Este proyecto presenta un novedoso enfoque para recuperar el calor residual industrial e integrarlo con
servicios públicos, refrigeración y producción de electricidad mediante la incorporación de redes de
intercambiadores de calor y motores térmicos (ciclo Rankine, ciclo Rankine orgánico y ciclo de
refrigeración por absorción). El enfoque de solución se basa en la iteración entre estrategias de
optimización metaheurística-determinista. La optimización metaheurística se establece a través del enlace
MS Excel® -VBA® -Aspen Plus® para obtener resultados de modelización precisos. La optimización
determinista se implementa en la plataforma GAMS®, donde la formulación matemática se basa en una
superestructura que considera todas las interconexiones energéticas entre la red de intercambiadores de
calor y los motores térmicos. Se muestran las condiciones de funcionamiento obtenidas (caudal de fluido
de trabajo, temperaturas, presiones y eficiencias) para cada motor térmico. Además, los resultados
muestran un aumento de la ganancia total anual del 148%, y una disminución de las emisiones de efecto
invernadero del 18.7 %.

Integración energética de calor residual con maquinas térmicas a través de una optimización híbrida

@LatinXChem is a virtual forum through which the community of Latin American chemists, located anywhere in the world, can share and discuss their research results and advances. More than 1200 posters from 43 countries were received in its first version, with 20 million impacts on Twitter. The second event organized by @LatinXChem will be the #LXChem2021 Conference (September 20, 2021), where posters divided into eleven categories can be discussed via Twitter.

LatinXChem 2021

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