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Pontificia Universidad Católica de Chile

Análisis de sistemas térmicos usando Python

Pontificia Universidad Católica de Chile via Coursera

Overview

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El avance de las técnicas computacionales ha elevado la capacidad de análisis y acelerado los procesos de diseño en sistemas de energía. En este contexto, el presente curso permite a los estudiantes relacionar los conceptos de la termodinámica clásica con aplicaciones reales en ingeniería térmica, utilizando herramientas de computación avanzadas y de código abierto. Se enfocará en el uso de herramientas computacionales para la evaluación de propiedades termofísicas, el análisis de sistemas térmicos, de ciclos de potencia y sistemas de refrigeración. La metodología considera videoclases, aulas invertidas, y videos tutoriales sobre el procedimiento de programación en Python. Las evaluaciones consideran 4 quiz sobre los conceptos térmicos abordados en el curso, y 4 proyectos de aplicación en Python.

Syllabus

  • Bienvenida al curso
    • ¡Bienvenidos y bienvenidas! El MOOC tiene como propósito fortalecer las prácticas de evaluación termodinámica de sistemas térmicos, a través de la utilización de herramientas computacionales que permitan aumentar la precisión en uso de propiedades termofísicas. Nota: Para obtener tu certificado, debes aprobar todas las actividades evaluativas (tareas calificadas y actividades de programación) del curso. En este curso, cada actividad evaluativa cuenta con un peso del 12.5% en tu calificación final.
  • Módulo 1: Evaluación y propiedades termofísicas usando Python
    • En este primer módulo se presentará la evaluación de propiedades termodinámicas de sustancias en Python. Inicialmente se realizará un resumen de conceptos básicos en termodinámica, como las sustancias y sus tipos, sus propiedades, las ecuaciones de estado que las describen y el concepto de estado termodinámico y su importancia en las ecuaciones de balance en termodinámica. Posteriormente, se presentarán brevemente los métodos para determinar las propiedades termodinámicas, con enfoque en el uso de herramientas computacionales como la librería de CoolProp que puede ser implementada en lenguaje Python. Finalmente, se muestra un ejemplo de aplicación práctica en donde se usa CoolProp para el análisis de los estados termodinámicos de una sustancia.
  • Módulo 2: Análisis de componentes y operaciones unitarias
    • En este segundo módulo se presenta un resumen de los tipos de fluidos y la conservación de energía en el flujo de estos, representada por la ecuación de Bernoulli. Posteriormente, se introduce el cálculo de elementos adicionales como la fricción entre los fluidos y las paredes de una tubería, y las pérdidas localizadas en accesorios de tuberías. Finalmente, se muestra la implementación de las librerías CoolProp, fluids y otras de código abierto, para la solución de redes de tubería a través de métodos iterativos de optimización.
  • Módulo 3: Análisis de ciclos de potencia
    • En este tercer módulo se aborda la modelación de dispositivos y ciclos termodinámicos. Inicialmente se presentan las ecuaciones de balance de masa y energía que describen los dispositivos termodinámicos más comunes, como turbinas, compresores e intercambiadores de calor. Seguidamente, dichas ecuaciones son usadas para la modelación de un ciclo de Rankine de potencia y la evaluación de su desempeño. Finalmente, se realiza la implementación práctica de CoolProp y otras herramientas computacionales para la modelación, evaluación y optimización de un ciclo Rankine en Python.
  • Módulo 4: Análisis de ciclos de refrigeración
    • En este módulo 4 se estudia la psicrometría, una especialidad de la termodinámica, y su aplicación en climatización para la modelación de las propiedades del aire húmedo y sus procesos más comunes. Se inicia con los conceptos básicos en psicrometría y la implementación de CoolProp para evaluar las propiedades termodinámicas del aire húmedo. A continuación, se presenta la modelación de los procesos termodinámicos más comunes, el estudio de la carta psicrométrica y la utilización de las capacidades gráficas de CoolProp y otras librerías de python para su análisis. Se culmina con ejemplo de aplicación práctica de CoolProp para el análisis de un sistema de climatización en el que se aplican los conceptos aprendidos en psicrometría.
  • Cierre del curso
    • Les queremos agradecer el habernos acompañado en el curso. Esperamos que los contenidos abordados sean un real aporte en tu carrera profesional /laboral.

Taught by

José Miguel Cardemil

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