier ciclo de una sola etapa, y el ECCS logra el
mejor rendimiento fuera de diseño porque tanto sus etapas superiores como inferior (ciclo de
Rankine orgánico de alta temperatura y refrigeración por absorción) exhiben un
funcionamiento perfecto. condición de adaptabilidad, especialmente la etapa inferior.
Soltani et al., (2020) en este trabajo utiliza un sistema combinado de refrigeración,
calefacción y potencia (CCHP) con motor de gas para satisfacer la demanda energética de
una cámara frigorífica comercial y su evaluación tecno económica se realiza en comparación
con los sistemas tradicionales. Se calculan las cargas térmicas de la cámara frigorífica y se
diseña y optimiza una enfriadora de absorción de agua-amoniaco adecuada. Luego, se
analizan los cambios en los parámetros energéticos y económicos versus los principales
parámetros efectivos. Los resultados muestran que el uso de este sistema CCHP conduce a
reducciones en el consumo de combustible y en los costos de operación del sistema alrededor
del 78,85% y 81,34% en comparación con los sistemas convencionales,
respectivamente. Asimismo, de acuerdo con los resultados obtenidos y el estudio de la
relación de combustible a potencia, el mejor punto de funcionamiento del sistema desde el
punto de vista técnico y económico se logra a una fracción del 80% de carga y la eficiencia
global del sistema se evalúa alrededor de 89.59 %.
Sheykhi et al., (2020) propuso en su trabajo un sistema combinado de refrigeración,
calefacción y energía (CCHP) con un MCI de gas, llamado EF7. Se ha presentado un modelo
numérico para evaluar el rendimiento del sistema y, por primera vez, los efectos de los
parámetros operativos del motor, como el ángulo de inicio de la combustión, la duración de
la combustión, la relación de compresión y la velocidad de rotación, sobre el rendimiento y
Se ha estudiado el consumo de combustible del sistema CCHP. Los resultados muestran que
el consumo mínimo de combustible específico requerido para la generación de energía se
logra cuando la combustión comienza cerca del punto muerto superior (TDC) (es decir, 20 °
antes del TDC) y la duración de la combustión es de hasta 5° después del TDC. Además,
para proporcionar carga de calefacción, el consumo mínimo específico de combustible se
logra cuando la combustión ocurre más allá del TDC (es decir, 50 ° antes del TDC), y la
duración de la combustión es de aproximadamente 10 °. El consumo mínimo específico de
combustible necesario para la carga de refrigeración se obtiene cuando la combustión se
produce cerca del TDC (20 ° antes del TDC) y la duración de la combustión es de
aproximadamente 70 °.
Hassan et al., (2020) realiza una referencia a una breve introducción a los sistemas CCHP y
los sistemas de enfriamiento impulsados térmicamente, y se ilustra el esquema de trabajo del
ciclo de enfriamiento por adsorción. El documento también se centra en los sistemas CCHP
integrados con enfriadores de adsorción que son impulsados por energía solar térmica a través
de diferentes colectores solares. Además, se destacan los sistemas multigeneracionales
impulsados por motores de combustión interna, turbinas de gas y pilas de
combustible. Finalmente, también se presenta la integración de enfriadores de adsorción en
sistemas de enfriamiento híbridos y con Ciclos de Rankine Orgánicos (ORC). Este artículo
presenta las soluciones más innovadoras de integración de enfriadores de adsorción en
diferentes sistemas CCHP. Se reportan diferentes tipos de motores primarios convencionales
de sistemas multigeneracionales, equipados con enfriadores de adsorción para la producción
de enfriamiento.
Liu et al., (2020) propone analizar cuatro escenarios para mostrar el impacto del
almacenamiento de energía y la respuesta a la demanda en la planificación a largo plazo de
CCHP. En este trabajo se considera una resolución de modelado por hora para la
planificación económica a largo plazo para capturar los cambios en la operación de CCHP.
Los resultados muestran que el almacenamiento de energía o la respuesta a la demanda
pueden mejorar el desempeño económico de CCHP. Sin embargo, dado que el
almacenamiento de energía requiere una inversión de capital más intensiva, se considera
inferior a la respuesta a la demanda.
Zhang et al., (2021) presenta en su trabajo un sistema combinado de refrigeración,
calefacción y energía (CCHP) junto con biomasa-gas podría satisfacer el consumo de energía
de manera estable y tener un rendimiento térmico favorable con una tasa de contribución de
energía renovable del 72,11%. Se estudian los beneficios económicos del sistema CCHP
alimentado con biogás en función del rendimiento anual y la adaptabilidad regional. Para
hacer que los sistemas CCHP acoplados a biomasa-gas se desarrollen de manera próspera,
especialmente en áreas rurales con abundante materia prima de biomasa, el PP corto y el
VAN alto son los puntos focales para considerar. La mejora constante de las políticas
relevantes y la ruptura de las barreras financieras que trae la tecnología son las claves para el
desarrollo del sistema.
7. Metodología
7.1. Selección de parámetros operativos, combustible y ficha técnica del MCI
Para el presente proyecto los parámetros que se determinaron fueron obtenidos de la literatura
mediante una revisión bibliográfica, con base en investigaciones que aportaron datos
relevantes a nuestro caso en estudio. De esta manera luego de realizar una comparación entre
estos se tienen en cuenta los parámetros que se presentan como un factor común dentro de la
revisión, y posteriormente se establecieron los siguientes:
Tabla 1. Parámetros operativos del MCI.
