<secondary-title/> </titles> <doi/> <pages/> <volume/> <number/> <keywords> <keyword>ingeniería y tecnología mecánicas</keyword> <keyword>fuentes no convencionales de energía</keyword> </keywords> <dates> <year>2025</year> <pub-dates> <date>2025</date> </pub-dates> </dates> <abstract>La importancia de las fuentes de energía renovables en la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero es ampliamente reconocida. Sin embargo, su variabilidad e impredecibilidad, particularmente en el caso de la energía solar y eólica, requieren la integración de tecnologías de almacenamiento. Para la energía solar, las soluciones de almacenamiento ayudan a cerrar la brecha entre la generación y el consumo de energía. Un método prometedor para almacenar energía térmica, específicamente calor latente, es el uso de materiales de cambio de fase (PCM). Este estudio investiga principalmente la solidificación de PCM en recintos cilíndricos, un proceso crucial en los sistemas de almacenamiento de energía térmica que requiere un modelado analítico y numérico preciso. Explora tanto métodos analíticos como computacionales para mejorar la predicción de la dinámica de solidificación. Inicialmente, se examina el proceso de solidificación dentro de recintos cilíndricos y se derivan soluciones analíticas para rastrear las posiciones de la interfaz a lo largo del tiempo. Estas soluciones permiten predecir las ubicaciones transitorias de la interfaz y el tiempo total necesario para la solidificación completa. Los resultados analíticos se comparan con la literatura existente, particularmente para casos en los que el PCM exhibe una conductividad térmica constante, mostrando una fuerte concordancia con hallazgos previamente reportados. Luego, el análisis se extiende a escenarios donde la conductividad térmica varía con la temperatura. Por primera vez, se aplican técnicas de perturbación para determinar analíticamente la distribución dimensional de la temperatura en ambas fases. Se introduce un modelo lineal para considerar la variación dependiente de la temperatura en la conductividad térmica, refinando aún más la precisión de las predicciones de solidificación. En la segunda fase de esta investigación, se realiza un estudio numérico para predecir las variaciones de temperatura durante la solidificación de un PCM basado en parafina comercial dentro de un cilindro vertical bajo condiciones de historial de temperatura (T-history). La parafina es ampliamente reconocida por su rentabilidad, su capacidad sustancial de calor latente y su rango de temperatura de cambio de fase adaptable, típicamente entre 46°C y 68°C en sistemas PCM sólido-líquido. Las características de cambio de fase de la parafina se determinan mediante calorimetría diferencial de barrido (DSC), que proporciona parámetros clave como el rango de temperatura de cambio de fase, el calor latente y la curva de capacidad calorífica específica frente a la temperatura (𝑐𝑝−𝑇). Se realizan pruebas de enfriamiento basadas en configuraciones experimentales de T-history, asegurando un enfriamiento controlado con una baja tasa de transferencia de calor para mantener una temperatura uniforme en la sección transversal. Esta configuración se alinea con los experimentos estándar de T-history, donde el número de Biot (𝐵𝑖=ℎ𝐿𝑘) permanece por debajo de 0.1, indicando gradientes de temperatura internos mínimos. En este estudio se implementan tres enfoques numéricos de malla fija: el método de entalpía-porosidad, el método de Capacidad Calorífica Aparente (AHC) y un enfoque personalizado de malla fija desarrollado por los autores. El método de entalpía-porosidad, originalmente diseñado para metales y aleaciones, plantea preocupaciones sobre su aplicabilidad a otros materiales, especialmente en la definición de parámetros internos dentro de la región de transición "mushy". Aunque el método AHC ha sido explorado en algunos estudios, las comparaciones exhaustivas entre diferentes técnicas numéricas siguen siendo limitadas. Las simulaciones se realizan utilizando ANSYS Fluent y emplean dos tipos de análisis numérico. El primero es un modelo detallado en 2D que abarca todos los dominios del experimento, incluyendo el fluido dentro del tubo de ensayo, el vidrio, el aislamiento térmico y una representación simplificada del recinto. El segundo es un modelo axisimétrico que solo considera el material PCM, pero incorpora mecanismos de transferencia de calor externa, como la convección natural en el aire y el intercambio de calor radiativo con las superficies circundantes. El primer modelo se utiliza para calibrar las condiciones de transferencia de calor externa, determinando específicamente la emisividad de la superficie del aislamiento, un historial de temperatura (T-history). La parafina es ampliamente reconocida por su rentabilidad, su capacidad sustancial de calor latente y su rango de temperatura de cambio de fase adaptable, típicamente entre 46°C y 68°C en sistemas PCM sólido-líquido. Las características de cambio de fase de la parafina se determinan mediante calorimetría diferencial de barrido (DSC), que proporciona parámetros clave como el rango de temperatura de cambio de fase, el calor latente y la curva de capacidad calorífica específica frente a la temperatura (𝑐𝑝−𝑇). Se realizan pruebas de enfriamiento basadas en configuraciones experimentales de T-history, asegurando un enfriamiento controlado con una baja tasa de transferencia de calor para mantener una temperatura uniforme en la sección transversal. Esta