Optimización y simulación computacional de cálculos de transferencia de calor para sistemas de climatización residenciales usando métodos numéricos avanzados

Resumen

La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un marco computacional para optimizar sistemas de climatización residencial en gran altitud, donde la presión reducida modifica las propiedades termodinámicas del aire. Se diseñó un modelo lumped-capacity que integra simulación de transferencia de calor con datos de carga térmica y control PID dual, cuyos parámetros se ajustaron mediante algoritmos genéticos. El caso de estudio consideró un auditorio de 365,85 m³ en Riobamba (2 739 msnm), bajo condiciones externas de 27 °C y 73 % de humedad relativa, con metas interiores de 22 °C y 60 % de humedad relativa. Primero se calculó la demanda térmica (54 398 BTU/h) y se seleccionaron cuatro unidades evaporadoras de 24 200 BTU/h. A continuación, el algoritmo genético optimizó simultáneamente los coeficientes del controlador, reduciendo la función de costo en un 32 %. La validación computacional mostró un tiempo de establecimiento de 30 minutos, un sobrepaso máximo de 1 °C y una estabilización fiable de la humedad relativa. Como conclusión, la combinación de simulación térmica avanzada, optimización evolutiva y control adaptativo ofrece una solución replicable para mejorar la eficiencia y el confort en sistemas HVAC de montaña, y sienta las bases para futuros estudios con dinámica de fluidos computacional y gemelos digitales.