Modelo predictivo para la determinación del flujo de descarga en válvulas de alivio de presión en aplicaciones de vapor

Este artículo presenta el desarrollo de un modelo predictivo para cuantificar el flujo de descarga de vapor enválvulas de seguridad, a partir de ensayos realizados con Nitrógeno en un banco de prueba. El modelo propuesto se construyó con datos experimentales obtenidos a través de mediciones en banco...

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Veröffentlicht in:Scientia et technica 2018-12, Vol.23 (4), p.453-461
Hauptverfasser: Duarte Forero, Jorge Eliécer, Camargo Fiorillo, Carlos, García Rincón, Carlos
Format: Artikel
Sprache:eng ; spa
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Zusammenfassung:Este artículo presenta el desarrollo de un modelo predictivo para cuantificar el flujo de descarga de vapor enválvulas de seguridad, a partir de ensayos realizados con Nitrógeno en un banco de prueba. El modelo propuesto se construyó con datos experimentales obtenidos a través de mediciones en banco de prueba que cumplen los lineamientos de la normativa ASME/API vigente. Se realizaron simulaciones en la herramienta CFD del software ANSYS®, las cuales fueron validadas con los datos experimentales obtenidos, con el fin deaumentar los puntos de muestreo dentro del rango de operación de las válvulas y de esta forma reducir los costos de experimentación. Estos resultados se relacionaron con las variables que influyen el fenómeno en estudio a través de una regresión multivariable, con lo que se obtuvo una expresión capaz de predecir el flujo de vapor a través de la válvula de seguridad. La correlación propuesta calcula el factor de corrección parapredecir el flujo desalojado por la válvula operando en el generador de vapor, pero basado en la medición del flujo de descarga de Nitrógeno en el banco de prueba. Se validó la reproducibilidad del modelo desarrollado a través de una prueba de Durbin-Watson para residuos, una prueba de hipótesis para el modelo y una prueba de normalidad, en donde se verificó la alta capacidad de predicción de las correlaciones desarrolladas en el presente estudio.
ISSN:0122-1701
2344-7214
DOI:10.22517/23447214.18361