Drops 1.0

Drops
Software para cálculo de
arrastre en torres de
refrigeración

Daniel Cortés Blasco
Ingeniero Superior Industrial
dcortes@i-think.es
www.i-think.es
1

Índice
 Introducción
 Método del papel hidrosensible
 Drops
 Aplicación del método
 Conclusiones

3

Sistemas de climatización
 Aire acondicionado
 Incremento de demanda
energética sector terciario.
 Pico consumo eléctrico estival
en España similar al invernal.
 Comunidad Valenciana
supone el 40% del consumo
final de energía.
Fuente: Directiva 2002/91/CE del Parlamento
Europeo y del Consejo, de 16 de diciembre

5

Sistemas convencionales de condensación

 Condensación por agua  Condensación por aire
 Implicaciones  Mayor consumo de energía
medioambientales
6

Plantas enfriadoras. Condensación por agua.

7

Implicaciones medioambientales del
arrastre en torres de refrigeración LEGIONELLA
Pérdida agua

Arrastre Degradación
de cultivos

Aire caliente y Formación de
húmedo hielo

Separador de
gotas

Agua caliente

Relleno de la
torre

Agua enfriada

Aire frío y seco 8

Cadena de contagio

PENETRACIÓN PROLIFERACIÓN DISPERSIÓN INHALACIÓN

ARTÍCULO 7

¿¿MÉTODO DE MEDIDA??

10

Técnica de
lámina
Con capacidad recubierta
de medir el
tamaño de gota Técnica del
Golay papel
hidrosensible
Cizek Separador
Cooling Technology Institute Métodos de ciclónico
medida del
flujo arrastrado Calorímetro
doble

Psicrómetro de
Sin capacidad calentamiento
de medir el
tamaño de gota Aparato de
condensación
Métodos
directos
Isocinético
HGBIK

Isocinético
EPA-16A
Técnicas de
medidas de Laser light
arrastre Métodos de scatreing
medida de la Con capacidad
de medir el
densisdad de
tamaño de gota Fotografía de
las gotas
arrastre
Métodos de
balance
Sin capacidad térmico
Métodos de medir el
Indirectos Métodos de
tamaño de gota
balance
químico 11

Antecedentes

[2006]
Arrastre
12

Objeto del proyecto

Arrastre
13

Método del papel
hidrosensible
14

Metodología de ensayo
• Factor de aplastamiento
• Eficiencia de captura
• Cálculo del arrastre
3-Tratamiento
de datos

2-Procesado de
la imagen
• Escaneado
• Tratamiento digital de
la imagen

1-Realización de las
pruebas

• Número y posición de los papeles
• Duración del test
• Realización de las pruebas
• Almacenamiento de los papeles

15

3-Tratamiento
de datos

2-Procesado de
la imagen
• Escaneado
la imagen

pruebas


16

Escaneado
 Proceso de escaneado.
 Condiciones de escaneado:

 Resolución: 4800x9600
ppp

 Formato: BMP

 Tamaño: 400 MB

 Modelo CanonScan 9950F

17

Tratamiento digital de las imágenes

Extracción de la información.

Clasificación de las manchas
en gotas y no gotas.

Obtención de los datos de
interés.
18



Clasificación de las manchas
en gotas y no gotas.

Obtención de los datos de
interés.
19

Extracción de la información

Imagen Original Canal Rojo

Canal Verde Canal Azul
20


21


22



Clasificación de las manchas en gotas
y no gotas.

Obtención de los datos de interés. Se
obtiene el área de las manchas de las
gotas.
23

Clasificación de las manchas en gotas y no gotas.

24


25

Redondez

𝑃2 𝑚𝑎𝑛𝑐ℎ𝑎
𝑅𝑒𝑑𝑜𝑛𝑑𝑒𝑧 =
4 · 𝜋 · 𝐴𝑚𝑎𝑛𝑐ℎ𝑎

Momentos de Hu

Área

Diámetro

26

3-Tratamiento
de datos

2-Procesado de
la imagen
• Escaneado
la imagen

pruebas


27

Factor de aplastamiento

 mancha
Factor de aplastamiento 
 gota

2,5

2
Factor de aplastamiento

1,5

Experimental
Ajuste

1

0,5

0
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
Diámetro de mancha (micras)

28

Eficiencia de captura
 La eficiencia de captura de partículas de un obstáculo tiene en
cuenta si las partículas terminan impactando con el obstáculo o
si son desviadas por el cambio de dirección del fluido.

