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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) es una organización de cooperación internacional, compuesta por 34 estados, cuyo objetivo es coordinar sus políticas económicas y sociales. Fue fundada en 1960 y su sede central se encuentra en el Château de la Muette, en París (Francia). En la OCDE, los representantes de los países miembros se reúnen para intercambiar información y armonizar políticas con el objetivo de maximizar su crecimiento económico y colaborar a su desarrollo y al de los países no miembros. Conocida como «club de los países ricos», la OCDE agrupa a países que proporcionaban al mundo el 70 % del mercado mundial y representaban el 80 % del PNB mundial en 2007. Los principales objetivos de la organización son: Contribuir a una sana expansión económica en los países miembros, así como no miembros, en vías de desarrollo económico; favorecer la expansión del comercio mundial sobre una base multilateral y no discriminatoria conforme a las obligaciones internacionales, y; realizar la mayor expansión posible de la economía y el empleo y un progreso en el nivel de vida dentro de los países miembros, manteniendo la estabilidad financiera y contribuyendo así al desarrollo de la economía mundial.
Entonces en su compromiso con el medio ambiente, los países de la OCDE han asumido compromisos, pero no los que no pertenecen a la OCDE. La figura muestra una proyección a futuro en referencia a las emisiones de CO2, así que no sean envidioso e increpes contra algún país, porque la gráfica muestra el compromiso asumido por cada quien.
More info in: http://www.oecd.org/
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La regla del amperio-hora para carga de las baterías de ácido-plomo es considerado como el más eficiente criterio de carga y que considera el tiempo de carga, con ello se logra una excelente performance de éste método para mantener la vida útil de la batería. Un ejemplo de esta aplicación es la que describimos en este post. Cuando la batería esta cargando, la corriente de carga Ic, el voltaje de carga Uc, la diferencia de potencial Eb entre la placa positiva y la placa negativa de la batería y el resistir interno Rb de la batería cumplen la ecuación descrita. Sólo cuando Uc > Eb la batería puede ser cargada. Durante la primera etapa, Eb es muy bajo, el voltaje Ub inicia con un pequeño valor, mientras la corriente permanece constante a un valor referencial, llamado: valor máximo de corriente. El set point de la corriente de carga está cerradamente relacionado con la capacidad de la batería. Cuando la diferencia de potencial de la batería gradualmente se incrementa, el voltaje de carga crece y con ello la batería puede ser cargada acorde a la ecuación mostrada. El segundo paso inicia cuando el voltaje de la batería alcanza cierto nivel, el cual es definido por las características de la carga, dependiendo de su capacidad y el número de celdas de la batería. Generalmente, esto es un 90% del total de la capacidad de carga de la batería. Durante esta fase, las variables de control actuán sobre la corriente y el voltaje. El voltaje se mantiene in cambiable en un mismo valor, mientras la corriente gradualmente decrece hasta el value set de la etapa inicial. El sistema de carga es por lo tanto muy complejo.
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En el siglo XX, científicos americanos determinaron la curva de carga óptima de las baterías de ácido – plomo. Si la corriente de carga se ubicaba en la trayectoria del a curva óptima, las horas de carga se realizaría sin la presencia de cualquier efecto por la capacidad y tiempo de vida de la batería. Esto significa, que la corriente de carga expresada en amperios en cualquier momento del ciclo de carga no sobrepase la capacidad de la batería en aquel momento, expresada en Amperio-hora. Las curvas de la figura representan la relación entre la corriente de carga y el tiempo de carga en el que intervienen la capacidad de adopción de la corriente (máxima corriente en el tiempo t=0) y una constante que es el coeficiente de atenuación de la batería.
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En la figura les muestro un análisis de los modos de transformación de energía en los sistemas de generación de energías renovables. En dichos sistemas, la potencia eléctrica generada es que alimenta a las cargas con una alta prioridad. Si la energía eléctrica generada es excesiva a la demanda de las cargas eléctricas, el plus es usado para cargar las baterías, y si la batería se carga totalmente, la sobreflujo de potencia se envía a la red de distribución local si éste existe. El trabajo de la batería tiene tres status: desconectado del sistema, cargado por el sistema o en descarga para suministrar potencia a las cargas.