Parámetros Operativos Unidad de Medida
Relación aire/combustible Adimensional
Flujo masico de aire kg/s
Flujo de combustible kg/s
Temperatura de admisión °C
Presión KPa
Fuente: elaboración propia.
Por otra parte, el combustible a implementar es biogás. Este se encuentra con diferentes
proporciones en el contenido de metano (CH4) y dióxido de carbono (CO2); el porcentaje de
metano está entre 40% y 70%, dependiendo del material orgánico con el que se alimenta el
biodigestor y se alcanzan porcentajes aún mayores de metano, hasta 95%, eliminando el
CO2 para de esta forma mejorar el poder calorífico del biogás. De esta manera se seleccionan
biogás con las siguientes concentración y propiedades energéticas:
Tabla 2. Potencial energético del biogas.
Combustible %CH4 %CO2 PC (kJ/kg) PE (kWh/m3)
Biogás 60 40 34949.12 9,71
Fuente: (Dalpaz et al., 2020).
Por último, en esta sección se presentan los datos técnicos del MCI a implementar en el
sistema de cogeneración, tomando como referencia el motor a gas Mississippi.
Tabla 3. Datos técnicos del MCI.
Parámetros Valores
Características del motor Lineal 4 cilindro
Volumen de desplazamiento (Vd) 1,82 litros
Diámetro interior del cilindro 84 mm
Golpe del pistón 82 mm
Relación de compresión 8,5
Velocidad del motor 1800 rpm
Fuente: (Arbabi et al., 2017).
7.2. Modelo computacional del sistema de cogeneración.
El sistema propuesto se simula utilizando el software ASPEN HYSYS®, el cual contiene
varios modelos que se pueden usar para desarrollar modelos para procesos de generación de
energía y refrigeración. Cada componente del sistema propuesto se puede considerar como
un volumen de control en estado estacionario, con entrada y salida de fluidos, calor y
transferencia de trabajo y energía.
El modelo está compuesto por un MCI y el eje esta acoplado a un generador de energía
eléctrica. A su vez este también proporciona la carga térmica mediante los gases de escape
que serán utilizados posteriormente en ciclo de refrigeración por absorción.
Para desarrollar el modelo se tuvieron las siguientes consideraciones:
➢ Se utilizó la ecuación de estado de Peng-Robinson para calcular las propiedades
termodinámicas de los fluidos de trabajo.
➢ Se despreciaron las pérdidas térmicas y de presión.
➢ La eficiencia adiabática del compresor y la turbina es de 80%.
➢ El ciclo de absorción rechaza el calor al ambiente por el absorbedor y el condensador.
➢ La presión de alta es de 18 bar y la presión de baja es de 4 bar.
➢ La temperatura de operación del sistema de absorción oscila entre los 120 y 200 °C.
➢ Se definió una temperatura de refrigeración de 10 °C.
➢ Las condiciones estándar ambientales son de T = 25 °C y P = 101,3 KPa.
➢ La composición de la mezcla del refrigerante es de 40% NH3 y 60% H2O.
7.3. Simulación del motor
En la ilustración 1 se detalla el modelo completo simulado en el software Aspen HYSYS®
v10. Las líneas de color azul representan los flujos de materia y las de color marrón los flujos
de energía, cabe además resaltar que el software simula es el proceso que se sigue en cada
etapa del ciclo y no los elementos reales del motor. Los parámetros de operación del motor
a gas Mississippi se ingresaron al modelo, además se consideró que el aire y el combustible
entran al motor en condiciones ambientales inicialmente.
Ilustración 1. Modelo de simulación del motor Mississippi en ASPEN HYSYS.
A continuación, en la tabla 4 se detallan los elementos presentes en el modelo.
Tabla 4. Elementos que componen la simulación del MCI.
Elemento Materia Energía Equipo Especificación
Combustible X Línea de combustible
Aire X Línea de aire
Mix-100 X Realiza la mezcla aire – combustible
Estado_1 X Mezcla aire – combustible
K-100 X Compresión de la mezcla
Estado_2 X Mezcla comprimida
W_C X Trabajo de entrada en la compresión
GBR-100 X Realiza la combustión
Estado_3 X Gases de combustión
Liquido X Purga de la cámara de combustión
K-101 X Realiza la expansión de los gases
W_mecánico X Trabajo extraído de la expansión
Estado_4 X Gases de escape del motor
Fuente: elaboración propia.
7.4. Modelo del ciclo de refrigeración por absorción
la ilustración 2 muestra el diagrama esquemático de un ciclo de absorción que utiliza energía
térmica residual. El par de solución a implementar en ciclo de absorción es la solución agua-
amoniaco (NH 3 -H 2 O) por su estabilidad para una amplia gama de temperaturas y presiones
de funcionamiento. Este enfriador consta de evaporador, generador, condensador,
intercambiador de calor de solución, absorbedor, válvula de expansión de refrigerante,
bomba de solución y rectificador. De esta manera teniendo claro el funcionamiento y los
componentes se realizó una simulación de este (ilustración 3), aprovechando los gases de
escape en la cual un intercambiador de calor simula el generador y los demás componentes
son tal como se especifican.
Ilustración 2. Esquema del sistema de refrigeración de absorción de H2O – NH3 de efecto
simple.
