Simulação de sistemas de simples estágios de refrigeração por compressão de vapor

Na atualidade, o estudo do desempenho térmico de um sistema de refrigeração por compressão de vapor representa uma ferramenta importante no auxílio do desenvolvimento de novos produtos ou melhoria dos já existentes. Um modelo de simulação em regime permanente foi elaborado para avaliar o desempenho do sistema frigorífico. O sistema estudado inclui uma Central de Ar Condicionado, modelo PA HILTON, constituída de um compressor alternativo do tipo semi-hermético, evaporador e condensador compacto de tubos e aletas e uma válvula de expansão termostática. O modelo do condensador considera três regiões distintas de troca de calor as quais são respectivamente a região de dessuperaquecimento, condensação e subresfriamento. Para a modelagem do evaporador, foram consideradas as regiões de evaporação e superaquecimento. No modelo de simulação foram utilizadas correlações adequadas para a estimativa dos coeficientes de transferência de calor e perda de pressão para cada região do evaporador e condensador. Não foram consideradas a transferência de calor e queda de pressão nas linhas de conexão entre os componentes. A solução do sistema de equações não lineares resultantes da modelagem matemática dos componentes do sistema simulado foi obtida utilizando-se o método das substituições sucessivas com o emprego do software Engineenng Equation Solver . Os resultados obtidos pelo modelo de simulação apresentaram erros inferiores a 9% em relação aos valores experimentais.

Treatment of geophysical data as a non-stationary process

ABSTRACT: The Kalman-Bucy method is here analized and applied to the solution of a specific filtering problem to increase the signal message/noise ratio. The method is a time domain treatment of a geophysical process classified as stochastic non-stationary. The derivation of the estimator is based on the relationship between the Kalman-Bucy and Wiener approaches for linear systems. In the present work we emphasize the criterion used, the model with apriori information, the algorithm, and the quality as related to the results. The examples are for the ideal well-log response, and the results indicate that this method can be used on a variety of geophysical data treatments, and its study clearly offers a proper insight into modeling and processing of geophysical problems.