Simulation of a solar heating system using Python

No hay miniatura disponible
Fecha
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Autónoma de Baja California
Resumen
Descripción
Currently, dependence on fossil resources continues to dominate, even with the economic-environmental impacts that they generate; Therefore, it is necessary to encourage the production and use of renewable, affordable and sustainable sources. In this sense, this work focuses on developing solar thermal simulation software for the evaluation of low-cost and low environmental impact materials that can be used in solar heaters or thermal accumulators. Optimizing the use of stone, organic materials and those available locally with optothermal properties of high absorption and great thermal residence, to use them as containers for solar thermal energy. In this way, a desktop application has been developed in the Python programming language to simulate the absorbance and thermal accumulation of materials with the aforementioned characteristics using properties such as ambient temperature of the test site, solar absorbance, thermal conductivity and mass of the material. This software aims to make experimental processes more efficient, reducing economic, technological and material resources, by having a model of the thermal physics of solar thermal accumulation in natural materials, predicting their energy behavior without the need to build full-scale prototypes. Finally, it has been proven that the developed simulator provides a much more dynamic and easy-to-interpret analysis with easily obtained statistical data. That is, it allows not only the curve to be observed but also provides the dispersion of a continuous system of values, which can help to infer research data with greater simplicity and effectiveness on the optical and thermal properties of the materials studied. However, the development of the computer program can be improved, so it maintains a free access and open-source scheme.
Actualmente, la dependencia a los recursos fósiles sigue dominando, aún con los impactos económico-ambientales que estos generan; por lo que es necesario incentivar la producción y uso de fuentes renovables, asequibles y sustentables. En este sentido, el presente trabajo se enfoca en desarrollar un software de simulación termosolar para la evaluación de materiales de bajo costo y bajo impacto ambiental que puedan ser utilizados en calentadores solares o acumuladores térmicos. Optimizando el uso de materiales pétreos, orgánicos y aquellos disponibles localmente con propiedades optotérmicas de alta absorción y gran residencia térmica, para utilizarlos como contenedores de energía termosolar. De este modo, se ha desarrollado una aplicación de escritorio en lenguaje de programación Python, para simular la absortancia y acumulación térmica de materiales con las características mencionadas utilizando propiedades como temperatura ambiente del lugar de prueba, absortancia solar, conductividad térmica y masa del material. Este software pretende eficientar los procesos experimentales, reduciendo recursos económicos, tecnológicos y materiales, al contar con un modelo de la física térmica de acumulación termosolar en materiales naturales, prediciendo su comportamiento energético sin la necesidad de construir prototipos a escala real.  Finalmente, se ha comprobado que el simulador desarrollado, proporciona un análisis mucho más dinámico y fácil de interpretar con datos estadísticos de fácil obtención. Es decir, permite observar no solo la curva sino también proporciona la dispersión de un sistema continuo de valores, el cual puede ayudar a inferir los datos de una investigación con mayor sencillez y efectividad sobre las propiedades ópticas y térmicas de los materiales estudiados. No obstante, el desarrollo del programa computacional puede ser mejorado, por lo que mantiene un esquema de libre acceso y código abierto.
Palabras clave
Algoritmo computacional, Algoritmo computacional, simulación, energías renovables, Energías renovables, Computational algorithm, Simulation, Renewable energy
Citación