Ilustración 3. Modelo de simulación del sistema de refrigeración por absorción en ASPEN
HYSYS.
8. Análisis y Resultados
8.1. Cálculos previos
Inicialmente se realizó el balance químico de la reacción de la mezcla aire – combustible,
para posteriormente definir el exceso de aire y establecer la relación aire – combustible.
0,6𝐶𝐻4 + 0,4𝐶𝑂2 + 𝐴(𝑂2 + 3,76𝑁2) → 𝐵𝐶𝑂2 + 𝐶𝐻2𝑂 + 𝐷𝑁2 (1)
Para realizar el balance se planteó el siguiente sistema de ecuaciones y se resolvió
apoyándonos en el software EES.
0,6 + 0,4 = 𝐵 (2)
4(0,6) = 2(𝐶) (3)
2(0,4) + 2(𝐴) = 2(𝐵) + 𝐶 (4)
3,76(𝐴) = 𝐷 (5)
0,6𝐶𝐻4 + 0,4𝐶𝑂2 + 1,2(𝑂2 + 3,76𝑁2) → 1𝐶𝑂2 + 1,2𝐻2𝑂 + 4,51𝑁2 (6)
Se define un exceso de aire del 21%, siendo este el requerimiento de aire mínimo para una
combustión completa ideal (Jiménez, 2016). (Jiménez, 2016). De esta manera el balance de
la combustión completa es el siguiente:
𝑑𝑜𝑠𝑎𝑑𝑜 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 = 1,2 ∗ 1,21 (7)
𝑑𝑜𝑠𝑎𝑑𝑜 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 = 1,452
0,6𝐶𝐻4 + 0,4𝐶𝑂2 + 1,452(𝑂2 + 3,76𝑁2) → 1𝐶𝑂2 + 1,2𝐻2𝑂 + 5,87𝑁2 + 0,36𝑂2 (8)
Aplicando la ecuación de la relación aire combustible tenemos que:
𝑅𝐴/𝐶 =[(1,452 ∗ 32) + (1,452 ∗ 3,76 ∗ 28)]
[(0,6 ∗ 16) + (0,4 ∗ 44)] (9)
𝑅𝐴/𝐶 = 7,33
Luego teniendo la relación de aire – combustible y sabiendo que la densidad del biogás en
condiciones estándar es de 1,25 kg/m3, podemos estimar la cantidad de masa total que es
capaz de admitir el motor especificado, como también la fracción másica del aire y la de
combustible.
𝑚𝑇 = 𝜌𝑏𝑖𝑜𝑔á𝑠 ∗ 𝑉𝑇 = (1,25𝑘𝑔
𝑚3) ∗ (0,00182 𝑚3) (10)
𝑚𝑇 = 0,00226 𝑘𝑔
Para encontrar las fracciones se plantea el siguiente sistema de ecuaciones y se resuelve:
𝑚𝑎𝑖𝑒 + 𝑚𝑐𝑜𝑚𝑏. = 0,00226 (11)
7,33 =𝑚𝑎𝑖𝑟𝑒
𝑚𝑐𝑜𝑚𝑏. (12)
𝑚𝑐𝑜𝑚𝑏. = 0,00027 𝑘𝑔
𝑚𝑎𝑖𝑟𝑒 = 0,00119 𝑘𝑔
Para obtener el flujo masico se estipula un tiempo de apertura de la válvula de admisión de
1/3 de segundo.
�̇�𝑐𝑜𝑚𝑏 = 0,0009 𝑘𝑔/𝑠
�̇�𝑎𝑖𝑟𝑒 = 0,00663 𝑘𝑔/𝑠
Con base a las especificaciones técnicas del motor (tabla 3) y aplicando la ecuación de
relación de compresión de un motor hallamos el volumen de la cámara en la cámara de
combustión de este.
𝑟 =𝑉𝑢𝑛𝑖𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 + 𝑉𝑐𝑐
𝑉𝑐𝑐 (13)
𝑉𝑢𝑛𝑖𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 =𝑉𝑇
𝑁°𝑐𝑖𝑙𝑖𝑛𝑑𝑟𝑜𝑠=
(1,281000
) 𝑚3
4
𝑉𝑢𝑛𝑖𝑡𝑎𝑟𝑖𝑜 = 0,000455 𝑚3
8,5 =0,000455 + 𝑉𝑐𝑐
𝑉𝑐𝑐
Despejando la variable Vcc y resolviendo la ecuación, tenemos que:
𝑉𝑐𝑐 = 0,0000607 𝑚3
A continuación, se presenta un resumen de los parámetros operativos iniciales en el motor
para la simulación.
Tabla 5. Parámetros iniciales de la simulación.
Parámetro Valor
Presión 101,3 KPa
Temperatura 25 °C
Flujo masico del combustible 0,0009 kg/m3
Flujo masico del aire 0,00663 kg/m3
Composición del combustible 60% CH4 – 40% CO2
Fuente: elaboración propia.
8.2. Variación en el exceso de aire
Al variar el exceso de aire implícitamente también se está variando la relación de aire –
combustible y los flujos masicos que componen la mezcla. Así, se presentan los siguientes
resultados en las variables de salida a analizar.
Tabla 6. Resultados de las variables de salida tras la variación en el exceso de aire.