configuración se alinea con los experimentos estándar de T-history, donde el número de Biot (𝐵𝑖=ℎ𝐿𝑘) permanece por debajo de 0.1, indicando gradientes de temperatura internos mínimos. En este estudio se implementan tres enfoques numéricos de malla fija: el método de entalpía-porosidad, el método de Capacidad Calorífica Aparente (AHC) y un enfoque personalizado de malla fija desarrollado por los autores. El método de entalpía-porosidad, originalmente diseñado para metales y aleaciones, plantea preocupaciones sobre su aplicabilidad a otros materiales, especialmente en la definición de parámetros internos dentro de la región de transición "mushy". Aunque el método AHC ha sido explorado en algunos estudios, las comparaciones exhaustivas entre diferentes técnicas numéricas siguen siendo limitadas. Las simulaciones se realizan utilizando ANSYS Fluent y emplean dos tipos de análisis numérico. El primero es un modelo detallado en 2D que abarca todos los dominios del experimento, incluyendo el fluido dentro del tubo de ensayo, el vidrio, el aislamiento térmico y una representación simplificada del recinto. El segundo es un modelo axisimétrico que solo considera el material PCM, pero incorpora mecanismos de transferencia de calor externa, como la convección natural en el aire y el intercambio de calor radiativo con las superficies circundantes. El primer modelo se utiliza para calibrar las condiciones de transferencia de calor externa, determinando específicamente la emisividad de la superficie del aislamiento, un varias propiedades térmicas —como la conductividad térmica, la densidad, el calor latente y la capacidad calorífica específica— en el comportamiento de solidificación de la parafina. La influencia del parámetro de la zona pastosa en la precisión de la simulación y la tasa de solidificación se examinó considerando tanto un valor constante (rango de 105-108) como un enfoque variable donde Amushy se trata como una función de la fracción líquida. Aunque Amushy tiene un impacto más significativo en la fusión, donde la convección natural juega un papel dominante, su influencia en la solidificación es menos pronunciada debido al predominio de la transferencia de calor por conducción. Aumentar el parámetro de la zona pastosa resulta en un tiempo de solidificación más corto. Además, el estudio encontró que aumentar la mayoría de las propiedades térmicas condujo a una tasa de solidificación más lenta, excepto por la conductividad térmica, que mejoró el proceso de solidificación. Entre todas las propiedades térmicas, los resultados de la simulación fueron más sensibles al calor latente, lo que lo convierte en un factor crucial para modelar con precisión la solidificación de PCM. </abstract> </record> </records> </xml>

Cortés Gracia, Cristobal <secondary-title/> </titles> <doi/> <pages/> <volume/> <number/> <keywords> <keyword>ingeniería y tecnología mecánicas</keyword> <keyword>fuentes no convencionales de energía</keyword> </keywords> <dates> <year>2025</year> <pub-dates> <date>2025</date> </pub-dates> </dates> <abstract>La importancia de las fuentes de energía renovables en la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero es ampliamente reconocida. Sin embargo, su variabilidad e impredecibilidad, particularmente en el caso de la energía solar y eólica, requieren la integración de tecnologías de almacenamiento. Para la energía solar, las soluciones de almacenamiento ayudan a cerrar la brecha entre la generación y el consumo de energía. Un método prometedor para almacenar energía térmica, específicamente calor latente, es el uso de materiales de cambio de fase (PCM). Este estudio investiga principalmente la solidificación de PCM en recintos cilíndricos, un proceso crucial en los sistemas de almacenamiento de energía térmica que requiere un modelado analítico y numérico preciso. Explora tanto métodos analíticos como computacionales para mejorar la predicción de la dinámica de solidificación. Inicialmente, se examina el proceso de solidificación dentro de recintos cilíndricos y se derivan soluciones analíticas para rastrear las posiciones de la interfaz a lo largo del tiempo. Estas soluciones permiten predecir las ubicaciones transitorias de la interfaz y el tiempo total necesario para la solidificación completa. Los resultados analíticos se comparan con la literatura existente, particularmente para casos en los que el PCM exhibe una conductividad térmica constante, mostrando una fuerte concordancia con hallazgos previamente reportados. Luego, el análisis se extiende a escenarios donde la conductividad térmica varía con la temperatura. Por primera vez, se aplican técnicas de perturbación para determinar analíticamente la distribución dimensional de la temperatura en ambas fases. Se introduce un modelo lineal para considerar la variación dependiente de la temperatura en la conductividad térmica, refinando aún más la precisión de las predicciones de solidificación. En la segunda fase de esta investigación, se realiza un estudio numérico para predecir las variaciones de temperatura durante la solidificación de un PCM basado en parafina comercial dentro de un cilindro vertical bajo condiciones de historial de temperatura (T-history). La parafina es ampliamente reconocida por su rentabilidad, su capacidad sustancial de calor latente y su rango de temperatura de cambio de fase adaptable, típicamente entre 46°C y 68°C en sistemas PCM sólido-líquido. Las características de cambio de fase de la parafina se determinan mediante calorimetría