 Eficiencia de captura de impacto:
N trap
E
N iny

 Número de Stokes:
U

 w  Dc2 V  Cc
Stk 
Ntrap
18    L
Niny a

29

 La eficiencia de captura y el número de Stokes se usan para
corregir el error cometido en las mediciones
 Contabilizan sólo las partículas que impactan en la superficie de
recogida.
1

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0
0,1 1 0,5
10 100
Stk

30

Arrastre total

N
 p
md,i
     d3   1
i
6 A p  t i1

As 9
ms 
   md,i

9 i 1

ms

D  100 
mw


mw


31

Tratamiento de los datos
Nivel 1 Nivel 2 Nivel 3

Opciones.db Rimage.db

Drops

Project.db Result.db Datos_imagenes.db

Image.db Entrenador.db

Gráficas.db

35

Aplicación del
Método
36

Validación del tratamiento de la
imagen en Drops

37

Validación del tratamiento de la
imagen en Drops
Matlab

38

Histogramas dmM vs dmDr
Ensayo 1

39

Histogramas dgM vs dgDr
Ensayo 1

40

Comparativa Matlab vs Drops
Ensayo 1
Diferencia Gasto Másico Total
Gasto Másico
(%) Drops Matlab

Drops ® Redondez Redondez
(Redondez)
Drops ® Matlab
0.0005819 0.00059
vs
Redondez Redondez
Matlab
Papel 1 0.00200583 0.00213 5.82963317 Drift
Papel 2 0.00171568 0.00157 8.49102717 Drops Matlab
Papel 3 0.00113609 0.00110 3.17686891
Redondez Redondez
Papel 4 0.00175989 0.00156 11.3580015
0.04085154 0.0412
Papel 5 0.00100676 0.00080 20.5373381
Papel 6 0.00057434 0.00052 9.46069561
Papel 7 0.00514629 0.00573 10.1868489
Papel 8 0.00057040 0.00059 3.32218706
Papel 9 0.00017505 0.00018 2.74725271
Media 0.00156555 0.00157 8.34553924 41

Comparativa Matlab vs Drops
Ensayo 1 Ensayo 2 Ensayo 3 Ensayo 4 Ensayo 5

Drops ® 0,04085154 0,03774834 0,04885509 0,04615017 0,04031537
Redondez
Drift
Matlab
0,0412 0,03789 0,05153 0,04746 0,04479
Redondez

Diferencia

Drift(%) 0.8457767 0.37388147 5.1909753 2.75985772 9.99025248

Media Diferencia Drift (%)= 3,8321487

42

Histogramas dmDJ48 y dgDJ8
Ensayo 1

43

Datos Drops J48
Ensayo 1
Gasto Másico Gasto Másico Total

Drops ® J48
Drops ® J48

Papel 1 0.002263778
0.000705131
Papel 2 0.002017598

Papel 3 0.001760937

Papel 4 0.002133086
Drift
Papel 5 0.001413076
Drops ® J48
Papel 6 0.000902273

Papel 7 0.005710705 0.049516536
Papel 8 0.000653814

Papel 9 0.000219037

Media 0.001897144

44

Comparativa Matlab vs Drops J48
Ensayo 1 Ensayo 2 Ensayo 3 Ensayo 4 Ensayo 5

Drops
0,04972181 0,04565091 0,05882806 0,05548267 0,04910326
J48
Drift
Matlab
0,0412 0,03789 0,05153 0,04746 0,04479
Redondez

Diferencia
17,1389844 17,0005598 12,4057531 14,4597759 8,78406736
Drift(%)

Media Diferencia Drift (%)= 13,9578281

45

Comparativa Matlab vs Drops J48
0.07
0.06
0.05
0.04 RD 865/2003
0.03 Drops J48
0.02 Matlab
0.01
0
0 2 4 6

Media Drif(%) Desviación típica
Drops (J48) 0,0517 0,00529
Matlab (Redondez) 0,0446 0,00475 46

Conclusiones
 Mejoras
 Implementación del clasificador J48.
 Reducción del tiempo de procesado en un 99,965%
 Integración de todos los procesos en una única herramienta.
 Facilidad de uso.
 Nuevas capacidades.
 Desarrollo del entrenador.
 Visualización individual de manchas.
 Ventanas de visualización y tratamiento de datos.
 Interfaz introducción y modificación de datos.
 Control de periféricos.

48

Drops
Software para cálculo de
arrastre en torres de
refrigeración

Daniel Cortés Blasco
Ingeniero Superior Industrial

49

Matriz de confusión J48
Correctly Classified Instances 484 93.2563 %
Incorrectly Classified Instances 35 6.7437 %

a b c Classified as
7 2 18 a=0
6 381 5 b=1
0 4 96 c=2
51

Técnicas de medidas de arrastre
 Goley
 Las superficies de papel hidrosensible son adecuadas
para niveles bajos de arrastre.
 Cizek
 Dichas técnicas son para situaciones reales de medida.

53

Img Ori y Img Proc

54

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