Exceso de aire Energía
suministrada
(kW)
Eficiencia del
motor (%)
Capacidad de
refrigeración
(T. R)
COP
10% 6 37,9 0,605 0,188
15% 6 40,5 0,621 0,188
21% 6 40,6 0,634 0,190
25% 6 41 0,634 0,190
30% 7 44,3 0,670 0,190
35% 7 44,9 0,671 0,190
Fuente: elaboración propia.
Gráficamente podemos observar los siguientes comportamientos.
Ilustración 4. Gráfico del exceso de aire en variables de respuesta del motor.
Ilustración 5. Gráfico del exceso de aire en variables de respuesta del sistema de
refrigeración.
34
36
38
40
42
44
46
5,4
5,6
5,8
6
6,2
6,4
6,6
6,8
7
7,2
10 15 21 25 30 35
Efic
ien
cia
de
l Mo
tor
(%)
Ene
rgia
Su
min
istr
ada
(kW
)
Exceso de Aire (%)
energia suministrada (kW) eficiencia (%)
0,187
0,1875
0,188
0,1885
0,189
0,1895
0,19
0,1905
0,56
0,58
0,6
0,62
0,64
0,66
0,68
10 15 21 25 30 35
CO
P
Cap
acid
ad d
e R
efr
ige
raci
ón
(T.
R)
Exceso de Aire (%)
capacidad de refrigeracion (Ton. R) COP
De los datos y graficas anteriores se observar que a medida que exceso de aire va aumentando
la capacidad de generación de energía y la eficiencia del motor tienden a tener una tendencia
muy parecida y es ser estables hasta el 25% en el exceso de aire, al pasar ese valor ambas
variables empiezan a aumentar considerablemente.
Mirando las otras dos variables, la capacidad de refrigeración tiene una tendencia positiva al
aumentar disparadamente hasta el 15% en el exceso de aire y luego muestra un
comportamiento estable. Mientas que el COP si presenta una tendencia siempre de ir
aumentando a medida que se vuelve mayor el exceso de aire.
8.3. Variación en la presión
Se empieza a aumentar la presión en la entrada del sistema tanto al combustible como del
aire y se estudia su influencia en todo el sistema de cogeneración
Tabla 7. Resultados de las variables de salida tras la variación en la presión.
Presión (KPa) Energía
suministrada
(kW)
Eficiencia del
motor (%)
Capacidad de
refrigeración
(T. R)
COP
101,3 6 40,6 0,634 0,190
150 7 28,9 0,613 0,188
250 7 18,7 0,577 0,185
350 7 14,2 0,542 0,181
450 8 11,4 0,527 0,179
Fuente: elaboración propia.
Gráficamente podemos observar los siguientes comportamientos.
Ilustración 6. Gráfico de presión en variables de respuesta del motor.
Ilustración 7. Gráfico de presión en las variables de respuesta del sistema de refrigeración.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
101,3 150 250 350 450
Efic
ien
cia
de
Mo
tor
(%)
Eme
rgia
Sm
un
istr
ada
(kW
)
Presión (KPa)
energia suministrada (kW) eficiencia (%)
0,172
0,174
0,176
0,178
0,18
0,182
0,184
0,186
0,188
0,19
0,192
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
101,3 150 250 350 450
CO
P
Cap
acid
ad d
e R
efr
ige
raci
ón
(T.
R)
Presión (KPa)
capacidad de refrigeracion (Ton. R) COP
Con respecto al cambio en la presión, se puede notar que influencia en la generación de
energía solo se presenta en dos rangos específicos de presión que son [101,4 – 150] KPa y
[350 – 450] KPa el resto presenta una tendencia constante. En cambio, la eficiencia del motor
tiene una relación inversamente proporcional al ir disminuyendo a medida que aumenta la
presión.
La capacidad de refrigeración y el COP también tienden a presentar una relación
inversamente proporcional al ir disminuyendo progresivamente, donde el COP es el más
afectado al presenta una tendencia más marcada.
8.4. Variación de la temperatura
Se empieza a aumentar la temperatura en la entrada del sistema tanto al combustible como
del aire y se estudia su influencia en todo el sistema de cogeneración.
Tabla 8. Resultados de las variables de salida tras la variación en la temperatura.
Temperaturas
(°C)
Energía
suministrada
(kW)
Eficiencia del
motor (%)
Capacidad de
refrigeración
(T. R)
COP
25 6 40,6 0,634 0,190
35 6 41,7 0,629 0,189
45 6 51,2 0,623 0,189
55 6 54,4 0,657 0,190
65 6 60,7 0,656 0,190
Fuente: elaboración propia.
Gráficamente podemos observar los siguientes comportamientos.
Ilustración 8. Gráfico de temperatura en variables de respuesta del motor.
Ilustración 9. Gráfico de presión en las variables de respuesta del sistema de refrigeración.
0
10
20
30
40
50
60
70
0
1
2
3
4
5
6
7
25 35 45 55 65
Efic
ien
cia
de
l Mo
tor
(%)
Ene
rgía
Su
min
istr
ada
(kW
)
Temperatura (°C)
energia suministrada (kW) eficiencia (%)
0,1884
0,1886
0,1888
0,189
0,1892
0,1894
0,1896
0,1898
0,19
0,1902
0,6
0,61
0,62
0,63
0,64
0,65
0,66
25 35 45 55 65
CO
P
Cap
acid
ad d
e R
efr
ige
raci
ón
(T.