diferencial de barrido (DSC), que proporciona parámetros clave como el rango de temperatura de cambio de fase, el calor latente y la curva de capacidad calorífica específica frente a la temperatura (𝑐𝑝−𝑇). Se realizan pruebas de enfriamiento basadas en configuraciones experimentales de T-history, asegurando un enfriamiento controlado con una baja tasa de transferencia de calor para mantener una temperatura uniforme en la sección transversal. Esta configuración se alinea con los experimentos estándar de T-history, donde el número de Biot (𝐵𝑖=ℎ𝐿𝑘) permanece por debajo de 0.1, indicando gradientes de temperatura internos mínimos. En este estudio se implementan tres enfoques numéricos de malla fija: el método de entalpía-porosidad, el método de Capacidad Calorífica Aparente (AHC) y un enfoque personalizado de malla fija desarrollado por los autores. El método de entalpía-porosidad, originalmente diseñado para metales y aleaciones, plantea preocupaciones sobre su aplicabilidad a otros materiales, especialmente en la definición de parámetros internos dentro de la región de transición "mushy". Aunque el método AHC ha sido explorado en algunos estudios, las comparaciones exhaustivas entre diferentes técnicas numéricas siguen siendo limitadas. Las simulaciones se realizan utilizando ANSYS Fluent y emplean dos tipos de análisis numérico. El primero es un modelo detallado en 2D que abarca todos los dominios del experimento, incluyendo el fluido dentro del tubo de ensayo, el vidrio, el aislamiento térmico y una representación simplificada del recinto. El segundo es un modelo axisimétrico que solo considera el material PCM, pero incorpora mecanismos de transferencia de calor externa, como la convección natural en el aire y el intercambio de calor radiativo con las superficies circundantes. El primer modelo se utiliza para calibrar las condiciones de transferencia de calor externa, determinando específicamente la emisividad de la superficie del aislamiento, un historial de temperatura (T-history). La parafina es ampliamente reconocida por su rentabilidad, su capacidad sustancial de calor latente y su rango de temperatura de cambio de fase adaptable, típicamente entre 46°C y 68°C en sistemas PCM sólido-líquido. Las características de cambio de fase de la parafina se determinan mediante calorimetría diferencial de barrido (DSC), que proporciona parámetros clave como el rango de temperatura de cambio de fase, el calor latente y la curva de capacidad calorífica específica frente a la temperatura (𝑐𝑝−𝑇). Se realizan pruebas de enfriamiento basadas en configuraciones experimentales de T-history, asegurando un enfriamiento controlado con una baja tasa de transferencia de calor para mantener una temperatura uniforme en la sección transversal. Esta configuración se alinea con los experimentos estándar de T-history, donde el número de Biot (𝐵𝑖=ℎ𝐿𝑘) permanece por debajo de 0.1, indicando gradientes de temperatura internos mínimos. En este estudio se implementan tres enfoques numéricos de malla fija: el método de entalpía-porosidad, el método de Capacidad Calorífica Aparente (AHC) y un enfoque personalizado de malla fija desarrollado por los autores. El método de entalpía-porosidad, originalmente diseñado para metales y aleaciones, plantea preocupaciones sobre su aplicabilidad a otros materiales, especialmente en la definición de parámetros internos dentro de la región de transición "mushy". Aunque el método AHC ha sido explorado en algunos estudios, las comparaciones exhaustivas entre diferentes técnicas numéricas siguen siendo limitadas. Las simulaciones se realizan utilizando ANSYS Fluent y emplean dos tipos de análisis numérico. El primero es un modelo detallado en 2D que abarca todos los dominios del experimento, incluyendo el fluido dentro del tubo de ensayo, el vidrio, el aislamiento térmico y una representación simplificada del recinto. El segundo es un modelo axisimétrico que solo considera el material PCM, pero incorpora mecanismos de transferencia de calor externa, como la convección natural en el aire y el intercambio de calor radiativo con las superficies circundantes. El primer modelo se utiliza para calibrar las condiciones de transferencia de calor externa, determinando específicamente la emisividad de la superficie del aislamiento, un varias propiedades térmicas —como la conductividad térmica, la densidad, el calor latente y la capacidad calorífica específica— en el comportamiento de solidificación de la parafina. La influencia del parámetro de la zona pastosa en la precisión de la simulación y la tasa de solidificación se examinó considerando tanto un valor constante (rango de 105-108) como un enfoque variable donde Amushy se trata como una función de la fracción líquida. Aunque Amushy tiene un impacto más significativo en la fusión, donde la convección natural juega un papel dominante, su influencia en la solidificación es menos pronunciada debido al predominio de la transferencia de calor por conducción. Aumentar el parámetro de la zona pastosa resulta en un tiempo de solidificación más corto. Además, el estudio encontró que aumentar la mayoría de las propiedades térmicas condujo a una tasa de solidificación más lenta, excepto por la conductividad térmica, que mejoró el proceso de solidificación. Entre todas las propiedades térmicas, los resultados de la simulación fueron más sensibles al calor latente, lo que lo convierte en un factor crucial para modelar con precisión la solidificación de PCM. </abstract> </record> </records> </xml>