Projeto e avaliação de desempenho de torres de resfriamento de água utilizando redes neurais artificiais = : Design and analysis of cooling towers using neural netwoks / Design and analysis of cooling towers using neural netwoks

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

30/07/2012

RESUMO

Em muitos processos há necessidade de remover a carga térmica de um dado sistema e utiliza-se, na maioria dos casos, a água como o fluido de resfriamento. Devido à sua crescente escassez e preocupação com o meio ambiente, além de motivos econômicos, a água "quente" que sai desses processos, deve ser aproveitada. Para tanto, ela passa por uma torre de resfriamento e retorna ao processo. Este trabalho descreve um procedimento para avaliar o desempenho térmico de torres de resfriamento, em duas configurações distintas (escoamento contracorrente e escoamento cruzado), utilizando redes neurais artificiais. A vantagem do procedimento proposto é a possibilidade da avaliação direta do desempenho de uma torre sem a complexidade do uso de procedimentos iterativos para convergência nem a necessidade de rotinas de propriedades físicas e psicrométricas. A avaliação do desempenho é feita pela determinação da temperatura de saída da água para um conjunto de parâmetros de entrada (propriedades de corrente da água e do ar na entrada da torre, dimensões e propriedades do recheio), ou determinação da característica do recheio para uma torre existente, em função das condições operacionais. Para a situação de projeto o procedimento permite estimar a vazão de ar ou altura necessária para a torre satisfazer uma condição operacional exigida. O procedimento proposto se mostrou particularmente eficiente para torres com escoamento cruzado, onde o método tradicional de simulação exige a decomposição da torre em um número elevado de células, cada um como um procedimento iterativo para cálculo do balanço de massa e energia. A rede rendeu ótimos resultados quando usada para predizer a temperatura de saída da água e o coeficiente de transferência de massa. Os resultados mostram que a RNA pode fornecer com precisão o desempenho térmico da torre de resfriamento.

ASSUNTO(S)

torres de resfriamento evaporação redes neurais artificiais modelagem de processos simulação por computador cooling towers evaporation neural networks process modeling computer simulation

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