R)
Temperatura (°C)
capacidad de refrigeracion (Ton. R) COP
Al observar los comportamientos de las variables de salida con respecto a la variación en la
temperatura nos damos cuenta de que su influencia en la generación de energía es nula al
presentar una tendencia constante, mientras que la eficiencia del motor si se ve afectada
positivamente al aumentar esta. La capacidad de refrigeración y COP presentan tendencias
similares al sufrir un deceso (hasta 45°C) luego aumenta cuando la temperatura es 55 °C y
posteriormente tiende a estabilizarse.
8.5. Variación de la composición del combustible.
Se empieza a aumentar el porcentaje de CH4 en la composición del biogás y se observa
cómo influye esto en todo el sistema.
Tabla 9. Resultados de las variables de salida tras la variación en el porcentaje de
metano.
Composición del
combustible
Energía
suministrada
(kW)
Eficiencia del
motor (%)
Capacidad de
refrigeración
(T. R)
COP
50%CH4 – 50%CO2 7 44,4 0,677 0,190
60%CH4 – 40%CO2 6 40,6 0,634 0,190
70%CH4 – 30%CO2 6 39,4 0,617 0,189
80%CH4 – 20%CO2 6 38,6 0,629 0,189
90%CH4 – 10%CO2 6 38 0,639 0,190
Fuente: elaboración propia.
Gráficamente podemos observar los siguientes comportamientos.
Ilustración 10. Gráfico de la composición del combustible en variables de respuesta del
motor.
Ilustración 11. Gráfico de composición en las variables de respuesta del sistema de
refrigeración.
34
36
38
40
42
44
46
5,45,65,8
66,26,46,66,8
77,2
50% CH4 -50% CO2
60% CH4 -40% CO2
70% CH4 -30% CO2
80% CH4 -20% CO2
90% CH4 -10% CO2
Efic
ien
cia
de
l Mo
tor
(%)
Ene
rgia
Su
min
istr
ada
(kW
)
Composición del combustible (%)
energia suministrada (kW) eficiencia (%)
0,1884
0,1886
0,1888
0,189
0,1892
0,1894
0,1896
0,1898
0,19
0,1902
0,580,59
0,60,610,620,630,640,650,660,670,680,69
50% CH4 -50% CO2
60% CH4 -40% CO2
70% CH4 -30% CO2
80% CH4 -20% CO2
90% CH4 -10% CO2
CO
P
Cap
acid
ad d
e R
efr
ige
raci
ón
(T.
R)
Composición del combustible (%)
capacidad de refrigeracion (Ton. R) COP
En la variación de metano en la composición del biogás. Como se puede observar la energía
suministrada y la eficiencia del motor presentan una tendencia similar, donde también se
puede notar que esta variable presenta mayor influencia en la energía suministrada al
presentar un comportamiento más marcado. En cuanto a las otras dos variables haciendo
referencia primero a la capacidad de refrigeración vemos que presenta un punto de inflexión
(70% CH4) al observarse que antes de ese punto su tendencia es descendente y luego de este
cambia y empieza a aumentar. Por su parte el COP también presenta uno cambios parecido,
pero solo en ciertos rangos, es decir, presenta una tendencia negativa ente 60% CH4 - 70%
CH4 y una tendencia positiva entre 80% CH4 - 90% CH4.
Dentro de esta variación de la composición del combustible también se pueden variar la
condiciones iniciales de la simulación, puesto que si cambia la composición eso implicaría
realzar un nuevo balance de la reacción en la combustion (ecuación 1) y a su vez esto
modifica la relación aire – combustible (ecuación 9) y las fracciones de los flujos masicos de
ambos (ecuación 11) (ecuación 12). Así, que se procedió a realizar en mismo análisis que se
venía planteando.
Tabla 10. Resultados de las variables de salida en la variación de composición’.
Composición del
combustible
Energía
suministrada
(kW)
Eficiencia del
motor (%)
Capacidad de
refrigeración
(T. R)
COP
50%CH4 – 50%CO2 7 44,4 0,677 0,190
60%CH4 – 40%CO2 6 40,4 0,634 0,190
70%CH4 – 30%CO2 7 46,3 0,688 0,189
80%CH4 – 20%CO2 7 48,7 0,695 0,188
90%CH4 – 10%CO2 7 51 0,71 0,185
Fuente: elaboración propia.
Gráficamente podemos observar los siguientes comportamientos.
Ilustración 12. Gráfico de la composición del combustible en variables de respuesta del
motor.
0
10
20
30
40
50
60
5,4
5,6
5,8
6
6,2
6,4
6,6
6,8
7
7,2
50% CH4 - 50%CO2
60% CH4 - 40%CO2
70% CH4 - 30%CO2
80% CH4 - 20%CO2
90% CH4 - 10%CO2
Efic
ien
cia
de
l Mo
tor
(%)
Ene
rgia
Su
min
istr
ada
(kW
)
Composición del combustible (%)
energia suministrada (kW) eficiencia (%)
Ilustración 13. Gráfico de composición en las variables de respuesta del sistema de
refrigeración.
Como ya se explicó anteriormente que al variar la composición esta presentaba efectos
secundarios en las parámetros de entrada. Como se puede observar la composición 60%CH4
– 40%CO2 es la que menos ofrece energía suministrada a presentar un pico negativo. En
cuanto a la eficiencia se puede decir que su influencia es casi despreciable al no presentar
cambios significativos en su tendencia.
