Reducir el consumo de energía es posible valorando antes el aislante térmico idóneo
La herramienta sirve para estimar la cantidad de calor que conducen los aislamientos térmicos. Foto: Damien Meyer / AFP.
El aislamiento térmico tiene aplicaciones industriales en las cuales es necesario ahorrar energía o mantener la temperatura a un nivel deseado. Foto: archivo Unimedios.
Estas soluciones también se pueden aplicar en la construcción de casas. Foto: Jeimi Villamizar, Unimedios.
El modelo predictivo consta de un conjunto de datos, la mayoría matemáticos, que predicen un comportamiento. Foto: Jeimi Villamizar, Unimedios.
Aislantes como las fibras de vidrio o la lana de roca, son sistemas formados por fibras finas que bloquean la transferencia de calor, por ello se aplican en la construcción de casas, en los vehículos, e incluso en la industria aeroespacial para proteger tanto a los tripulantes como los dispositivos eléctricos durante la entrada a la atmósfera, momento en el que las temperaturas alcanzan niveles extremadamente altos.
El doctor en Ingeniería Química Sergio Andrés Carvajal Perdomo, de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), explica que “los aislantes térmicos son fundamentales para conservar energía y garantizar la integridad de los sistemas en condiciones de altas temperaturas. Esto es crucial tanto para la eficiencia energética como para la seguridad en diversas aplicaciones”.
Por ejemplo, cuando se transporta combustible (frío), la superficie se recubre con aislante para evitar que el material se caliente, lo cual también se podría hacer con un fluido caliente para que no se enfríe ni pierda la energía.
“Pero aquí todo depende del material, por lo que las aproximaciones usadas son fundamentales para el desarrollo del modelo. En palabras del Ingeniero, “el modelo se basa en una aproximación difusiva con correcciones para anisotropía”. Esta aproximación es válida para materiales con baja densidad y permite obtener muy buenas estimaciones de la cantidad de calor que pasa a través del material, a esto se le llama conductividad térmica.
Tradicionalmente lo que se ha hecho es probar determinados materiales a través de métodos empíricos, se interactúa con ellos y según sus características se describe y se llega a una conclusión de cuál es el mejor para cada uso.
Sin embargo, aquí la precisión es importante porque les permite a los ingenieros y científicos seleccionar el mejor aislante térmico para una aplicación específica y que este sea seguro y eficiente a la vez.
El modelo predictivo desarrollado por el experto está conformado por un conjunto de propiedades, que predicen un comportamiento. En este desarrollo, él recopiló información sobre evaluaciones previas de aislamientos en vehículos aeroespaciales y optó por ensayar la alumina, material que puede trabajar a temperaturas muy altas, cercanas a los 1.900 kelvins.
“Recopilamos información de las propiedades ópticas y morfológicas del material, necesarias para modelar el sistema. Después de determinar las propiedades del material procedimos a resolver dos ecuaciones: la transferencia de calor y la transferencia radiativa”, precisa el investigador.
Una vez creado el modelo de las propiedades, el ingeniero hizo la respectiva validación con mediciones de conductividad térmica efectiva, apoyada de datos producidos en el Centro de Investigación de Langley de la NASA ubicado en Virginia.
“Las pruebas de validación se realizaron allí porque el aparato de flujo de calor utilizado para estos fines es de difícil de conseguir, incluso hay pocos en el mundo”, comenta el doctor Carvajal.
“Como mi codirector de tesis estaba vinculado a un proyecto del centro de investigación de Langley (Estados Unidos), se dio la oportunidad de hacer las mediciones de conductividad térmica. Con todos los datos se confirmó que a altas temperaturas el modelo predice con eficacia ese comportamiento de los aislantes basados en alúmina a altas temperaturas, con una incertidumbre entre el 10 % y 20 %”, relata.
Esto significa que ahora se podrían probar materiales nuevos con este modelo, e incluso desarrollar nuevos aislantes térmicos sin necesidad de medirlo de forma empírica.