Examinando por Autor "Pires Leite, Gustavo de Novaes"

Mostrando 1 - 2 de 2
  • Miniatura
    Publicación
    Análise experimental e desenvolvimento numérico de correlações empíricas para o desempenho energético de um protótipo de refrigeração
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad de Concepción - Chile. Departamento de Ingeniería Mecánica, 2024-10-22) Figueira Rolim, Stiven Gutemberg; Santos Barbosa, Jullyene Stephanie; Costa Silva, Paulo Rafael; Ochoa Villa, Alvaro Antonio; da Silva Franco, Sérgio; Ferraz, Kilvio Alessandro; Peixoto da Costa, José Ângelo; Pires Leite, Gustavo de Novaes; Gomes Silva, Noelle D'Emery
    O presente trabalho visa a análise experimental energética de um protótipo de refrigeração por compressão mecânica de pequeno porte com o intuito de verificar a eficiência energética considerando diversas condições de operação. O sistema de refrigeração tem uma capacidade nominal de aproximadamente 1 kW e utiliza o fluido R404A como refrigerante de trabalho, apresenta uma unidade condensadora com compressor hermético e um evaporador tube in tube. A metodologia experimental abrangeu seis ensaios com duas condições de superaquecimento (5°C e 8°C) e três aberturas de válvula (60%, 80% e 100%), visando avaliar a eficiência energética através do EER (Energy Efficiency Ratio) e do COP (Coefficient of Performance). Correlações empíricas foram desenvolvidas através do método da regressão linear múltipla, utilizando grandezas térmicas (temperatura de sucção, temperatura da solução de etilenoglicol e temperatura de descarga) e elétricas (corrente elétrica, tensão e fator de potência). Os resultados mostraram que a capacidade de refrigeração seguiu um comportamento cíclico devido à histerese do sistema e ao setpoint de -3°C, com um consumo médio de aproximadamente 1,5 kWh. As correlações empíricas provaram ser eficazes na determinação do comportamento do sistema de refrigeração, apresentando erros relativos menores que 3% quando comparadas aos valores calculados. Este estudo propõe um procedimento inovador que pode ser aplicado para melhorar a eficiência energética de sistemas de refrigeração, oferecendo benefícios operacionais, funcionais e redução de custos.
  • Miniatura
    Publicación
    Desenvolvimento e otimização de modelos inteligentes de previsão de eficiência de um sistema de refrigeração de pequeno porte através aprendizagem de máquinas
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad de Concepción - Chile. Departamento de Ingeniería Mecánica, 2024-10-22) Costa Silva, Paulo Rafael; Santos Barbosa, Jullyene Stephanie; Figueira Rolim, Stiven Gutemberg; Ochoa Villa, Alvaro Antonio; Franco, Sérgio da Silva; Ferraz, Kilvio Alessandro; Peixoto da Costa, José Ângelo; Pires Leite, Gustavo de Novaes; Gomes Silva, Noelle D'Emery
    Este trabalho envolve o desenvolvimento e a otimização de modelos inteligentes para a previsão da eficiência energética de um sistema de refrigeração industrial através da utilização de técnicas de aprendizagem de máquinas. O sistema estudado é um protótipo de refrigeração de compressão mecânica de pequeno porte com capacidade nominal aproximada de 1kW que utiliza o fluido R404a como refrigerante. A metodologia implementada inclui a utilização da biblioteca Sklearn do Python para o desenvolvimento dos modelos de regressão que preveem a eficiência energética o coeficiente de performance (COP) e o índice de eficiência energética (EER), considerando variáveis mesuráveis (elétricas, térmicas e hidráulicas) de fácil acesso como inputs dos modelos. A contribuição principal deste trabalho está vinculada à introdução de modelos de previsão capazes de otimizar a operação energética de sistemas de refrigeração. Os modelos de regressão inteligente desenvolvidos mostraram-se eficazes na previsão do COP e do EER do protótipo de refrigeração, com excelentes métricas atingidas na etapa final de testes, (R² acima de 70 e 80%) e (MAE e RMSE abaixo de 0,5), indicando uma baixa diferença média entre os valores reais e previstos, corroborando a alta precisão dos modelos. Os resultados mostraram a possibilidade de desenvolver estratégias de controle baseadas em variáveis físicas de fácil medição, melhorando significativamente a eficiência energética do sistema de refrigeração.