Titulo:
CFD acoplada a la metodología de superficie de respuesta para optimizar la conductividad térmica efectiva y la homogeneidad en un secador de bandejas
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Sumario:
Los secadores de bandejas se suelen diseñar con reglas de escala simplistas, que no tienen en cuenta todos los fenómenos de transporte, asociados con el secado. El uso de dinámica de fluidos computacional junto con la metodología de superficie de respuesta puede ser una herramienta poderosa, para evaluar cómo los diferentes parámetros de diseño del secador de bandeja afectan el proceso de secado. En este trabajo se parametrizaron dos secadores de bandeja, uno con entrada de aire lateral y otro con entrada de aire inferior, variando la posición de la entrada de aire, la longitud del secador y la distancia entre las bandejas. Se eligió un diseño compuesto central, para determinar los puntos de muestra y se calcularon la viscosidad de turbulen... Ver más
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0123-4226
2619-2551
26
2023-12-31
Hugo Fabian Lobatón-García, Natali López-Mejía, Wilmer Cruz-Guayacundo - 2023
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
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CFD acoplada a la metodología de superficie de respuesta para optimizar la conductividad térmica efectiva y la homogeneidad en un secador de bandejas Lobatón-García, Hugo Fabian López-Mejía, Natali Cruz-Guayacundo, Wilmer Effective thermal conductivity Food preservation Postharvest processes Preservation techniques Tray dryer design Conductividad térmica efectiva Conservación de alimentos Diseño de secador de bandejas Procesos de poscosecha Técnicas de conservación |
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Los secadores de bandejas se suelen diseñar con reglas de escala simplistas, que no tienen en cuenta todos los fenómenos de transporte, asociados con el secado. El uso de dinámica de fluidos computacional junto con la metodología de superficie de respuesta puede ser una herramienta poderosa, para evaluar cómo los diferentes parámetros de diseño del secador de bandeja afectan el proceso de secado. En este trabajo se parametrizaron dos secadores de bandeja, uno con entrada de aire lateral y otro con entrada de aire inferior, variando la posición de la entrada de aire, la longitud del secador y la distancia entre las bandejas. Se eligió un diseño compuesto central, para determinar los puntos de muestra y se calcularon la viscosidad de turbulencia promedio y la conductividad térmica efectiva, así como el índice de homogeneidad. Con estos valores se construyó una curva de superficie de respuesta. Se mejoró la conductividad térmica efectiva y su índice de homogeneidad (80 y 11 %, respectivamente), con una mayor distancia entre platos y una entrada de aire, ubicada en el medio de la cara de entrada en el mejor escenario. Además, las reducciones en los resultados de la conductividad térmica efectiva fueron mínimas, debido al proceso de ampliación en términos de la longitud del secador.
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Tray dryers are usually designed with simplistic scaling rules that do not account for all the transport phenomena associated with drying. The use of computational fluid dynamics coupled with response surface methodology can be a powerful tool to evaluate how different tray dryer design parameters affect the drying process. In this work, two tray dryers, one with a lateral air inlet and another with a bottom air inlet, were parameterized for the position of the air inlet, the dryer length, and the distance between the trays. A central composite design was chosen to determine the sample points, and the average turbulence viscosity and effective thermal conductivity as well as the homogeneity index were calculated. With these values, a response surface curve was constructed. The effective thermal conductivity and its homogeneity index were improved (80 % and 11 %, respectively) with an increased distance between trays and an air inlet located in the middle of the inlet face in the best scenario. In addition, the reductions in effective thermal conductivity outcomes were minimal due to the scale-up process in terms of the dryer length.
