Intercambio térmico radiante en mezclas de H2O y CO2

Abstract

En este trabajo se presenta una solución aproximada para evaluar el intercambio de térmico por radiación a través de un medio participante gaseoso compuesto por H2O y CO2, la cual es válida para valores del producto de la presión total y la longitud característica del haz de radiación (PL) desde 0,06 hasta 20 atm·m y temperaturas (T) desde 300 K a 2100 K. Para la aproximación de las SA disponibles es utilizado el método de ponderación de raíces de Spence. Para cada juego de valores PL, T es calculado el valor de emisividad y absortividad espectral exacta ελ y aλ para la mezcla de gases mediante la solución analítica (SA) y el valor de la emisividad y absortividad de la mezcla εm y am, usando el método gráfico de Hottel (MGH) y la solución aproximada propuesta. El peor ajuste de correlación se corresponde al MGH, con errores medios de ±15 % y ±20 % para el 54,2 % y 75,3 % de los datos evaluados, respectivamente, mientras que el método propuesto proporciona el mejor ajuste, con errores medios de ±10 % y ±15 % para el 79,4 % y 98,6 % de los datos evaluados. En todos los casos, el acuerdo del modelo propuesto con los datos experimentales disponibles es lo suficientemente bueno como para ser considerado satisfactorio para el diseño práctico.//This study presents an approximate solution for assessing radiation heat exchange within a gaseous participating medium consisting of H2O and CO2 This solution is applicable for values of the product of the total pressure and the mean beam length (PL), ranging from 0.06 to 20 atm · m, and temperatures (T) ranging from 300 K to 2100 K. To approximate the exact solutions, the Spence root weighting method is employed. The exact spectral emissivity and absorptivity ελ and aλ of the gas mixture for each set of PL and T values are calculated using the analytical solution (AS). Additionally, the values of the emissivity and absorptivity of the mixture εm y am are determined using the Hottel graphical method (HGM) and the proposed approximate solution. The HGM shows a weaker correlation, with mean errors of ±15% and ±20% for 54.2% and 75.3% of the evaluated data, respectively. In contrast, the proposed method yields the best fit, with mean errors of ±10% and ±15% for 79.4% and 98.6% of the evaluated data, respectively. In all cases, the agreement between the proposed model and the available experimental data is deemed sufficiently robust to warrant consideration for practical design applications.