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Un proceso de simulación tiene que ver mucho con el adecuado criterio de los valores reales que como datos deben alimentar (ingresar) al programa a fin de que éste lo pueda procesar y obtener resultados fiables. En el caso de una red eléctrica normal o que sea microgrid, la magnitud del voltaje es algo que aparte de ser sencillo de medir (en el caso de AC mucho más fácil que en DC) es un dato importante de la condición de funcionamiento de la red eléctrica. El voltage varía aleatoriamente entre un rango considerado como válido por la normativa eléctrica de +/- 5%, sin embargo, dichos valores hacia arriba o hacia abajo, pueden determinar la condición de carga o descarga de una batería. La descarga estaría asociada a un proceso de compensar la pérdida de voltaje o suministro por demanda no atendida. El analizar los datos de performance son de hecho necesarios, es por ello que observan en la figura, una imagen de simulación de batería con varias salidas a forma de archivo de datos *.mat; ya con esos datos se puede trabajar en entorno Matlab, con más detalle y obtener comportamiento de mucho más variables …
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J637: Ejemplo de un sistema de gestión de energía inteligente y distribuido (DIEMS) en una microgrid
En esta entrada muestro un ejemplo de un DIEMS implementado en una microgrid de alta frecuencia. Para el pronóstico de las potencias entrantes y salientes lo han hecho mediante un red neuronal fuzzy. Con ello han podido optimizar los costos de operación. La optimización tiene que ver de todas formas con dinero. El tiempo de vida de la batería se ha extendido, eso es bueno, considerando que las baterías son elementos que en unos años hay que cambiarse y además son contaminantes. En la gráfica superior se nuestra el esquema de la microgrid de alta frecuencia (HFAC) y el DIEMS. En la parte inferior se dan a saber los resultados con o sin DIEMS: Es un tema muy interesante y se necesitaría muchos entradas para mostrar códigos y seudocódigos, pero los iré mostrando a pocos en el blog. Espero esto les sirva estimados cyberlectores.
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J635: Algo sobre redes de nanoestructuras 3D de pilares de grafeno para almacenamiento de hidrógeno…
En esta ocasión les presento algo sobre investigaciones de almacenamiento de hidrógeno en novedosas nanoestructuras de carbón tridimensionales. El grafeno tiene de hecho muchas posibilidades de implementación. Los materiales nanoporosos que observan en las imágenes han sido diseñados deseables áreas superficiales y tamaño de poros (mejor dicho, hechos a la medida). Su interacción con el hidrógeno se hace en un primera etapa por medio de cálculos tipo Monte Carlo. Para mejor comprensión de cualquer fenómeno o proceso, el plantearlo en modelo teórico que luego se hace simulaciones es un paso fundamental, la importancia de hacer simulaciones es obvia. Existen diferentes aleaciones metálicas propuestos como tanques de almacenamiento. Las temperaturas de trabajo son de 77 K y 300 K, excelente para las condiciones ambientales. Esto ya juega con la imaginación de poder construir estructuras 3D como un jugar. Esperando saber de más progresos en este rubro y más que todo que se hagan simulaciones en Matlab, os dejo este posts con estas lindas imágenes.
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El hidrógeno es a futuro el que va a suplir muchas necesidades energéticas del mundo. En el transporte en que se necesita grandes cantidades de energía y reponerlo cada cierto recorrido de kilómetros, usos como baterías o energía solar no dan la suficiente cantidad de energía. EL hidrógeno si y la gráfica se observa diferentes volumenes necesarios de contenedor para almacenamiento de hidrógeno desde su forma más simple (a alta presión) hasta una de sus últimas formas que ocupa menos espacio. En el futuro se prevé que sea más optimizado el volumen y sea portable en las unidades móviles.
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Un flywheel (volante de inercia) es un dispositivo que almacena energía eléctrica como energía cinética (o inercial) de una masa dispuesto en forma de rotor girando a una velocidad muy alta. La figura muestra la estructura de una unidad convencional de volante de inercia.
La carga/descarga del dispositivo se realiza a través de un máquina eléctrica integrada operando como un motor para acelerar el rotor hasta la velocidad requerida para potencia nominal de absorción desde la red eléctrica (modo carga( o como generador para producir la energía eléctrica para la demanda usando la energía almacenada en la masa de la volante de inercia por la desaceleración del rotor (modo descarga). La energía almacenada es directamente proporcional al momento del rotor del flywheel y al cuadrado del momento angular, una razón por el cual se incrementa la velocidad de rotación es porque trae grandes bebeficios sobre la densidad de energía almacenada. Se tiene actualmente dos tipos de flywheels: de alta velocidad (HS: cerca de los 40000 RPM) y de baja velocidad (LS: alrededor de los 7000 RPM). Modernas flywheels con cojinetes magnéticos superconductores posee una muy alta eficiencia que es superior al 90%.
