HECHOS Los motores de combustión son fuentes de contaminación ambiental. Las fuentes energéticas no renovables que se agotan. Los altos costos de la energía.

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2 HECHOS Los motores de combustión son fuentes de contaminación ambiental. Las fuentes energéticas no renovables que se agotan. Los altos costos de la energía. La eficiencia de aprovechamiento energético (combustión del 30%). Nos ha llevado a replantear el manejo, uso y dosificación de estas fuentes de energía en un programa de proyectos de optimización de motores de combustión interna.

3 PROBLEMATICA Para un tipo de combustible.
En principio Los motores de gasolina vienen “optimizados” por el fabricante del motor: Diseño con dispositivos especiales y estratégicos.

4 SISTEMA MOTOR Estequiometria Aceleración Encendido Combustible
Octanaje Aire Densidad de O2 Temperatura Presión Flujo Carga de motor Torque en el eje Calor Residuos Energía

5 Espacio N- dimensional
X2 Calor Potencia Superficies no lineales Residuos Espacio N- dimensional desempeño motor X1

6 Control interviene variables de optimización
Masa de aire Combustible octanaje Aire Densidad de O2 Temperatura Presión Flujo Señal de control Aceleración Relación aire/ combustible Encendido Carga de motor Torque carga en el eje Masa de combustible Tiempo de encendido

7 Operación del motor El motor es un sistema multivariables.
Mapa: Matriz de características de desempeño y correlación con las variables del proceso.

8 Combustibles El combustible tiene condiciones optimas de desempeño que dependen de la química del combustible- octanajes

9 Condiciones ambientales del motor
Humedad Contaminación Temperatura Presión

10 Condiciones forzadas Sobre-potencias Sobre-contaminados
Arranques y paradas

11 Condiciones de salida optimización del motor
Carga: Torque desarrollado Eficiencia: Térmicas Ambientales: Gases

12 Optimizar es buscar la eficiencia del proceso de combustión
Económica Energética Ecológica

13 Delimitación de las características de optimización
Los motores así diseñados poseen un rango estrecho de maniobrabilidad para otras alternativas de combustible Las variables de ajuste del motor, las que definen el espacio n-dimensional de desempeño del motor. Combustible: octanaje Aire : Densidad de O2, Temperatura, Presión, Flujo Señal de control: Aceleración, Relación aire/ combustible, Encendido Carga de motor: Torque en el eje Definen los rangos de las salidas, se busca que la relación de estas salidas definan las características de optimización. Se buscaría mayor suministro de energía, a menor costo y mínimos residuos. .

14 Espacios de optimización
Ecológica Energética Económica De acuerdo a la aplicación del motor se ubica la región de optimización de acuerdo al objetivo

15 Desplazamiento no optimizado
Al cambiar de tipo o referencia de combustible equivale a desplazar en cono de desempeño del motor, con la probabilidad que la superficies de optimización han quedado desplazadas, por lo que se deberá recalcular los parámetros de optimización. Es posible que para logra esta optimización se deban reforzar ciertas variables con el fin de lograr os mejores desempeños del proceso. En este caso estaríamos hablando de sobre-reforzar estas variables, tal es e caso de sobre-alimentar con aire y combustible las mezclas de combustión. Motoresmulti-combustibles exigen rangos de mayor maniobrabilidad para ser eficientes.

16 Optimización Consiste en establecer los rangos de funcionamiento del motor de tal forma que se tenga su mejor desempeño. Se puede estrechar la región de desempeño de tal forma que sea mas optimo es el caso de los vehículos híbridos combustión- eléctricos, donde el motor eléctrico acepta la variabilidad exigida en ruta.

17 Son muchas las metodologías para optimización de los procesos:
Métodos numéricos: Método de Newton, Método de Quasi, Método de aproximación polinomial. Métodos estadísticos. Métodos de aprendizaje y entrenamiento

18 Metodología Eafit Desarrollar el modelo matemático del motor.
Desarrollar los modelos matemáticos de los combustibles asociados. Definir los rangos y márgenes de operación de las variables del proceso de combustión para desempeño optimo. Levantamiento topográfico del mapa de funcionamiento del motor en el espacio de desempeño. Para las variables de salida del motor Desarrollo de algoritmos de control y algoritmos inteligentes para optimización.

19 Modelo matemático del motor y la combustión
Modelo de admisión Modelo de combustión Modelo de potencia Modelo térmico Modelo ambiental

20 Modelo de admisión Combustible Aire Estequiometria Aire Combustible
Demandas

21 Modelo de Combustión Torque + Calor Residuos Aire Combustible Ignición

22 Acciones de Control Definir el protocolo de control.
Es la Algorítmica operativa: relaciones estequiometrias, volúmenes de dosificación, tiempo de encendido. Definir el protocolo de optimización y restricciones. Es el protocolo de seguridad EEE, vigilancia de los procesos del motor, asegurando que este dentro de la frontera normativa establecida. Definir el protocolo de secuencias. Gestión operativa del motor Definir el protocolo de toma de decisiones. Control inteligente

23 Controles prescriptivos
Controladores lineales: Control de presión de combustible, Control de carga de a batería, Control de temperatura del motor, control dosificación de aire. Controladores por variables de estado: Control de dosificación de combustible, Control de avance de encendido. Controladores por eventos discretos: Control de arranque encendido del motor, Control de aceleración. Controles prescriptivos

24 El control inteligente sobre un motor de combustión es sistema moderno capaz de controlar las funciones vitales de motor, utilizando los beneficios de seguridad, precisión y velocidad que brindan las tecnologías computarizadas con procesadores de altas prestaciones y velocidades. Control Inteligente

25 Controles inteligentes
Se da cuando el control prescriptivo no es capaz de abordar situaciones no establecidas. El control inteligente es capaz de tomar decisiones ante estas situaciones inesperadas. Por ejemplo Cambios de bruscos de carga. Cambio de presión atmosférica. Desplazamiento en el mapa de optimización. Cambios de prestaciones en los combustibles. Presencia de situaciones de fallos en el motor.

26 Metodología de algoritmos inteligentes
Sintética: apoyado en premisas lógicas y ponderadas manualmente. Aprendizaje: Apoyado en mecanismos de aprendizaje ej. RNA. Toma de decisiones básicas de acuerdo a las prescripciones anteriores. Toma de decisiones inteligentes, cuando no hay metodología para tomar la decisión. Se buscan criterios superiores para tomar la decisión. Metodología de algoritmos inteligentes

27 Optimización externa Cogeneración: Térmica
Recuperación energética: Potencial y Cinética. Optimización de masa móvil: Vehículos livianos. Disminuir los cambios bruscos: Menos semáforos, vías destapadas o pendientes forzadas. Optimización externa

28 Cogeneración Aprovechar la energía térmica:
En motores fijos se puede aprovechar haciendo calentamiento de agua, o el habitáculo. En motores móviles se puede aplicar un motor paralelo por ejemplo una maquina de vapor.

29 Recuperación energética
En pendientes negativas se puede almacenar energía. Por ejemplo en electricidad, o compresión. Frenado almacenar energía en compresión y volverla al arranque. Recuperación energética

30 Masa vehicular Se diseñan vehículos de menor masa o materiales mas livianos. El tipo de llanta

31 FIN