Al pasar a las variables de respuesta en el sistema de refrigeración se puede notar que el COP
es el más afectado al presentar un comportamiento negativo muy marcado. Y con respecto a
la capacidad de refrigeración podemos hacer una analogía con el comportamiento de la
energía suministrada al presentar tendencias similares.
0,182
0,183
0,184
0,185
0,186
0,187
0,188
0,189
0,19
0,191
0,58
0,6
0,62
0,64
0,66
0,68
0,7
0,72
50% CH4 -50% CO2
60% CH4 -40% CO2
70% CH4 -30% CO2
80% CH4 -20% CO2
90% CH4 -10% CO2
CO
P
Cap
acid
ad d
e R
efr
ige
raci
ón
(T.
R)
Composicion del combustible (%)
capacidad de refrigeracion (Ton. R) COP
Dentro de toda las variaciones podemos hacer un análisis mas general agrupando las
eficiencias de variables de salida en una sola grafica (grafica 14), de igual manera con las
diferentes energías que se generan en el sistema (figura 15).
Ilustración 14. Eficiencias del sistema.
Ilustración 15. Energías generadas en el sistema.
COP (%)
eficiencia del motor…
0
20
40
60
19 18 19 19 19
41,53
22,76
50,5240,2
46,2
Eficiencias
COP (%) eficiencia del motor (%)
capacidad de refrigeracion (kW)
energia suminsitrada (kW)
0,0002,0004,0006,0008,000
2,467 2,236 2,471 2,467 2,629
6,3 76 6,2 6,8
Generación de Energía
capacidad de refrigeracion (kW) energia suminsitrada (kW)
Estas dos graficas se obtuvieron tomando el valor promedio de cada variable de respuesta
para cada variación respectivamente. Como se observa con respecto a las eficiencias,
ninguna de las variaciones tiene repercusión significativa sobre el COP a diferencia de las
medidas en el motor, es decir, que la única eficiencia que influye sobre todo el sistema de
cogeneración es la eficiencia de este ultimo y donde las variaciones más influyentes son la
temperatura y la composición del combustible (*) donde en estas se presenta su mayor valor.
Luego en la siguiente grafica observamos que de manera global la capacidad de generación
de refrigeración se encuentra dentro del intervalo de 2,2 kW a 2,7 kW, podemos decir que de
manera general no es una gran variación con respecto a todo el sistema. Por otra parte,
podemos hacer un análisis similar con la energía que ofrece el motor (mecánica) al ser
transformada por el generador (eléctrica) donde esta varia en el intervalo de 6 kW a 7 kW
asiendo la salvedad de que su rango de variación es de 1 kW mas que el de generación de
refrigeración.
De esta manera podemos hacer una conclusión de forma mas general y es anotar que todo el
sistema de cogeneración depende en mayor medida de la repuesta que ofrezca el motor de
combustion interna a las diferentes variaciones presentadas. Así, después de realizar un
análisis comparativo se puede establecer que la combinación que mejor ofrecía resultados
seria un exceso de aire entre 25% y 30%, la presión ideal es la atmosférica (101,3 Kpa), la
temperatura se encontraría entre el 35 °C y 45 °C de esta manera aseguramos que se manejen
eficiencias reales em este tipo de motores y para finalizar una composición del combustible
de 70% CH4 – 30%CO2.
8.6. Validación
➢ En el modelo de la Universidad de Mississippi referenciado en la tabla 3, se informó
que el valor de la eficiencia de este era de 23%, y en nuestro caso de estudio con esas
mismas características técnicas se tiene una eficiencia promedio dentro de todas las
corridas en la simulación del 40%. Además, los gases de escape del modelo referencia
tenían una temperatura de 885,227 K y en el modelo actual oscilo entre los valores
de 1073 K y 1373 K. Por último, la máxima energía que ofrecía el motor Mississippi
es de 19,4 kW y la que se obtuvo para este caso tuvo un promedio de 6,46 kW, estando
dentro de la capacidad del modelo escogido.
➢ la eficiencia del motor se mantuvo dentro de los rangos establecidos por los catálogos
de fabricante de este tipo de motores con combustible gaseoso donde estipulan que la
máxima eficiencia posible y real es del 45%. Solo se tuvo algunas variación cuando
la temperatura de entrada excedía los 45 °C y el porcentaje de metano era alrededor
del 90%, siendo estos unos valores netamente teóricos y difíciles de obtener en una
aplicación real.
➢ Los resultados del sistema de refrigeración con que se valida nuestro modelo
mostraron que el prototipo podía funcionar de manera constante impulsado por el
calor de escape gaseoso en el rango de temperaturas de la fuente de calor de 150-350
° C, donde nuestro rango de temperatura (120-200 °C) se encuentra dentro de él que
ellos estipularon. En cuanto a los parámetros de rendimiento de refrigeración, donde
la capacidad de refrigeración varió entre 0,748 kW y 5,60 kW y el COP varió entre
0,351 y 0,653. En concreto, el funcionamiento del prototipo alcanzó la temperatura
mínima de evaporación de -24,56 ° C, y la capacidad de refrigeración máxima alcanzó
los 5,60 kW (Zhou et al., 2021). En cuanto a nuestro modelos arrojo una capacidad
de refrigeración máxima de 2,53 kW, donde dicho valor se considera aceptable al
estar dentro del rango de valores de referencia. Y el COP máximo fue 0,190 siendo
un valor muy inferior al valor base. Cabe resaltar que nuestra temperatura de
refrigeración se estableció de manera fija por lo cual no es una variable que se pueda
comparar con el comportamiento que tuve en el estudio de referencia.