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Los llamados supercapacitadores, ultracapacitadores o electric double layer capacitors (EDLC) consiste de una estructura porosa de carbón activado para uno o ambos electrodos, el cual están inmersos dentro de una solución electrolítica (típicamente hidróxido de potasio o ácido sulfurico) y un separador que previene el contacto físico de los electrodos pero permite la transferencia de iones entre ellos. Esta estructura efectivamente crea dos capacitores equivalentes (entre cada electrodo y el electrolito) conectado en serie, como se muestra en la figura esquemática de sus componentes internos.
La energía es almacenada como una separación de cargas en la doble capa formada en la interface entre la superficie del material electrodo sólido y los microporos de los electrodos. Este factor permite una muy alta capacitancia por unidad de volumen, el cual es cientos hasta miles de veces más grande que un capacitador electrolítica.
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Un SMES es un dispositivo DES (Almacenamiento de Energía Distribuida) el cual permanentemente almacena energía en un campo magnértico generado por el flujo de corriente DC en una bobina superconductora (SC). La bobina es criogénicamente enfriada a una temperatura más baja que su temperatura crítica y con ello muestra su propiedad superconductora. El principio básico de un SMES es que una vez que la SC es cargada, la corriente no decae y la energía magnética puede ser almacenada indefinidamente. Este almacenamiento de energía puede ser inyectada a la red eléctrica por simple descarga de la bobina. Un potencialmente opción de costo efectiva para sistemas SMES es usar un superconductor de alta temperatura (HTS: Ceramic oxide compoud) enfriado por nitrógeno líquido en vez de un usual superconductor de baja temperatura (LTS: Niobium-titanium alloy) enfriado por helio líquido.
La estructura básica de un dispositivo SMES se muestra en la figura a continuación.
La base de este dispositivo es un gran SC, cuya estructura básica está compuesto de los componentes de la bobina (el SC con su soporte y componentes de conexión, y el criostato) y el sistema de refrigeración criogénico.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation (GMMNS).
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Primero doy gracias a todos quienes son participes presentes o la distancia del trabajo que realizo y que la presente lo comparto, es para engrandecerles a todos los actores que en mi vida han sido partícipes. Nuevamente presento otra parte del modelo del CSCP mostrado en la entrada anterior (J594), en ello ya muestro dos cosas: la cantidad de masa que sale caliente (a alta temperatura) del CSCP para uso en sistema de generación de vapor o para calefacción y las pérdidas por convección entre el vidrio del absorbedor y el medio ambiente.
La masa útil se muestra en la izquierda superior la cantidad de kg/s que salen calientes del CSCP, dado que se fija la temperatura de entrada y de salida, es la masa la cantidad a calcular y simular. Como se ve a medida que el sol irradia durante el dia se llega a un pico hacia el mediodia. No hay valores negativos y se ha configurado de tal manera que sólo sean condiciones iguales o mayores a cero a mostrar, que es un acercamiento a lo real.
En tanto a las pérdidas por tener el absorbedor que contiene al fluido a calentar y caliente, éste interactúa con el medio ambiente, las pérdidas de calor son por convección natural, la convección forzada es posible con algunas modificaciones. La irradiación solar directa es reflejada por los espejos y caen sobre el absorbedor el cual contiene una configuración especial para evitar las pérdidas por convección y radiación y permitir la mayor cantidad de transferencia hacia el fluido operante (por lo común una sal fundida). Sin embargo, las pérdidas se producen y se tienen que calcular.
Simulado en Matlab/Simulink, un excelente herramienta para la gente que trabaja en ciencias e ingeniería. Las condiciones locales de una aplicación en especial lo puedo realizar, además de asesorar también las tesis o proyectos de investigación en modelamiento y simulación… esto es muy interesante.
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En esta oportunidad deseo presentar un parte del diagrama en Simulink y resultados de una simulación sobre un CSCP.