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ANSYS, INC. 2017. ANSYS Fluent Tutorial Guide. 1052p. Disponible desde Internet en: http://users.abo.fi/rzevenho/ansys%20fluent%2018%20tutorial%20guide.pdf 2. ARJMANDI, H.; AMIRI, P.; SAFFARI POUR, M. 2020. Geometric optimization of a double pipe heat exchanger with combined vortex generator and twisted tape: A CFD and response surface methodology (RSM) study. Thermal Science and Engineering Progress. 18:100514. https://doi.org/10.1016/J.TSEP.2020.100514 3. BAL, S.; MISHRA, P.C.; SATAPATHY, A.K. 2018. Optimization of spray parameters for effective microchannel cooling using surface response methodology. International Journal of Heat and Technology. 36(3):973-980. https://doi.org/10.18280/IJHT.360325 4. BEYHAGHI, S.; XU, Z.; PILLAI, K.M. 2016. Achieving the inside-outside coupling during network simulation of isothermal drying of a porous medium in a turbulent flow. Transport in Porous Media. 114:823-842. https://doi.org/10.1007/s11242-016-0746-3 5. BÖHNER, M.; BARFUSS, I.; HEINDL, A.; MÜLLER, J. 2013. Improving the airflow distribution in a multi-belt conveyor dryer for spice plants by modifications based on computational fluid dynamics. Biosystems Engineering. 115(3):339-345. https://doi.org/10.1016/J.BIOSYSTEMSENG.2013.03.012 6. CHILKA, A.G.; RANADE, V.V. 2018. CFD modelling of almond drying in a tray dryer. The Canadian Journal of Chemical Engineering. 97(2):560-572. https://doi.org/10.1002/cjce.23357 7. DARABI, H.; ZOMORODIAN, A.; AKBARI, M.H.; LORESTANI, A.N. 2015. Design a cabinet dryer with two geometric configurations using CFD. Journal of Food Science and Technology. 52(1):359-366. https://doi.org/10.1007/S13197-013-0983-1 8. DASORE, A.; KONIJETI, R. 2019. Numerical simulation of air temperature and air flow distribution in a cabinet tray dryer. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 8(11):2278-3075. https://doi.org/10.35940/ijitee.K1787.0981119 9. DEFRAEYE, T. 2014. Advanced computational modelling for drying processes - A review. Applied Energy. 131:323-344. https://doi.org/10.1016/J.APENERGY.2014.06.027 10. ESPARZA E., J.; GRISALES M.J., F.; PÉREZ, S.F., J.; ORDÓÑEZ S.L, E.; LOBATÓN G.H., F. 2019. Influence of the thermal conductivity of air on the moisture homogeneity of a tray dryer. International Journal of Heat and Technology. 37(1):322-326. https://doi.org/10.18280/IJHT.370138 11. FIGIEL, A.; MICHALSKA, A. 2017. Overall quality of fruits and vegetables products affected by the drying processes with the assistance of vacuum-microwaves. International Journal of Molecular Sciences. 18(1):71. https://doi.org/10.3390/IJMS18010071 12. GHOLAMZADEHDEVIN, M.; PAKZAD, L. 2019. Hydrodynamic characteristics of an activated sludge bubble column through computational fluid dynamics (CFD) and response surface methodology (RSM). The Canadian Journal of Chemical Engineering. 97(4):967-982. https://doi.org/10.1002/CJCE.23335 13. HANDAYANI, S.U.; YOHANA, E.; TAUVIQIRRAHMAN, M.; RAHMAN, A.G.; YULIANTO, M.E.; CHOI, K.H. 2023. Performance improvement of continuous horizontal fluidised bed dryer based on computational fluid dynamics. Results in Engineering. 17:100972. https://doi.org/10.1016/J.RINENG.2023.100972 14. KHATIR, Z.; THOMPSON, H.; KAPUR, N.; TOROPOV, V.; PATON, J. 2013. Multi-objective Computational Fluid Dynamics (CFD) design optimisation in commercial bread-baking. Applied Thermal Engineering. 60(1-2):480-486. https://doi.org/10.1016/J.APPLTHERMALENG.2012.08.011 15. LECORVAISIER, E.; DARCHE, S.; DA SILVA, Z.E.; DA SILVA, C.K.F. 2010. Theoretical model of a drying system including turbulence aspects. Journal of Food Engineering. 96(3):365-373. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2009.08.008 16. MARGARIS, D.P.; GHIAUS, A.G. 2006. Dried product quality improvement by air flow manipulation in tray dryers. Journal of Food Engineering. 75(4):542-550. https://doi.org/10.1016/J.JFOODENG.2005.04.037 17. MANSOUR, M.; KHOT, P.; THÉVENIN, D.; NIGAM, K.D.P.; ZÄHRINGER, K. 2020. Optimal Reynolds number for liquid-liquid mixing in helical pipes. Chemical Engineering Science. 