➢ El sistema de refrigeración arrojo una capacidad de refrigeración promedio en casi
toda las variaciones de 0,634 T.R (2,23 kW) para mantener una temperatura en
promedio de 10 °C, siendo esta una capacidad aceptable para aplicaciones de
refrigeración en cuanto a confort. Si se mira en una aplicación real cuenta con toda
las características que comercialmente ofrecía un aire acondicionado de
aproximadamente 9000 BTU/h.
➢ En cuanto a eficiencia de ese sistema de refrigeración denomina COP en promedio
dentro de las variaciones realizadas se alcanzó un máximo de 0,190 estando este
dentro del rango teórico para este tipo de sistemas (0,1 – 0,6) (Xu et al., 2017) y
sabiendo que nunca es mayor que la unidad. Así, se puede decir que es un valore
relativamente bajo y que siendo este un sistema flexible se pueden aplicar algunas
mejoras las cuales ayuden aumentar esa eficiencia.
9. Conclusiones
Evaluamos los parámetros efectivos utilizados en la evaluación del sistema de cogeneración.
Los parámetros de evaluación introducidos, ayudan a tomar decisiones entre los escenarios
disponibles para ser aplicados al diseño y selección del sistema de cogeneración basado en
un motor de combustión interna. El propósito de este proceso es determinar el escenario
óptimo para un caso deseado. Se presentó un modelo un modelo computacional para estimar
la capacidad de generación de energía eléctrica y térmica para ser utilizado en sistemas de
cogeneración aplicando un sistema de refrigeración por absorción. Se hacen las siguientes
conclusiones:
➢ Que la presión es un factor que si aumenta demasiado influye negativamente en
todo el sistema de cogeneración, mostrando que solo es útil entre el rango de
101,3 y 150 Kpa. Esto ocurre porque al aumentar la presión el aire se vuelve más
denso, todo esto también produce una subida de temperatura en la mezcla y si esta
temperatura sobrepasa cierto límite podría inflamarse la mezcla por si sola. Esto
podría ocurrir antes de que la chispa salte y entonces se generaría un choque entre
las dos ondas lo que ocasionaría graves daños al motor, y si la magnitud es muy
grande emitiría un sonido hacia el exterior y es lo que se conoce coloquialmente
como cascabeleo.
➢ Del exceso de aire se puede concluir que el porcentaje ideal donde se obtuvieron
las mejores respuestas en las variables de salida tanto en el motor como en el
sistema de refrigeración fue en el valor del 30%.
➢ En cuanto a la temperatura podemos decir que un aumento de esta beneficia el
rendimiento del MCI, pero para el sistema de refrigeración solo es aceptable
cuando la temperatura es 45 °C o mayores. Esto puede ocurrir porque al estar mas
caliente el aire su densidad es menor y las partículas tendrán más movimiento lo
que produce más energía interna.
➢ Por último, la composición sin variar los demás datos de entra podemos decir que
no es recomendable aumentar el porcentaje de metano y que un ideal sería un
50%CH4 – 50%CO2. En esta serie de datos se puede encontrar una inconsistencia
con respecto a la eficiencia y la energía suministrada por el motor, ya que a
medida que se aumenta el porcentaje de CH4 este tiene propiedades similares a la
gasolina y no concordaría con los comportamientos observados por estas
variables. Pues esto se puede deber a que las demás variables de entrada en el
sistema (presión, temperatura, exceso de aire) no se modificaron lo que se vería
reflejado en una combustion incompleta y esto reduce drásticamente la energía
térmica disponible.
➢ Pero si se modifican con las variables que están implícitas en este se puede decir
que una composición ideal para trabajar es la de 70%CH4 – 30%CO2. Como se
observa a diferencia de la observación anterior las variables de salida en el motor
presentan un comportamiento acorde a los cambios presentados manteniendo
niveles aceptables. La única variable que se ve afecta es el COP y es debido a que
al aumentar el porcentaje de CH4 la capacidad de generación de energía térmica
aumenta, es decir los gases de escape saldría mas caliente y el generador debería
trabajar mas para poder nivelar esa carga térmica, lo que influirá directamente en
el rendimiento de todo el sistema de refrigeración pues cada componente debe
realizar más trabajo.
10. Bibliografía
Al Moussawi, H., Fardoun, F., & Louahlia, H. (2017). Selection based on differences
between cogeneration and trigeneration in various prime mover technologies. In
Renewable and Sustainable Energy Reviews. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.02.077
Arbabi, P., Abbassi, A., Mansoori, Z., & Seyfi, M. (2017). Joint numerical-technical analysis
and economical evaluation of applying small internal combustion engines in combined
heat and power (CHP). Applied Thermal Engineering.
https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2016.11.064
Balakheli, M. M., Chahartaghi, M., Sheykhi, M., Hashemian, S. M., & Rafiee, N. (2020).
Analysis of different arrangements of combined cooling, heating and power systems
with internal combustion engine from energy, economic and environmental viewpoints.