La gráfica izquierda superior representa el calor útil almacenado en el fluido operante, luego de haber sido reducido por varias pérdidas ópticas, geométricas entre otras. El valor negativo es una cantidad de energía que se gasta en calentar el fluido desde un punto de arranque frío (es decir, durante el alba).
La gráfica izquierda inferior se visualiza la radiación solar de un día completo (24 horas). Se ha agregado para que las pérdidas se computen a partir de la salida del sol.
Los colores significan diferente función del dato dentro del programa: entradas, procesos, salidas. Los datos indicados ahí son generales los cuales pueden ser ajustados para cada aplicación en especial. La situación del modelo es que es principalmente por convección natural la interacción del CSCP con el medio ambiente, para casos de viento se puede adicionar pequeñas correcciones.
Os lo comparto y espero sea de su utilidad. El modelo ha sido realizado 100% por el autor del blog guiándome del trabajo de tesis de una universidad española. El modelo se puede mejorar (obvio) y permitir el cálculo de muchos más parámetros técnicos y económicos.
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El empleo de superficies de platino bien definidas y limpias por J. Clavilier [5], ha permitido profundizar en la comprensión de las propiedades electroquímicas y electrocatalíticas de superficies bien definidas, especialmente el Pt, aunque su método de fabricación y tratamiento de superficies puede ser extendido a otros metales (Au, Rh). Así, se ha podido comprender la influencia de la estructura superficial en los estados de adsorción del platino, modificando radicalmente el concepto que hasta entonces se tenía, y sentando las bases experimentales para el desarrollo de lo que podríamos llamar Electroquímica de Superficies, ciencia sobre que está basada la Electrocatálisis.
Un ejemplo claro de la influencia de la estructura superficial de un electrodo en su comportamiento electroquímico, es la reacción de electrooxidación de metanol para electrodos monocristalinos de Pt y para electrodos de Pt monocristalinos modificados con Ru. En ambos ejemplos, las actividades obtenidas para el proceso de oxidación electroquímica de metanol son diferentes en función de la estructura superficial del electrodo de Pt .
Desde un punto de vista más aplicado, la utilización de estos electrodos no es viable. No obstante, y aunque el efecto de la estructura superficial es más difícil de discernir en nanopartículas de tamaños comprendidos entre 2-5 nm, por motivos geométricos evidentes, queremos destacar en este punto que la obtención de nanopartículas con estructuras superficiales diferentes, y por lo tanto, con densidades de sitios diferentes, debería modificar la actividad del catalizador, siendo ésta una de las alternativas más interesantes en la búsqueda de catalizadores más activos. A este respecto se puede mencionar el trabajo de R. Van Hadeveld sobre el cálculo de los diferentes tipos de átomos superficiales en función del número de átomos totales y de la estructura. En la figura, aparecen reflejados algunos de los modelos geométricos utilizados para llevar a cabo dichos resultados.
Finalmente, otros de los aspectos que se debe de considerar en este tipo de catalizadores y que también está íntimamente relacionado con la estructura superficial de los mismos, es la influencia del tamaño de la partícula, cuya relación área/masa es una forma de expresar la relación átomos supeficiales/átomos en el seno del material y que, parece lógico, debe influir en las propiedades electrónicas superficiales y por ende en sus propiedades electrocatalíticas. En la figura 2, aparece reflejada la relación entre el área superficial y el tamaño de la partícula para nanopartículas de Pt, suponiendo una geometría esférica
Diferentes trabajos han revisado la influencia del tamaño de partícula en la reducción de oxígeno, electrooxidación de CO, metanol, etc.
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Datos Generales
Good day. My full name is Jorge Luis MIREZ TARRILLO.
I am Peruvian and live in Lima, capital of Perú in South America.I am Mechanical Electrical Engineering, MSc Physics and Dr. Physics (title doctoral thesis: Control, Optimization, and Management of Microgrid Current Direct)
Too, actually job as Principal Professor in Faculty of Oil, Gas and Petrochemical Engineering of Universidad Nacional de Ingeniería (National University of Engineering) in Lima – PERU (Courses: Modern Physics, Differential Equations and Research's Methodology)
My subjects of my interest are control, signal processing, optimization, simulation, biomedical research, smart grid, microgrid, water.
I have experience in Matlab/Simulink programming, biomedical equipment, electrical systems, renewable energies, microgrids, saturated steam systems 100 psi and organizing academic events.
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