214:114522. https://doi.org/10.1016/J.CES.2018.09.046 18. NDISYA, J.; MBUGE, D.; KULIG, B.; GITAU, A.; HENSEL, O.; STURM, B. 2020. Hot air drying of purple-speckled Cocoyam (Colocasia esculenta (L.) Schott) slices: Optimisation of drying conditions for improved product quality and energy savings. Thermal Science and Engineering Progress. 18:100557. https://doi.org/10.1016/J.TSEP.2020.100557 19. NEMA, P.K.; PAL KAUR, B.; MUJUMDAR, A.S. 2015. Drying technologies for foods: Fundamentals and applications. New India Publishing Agency. 374p. 20. PARPAS, D.; AMARIS, C.; TASSOU, S.A. 2018. Investigation into air distribution systems and thermal environment control in chilled food processing facilities. International Journal of Refrigeration. 87:47-64. https://doi.org/10.1016/J.IJREFRIG.2017.10.019 21. PRECOPPE, M.; JANJAI, S.; MAHAYOTHEE, B.; MÜLLER, J. 2015. Batch uniformity and energy efficiency improvements on a cabinet dryer suitable for smallholder farmers. Journal of Food Science and Technology. 52:4819-4829. https://doi.org/10.1007/S13197-014-1544-Y 22. QADER, B.S.; SUPENI, E.E.; ARIFFIN, M.K.A.; TALIB, A.R.A. 2019. RSM approach for modeling and optimization of designing parameters for inclined fins of solar air heater. Renewable Energy. 136:48-68. https://doi.org/10.1016/J.RENENE.2018.12.099 23. SABAREZ, H.T. 2016. Airborne Ultrasound for Convective Drying Intensification. In: Knoerzer, K.; Juliano, P.; Smithers, G. (eds). Innovative food processing technologies: extraction, separation, component modification and process intensification. Woodhead Publishing Series in Food Science, Technology and Nutrition. p.361-386. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-100294-0.00014-6 24. SALAMI, P.; AHMADI, H.; KEYHANI, A.; SARSAIFEE, M. 2010. Strawberry post-harvest energy losses in Iran. Researcher. 2(4):67-73. 25. SAMRUAMPHIANSKUN, T.; PIUMSOMBOON, P.; CHALERMSINSUWAN, B. 2012. Effect of ring baffle configurations in a circulating fluidized bed riser using CFD simulation and experimental design analysis. Chemical Engineering Journal. 210:237-251. https://doi.org/10.1016/J.CEJ.2012.08.079 26. SUBRAMANIAM, P. 2016. The stability and shelf life of food. Second edition. Woodhead Publishing Series in Food Science, Technology and Nutrition. 590p. https://doi.org/10.1016/C2015-0-06842-3 27. TZEMPELIKOS, D.; VOUROS, A.; BARDAKAS, A.; FILIOS, A.; MARGARIS, D. 2012. Analysis of air velocity distribution in a laboratory batch-type tray air dryer by computational fluid dynamics. International Journal of Mathematics and Computers in Simulation. 6(5):413-421. 28. VARGAS, N.A.; CAICEDO, M.; MARTÍNEZ-CORREA, H.A.; LOBATÓN, H.F. 2018. Drying uniformity analysis in a tray dryer: An experimental and simulation approach. 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CFD acoplada a la metodología de superficie de respuesta para optimizar la conductividad térmica efectiva y la homogeneidad en un secador de bandejas CFD-response surface methodology to optimize the effective thermal conductivity and homogeneity in tray dryer Los secadores de bandejas se suelen diseñar con reglas de escala simplistas, que no tienen en cuenta todos los fenómenos de transporte, asociados con el secado. El uso de dinámica de fluidos computacional junto con la metodología de superficie de respuesta puede ser una herramienta poderosa, para evaluar cómo los diferentes parámetros de diseño del secador de bandeja afectan el proceso de secado. En este trabajo se parametrizaron dos secadores de bandeja, uno con entrada de aire lateral y otro con entrada de aire inferior, variando la posición de la entrada de aire, la longitud del secador y la distancia entre las bandejas. Se eligió un diseño compuesto central, para determinar los puntos de muestra y se calcularon la viscosidad de turbulencia promedio y la conductividad térmica efectiva, así como el índice de