Energy Conversion and Management. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2019.112253
Chen, Y., Han, W., & Jin, H. (2016). Investigation of an ammonia-water combined power
and cooling system driven by jacket water and exhaust gas heat of internal combustion
engine. ECOS 2016 - Proceedings of the 29th International Conference on Efficiency,
Cost, Optimisation, Simulation and Environmental Impact of Energy Systems.
https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2017.06.018
Dalpaz, R., Konrad, O., Cândido da Silva Cyrne, C., Panis Barzotto, H., Hasan, C., & Guerini
Filho, M. (2020). Using biogas for energy cogeneration: An analysis of electric and
thermal energy generation from agro-industrial waste. Sustainable Energy Technologies
and Assessments. https://doi.org/10.1016/j.seta.2020.100774
Galp. (2011). Definición de cogeneración.
https://www.galpenergia.com/ES/agalpenergia/Os-nossos-negocios/Gas-
Power/Power/Cogeracao/Paginas/Definicion-de-cogeneracion.aspx
Hassan, A. A., Elwardany, A. E., Ookawara, S., Ahmed, M., & El-Sharkawy, I. I. (2020).
Integrated adsorption-based multigeneration systems: A critical review and future
trends. In International Journal of Refrigeration.
https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2020.04.001
IDAE. (2007). Biomasa: Producción eléctrica y cogeneración. Energias Renovables, 44.
https://www.idae.es/sites/default/files/documentos/publicaciones_idae/documentos_10
737_biomasa_prod_elec_y_cogeneracion_07_50465b78.pdf
Jiménez, G. (2016). Análisis de la Eficiencia De La Combustión De Biogás en en Quemador
Boliviano. Revista de Investigación e Innovación Agropecuaria y de Recursos
Naturales.
John, A., Andrés, A., & Francisco, C. (2016). Nuevos elementos para el estudio de
cogeneración en Colombia.
https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/326339/20783614
Lamidi, R. O., Jiang, L., Wang, Y., Pathare, P. B., Aguilar, M. C., Wang, R., Eshoul, N. M.,
& Roskilly, A. P. (2019). Techno-economic analysis of a cogeneration system for post-
harvest loss reduction: A case study in sub-Saharan rural community. Energies.
https://doi.org/10.3390/en12050872
Liu, Z., Zhao, Y., & Wang, X. (2020). Long-term economic planning of combined cooling
heating and power systems considering energy storage and demand response. Applied
Energy. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115819
Perrone, D., Morrone, P., Castiglione, T., Algieri, A., & Bova, S. (2018). Analysis of a
Trigeneration Plant under Transient Operating Conditions. Energy Procedia.
https://doi.org/10.1016/j.egypro.2018.08.144
Sheykhi, M., Chahartaghi, M., Safaei Pirooz, A. A., & Flay, R. G. J. (2020). Investigation of
the effects of operating parameters of an internal combustion engine on the performance
and fuel consumption of a CCHP system. Energy.
https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119041
Soltani, M., Chahartaghi, M., Majid Hashemian, S., & Faghih Shojaei, A. (2020). Technical
and economic evaluations of combined cooling, heating and power (CCHP) system with
gas engine in commercial cold storages. Energy Conversion and Management.
https://doi.org/10.1016/j.enconman.2020.112877
Sui, J., Liu, H., Liu, F., & Han, W. (2018). A distributed energy system with advanced
utilization of internal combustion engine waste heat. CSEE Journal of Power and
Energy Systems. https://doi.org/10.17775/cseejpes.2015.01260
Tian, H., Jing, D., Wang, X., Liu, P., & Yu, Z. (2018). Part-load performance analysis of
cogeneration system for engine waste heat recovery. Huagong Xuebao/CIESC Journal.
https://doi.org/10.11949/j.issn.0438-1157.20170903
UPME. (2015). Evaluación de la contribución económica del sector de hidrocarburos
colombiano frente a diversos escenarios de producción. Upme.
VARÓN LÓPEZ, R. (2020). CONTEXTUALIZACIÓN DE LA GENERACIÓN
DISTRIBUIDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA POR SISTEMAS DE COGENERACIÓN Y
ENERGÍAS ALTERNATIVAS EN COLOMBIA. EAN.
Wang, X., Shu, G., Tian, H., Wang, R., & Cai, J. (2020). Dynamic performance comparison
of different cascade waste heat recovery systems for internal combustion engine in
combined cooling, heating and power. Applied Energy.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.114245
Wegener, M., Malmquist, A., Isalgué, A., & Martin, A. (2018). Biomass-fired combined
cooling, heating and power for small scale applications – A review. In Renewable and
Sustainable Energy Reviews. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.07.044
Xu, X., Li, Y., Yang, S. Y., & Chen, G. (2017). A review of fishing vessel refrigeration
systems driven by exhaust heat from engines. In Applied Energy.
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.06.019
Zhang, D., Zhang, B., Zheng, Y., Zhang, R., Liu, P., & An, Z. (2021). Economic assessment
and regional adaptability analysis of CCHP system coupled with biomass-gas based on
year-round performance. Sustainable Energy Technologies and Assessments.
https://doi.org/10.1016/j.seta.2021.101141
Zhou, S., He, G., Li, Y., Liang, X., Pang, Q., & Cai, D. (2021). Comprehensive experimental
evaluation of an exhaust-heat-driven absorption refrigeration cycle system using NH3-
NaSCN as working pair. International Journal of Refrigeration.
https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2021.01.013
Top Related