homogeneidad. Con estos valores se construyó una curva de superficie de respuesta. Se mejoró la conductividad térmica efectiva y su índice de homogeneidad (80 y 11 %, respectivamente), con una mayor distancia entre platos y una entrada de aire, ubicada en el medio de la cara de entrada en el mejor escenario. Además, las reducciones en los resultados de la conductividad térmica efectiva fueron mínimas, debido al proceso de ampliación en términos de la longitud del secador. Tray dryers are usually designed with simplistic scaling rules that do not account for all the transport phenomena associated with drying. The use of computational fluid dynamics coupled with response surface methodology can be a powerful tool to evaluate how different tray dryer design parameters affect the drying process. In this work, two tray dryers, one with a lateral air inlet and another with a bottom air inlet, were parameterized for the position of the air inlet, the dryer length, and the distance between the trays. A central composite design was chosen to determine the sample points, and the average turbulence viscosity and effective thermal conductivity as well as the homogeneity index were calculated. With these values, a response surface curve was constructed. The effective thermal conductivity and its homogeneity index were improved (80 % and 11 %, respectively) with an increased distance between trays and an air inlet located in the middle of the inlet face in the best scenario. In addition, the reductions in effective thermal conductivity outcomes were minimal due to the scale-up process in terms of the dryer length. Lobatón-García, Hugo Fabian López-Mejía, Natali Cruz-Guayacundo, Wilmer Effective thermal conductivity Food preservation Postharvest processes Preservation techniques Tray dryer design Conductividad térmica efectiva Conservación de alimentos Diseño de secador de bandejas Procesos de poscosecha Técnicas de conservación 26 2 Núm. 2 , Año 2023 :Revista U.D.C.A Actualidad & Divulgación Científica. 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Thermal Science and Engineering Progress. 18:100514. https://doi.org/10.1016/J.TSEP.2020.100514 3. BAL, S.; MISHRA, P.C.; SATAPATHY, A.K. 2018. Optimization of spray parameters for effective microchannel cooling using surface response methodology. International Journal of Heat and Technology. 36(3):973-980. https://doi.org/10.18280/IJHT.360325 4. BEYHAGHI, S.; XU, Z.; PILLAI, K.M. 2016. Achieving the inside-outside coupling during network simulation of isothermal drying of a porous medium in a turbulent flow. Transport in Porous Media. 114:823-842. https://doi.org/10.1007/s11242-016-0746-3 5. BÖHNER, M.; BARFUSS, I.; HEINDL, A.; MÜLLER, J. 2013. Improving the airflow distribution in a multi-belt conveyor dryer for spice plants by modifications based on computational fluid dynamics. Biosystems Engineering. 115(3):339-345. https://doi.org/10.1016/J.BIOSYSTEMSENG.2013.03.012 6. CHILKA, A.G.; RANADE, V.V. 2018. CFD modelling of almond drying in a tray dryer. The Canadian Journal of Chemical Engineering. 97(2):560-572. https://doi.org/10.1002/cjce.23357 7. DARABI, H.; ZOMORODIAN, A.; AKBARI, M.H.; LORESTANI, A.N. 2015. Design a cabinet dryer with two geometric configurations using CFD. Journal of Food Science and Technology. 52(1):359-366. https://doi.org/10.1007/S13197-013-0983-1 8. DASORE, A.; KONIJETI, R. 2019. Numerical simulation of air temperature and air flow distribution in a cabinet tray dryer. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 8(11):2278-3075. https://doi.org/10.35940/ijitee.K1787.0981119 9. DEFRAEYE, T. 2014. Advanced computational modelling for drying processes - A review. Applied Energy. 131:323-344. https://doi.org/10.1016/J.APENERGY.2014.06.027 10. ESPARZA E., J.; GRISALES M.J., F.; PÉREZ, S.F., J.; ORDÓÑEZ S.L, E.; LOBATÓN G.H., F. 2019. Influence of the thermal conductivity of air on the moisture homogeneity of a tray dryer. 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