Fundamentos de Humididad y su impacto en la calidad del aire interior

La calidad del aire interior (IAQ) es una preocupación multidimensional que afecta directamente a la salud, comodidad y productividad humanas. Entre los muchos factores que influyen en el IAQ, la humedad se destaca como una variable particularmente compleja. La humedad rige no sólo el confort térmico sino también la supervivencia y proliferación de contaminantes biológicos como moho, bacterias y ácaros de polvo.

Humedad típicamente expresada en dos formas: humedad relativa (RH) y humedad absoluta (AH). Humedad relativa mide la cantidad de vapor de agua en el aire en relación con la cantidad máxima que el aire puede mantener a una temperatura determinada, mientras que la humedad absoluta es la masa de vapor de agua por volumen de aire interior. Altos niveles de RH - agua 60-70% - pueden promover condensación en superficies frescas, lo que conduce a humedad y crecimiento de membrana.

La gestión de la humedad no es simplemente una cuestión de añadir o eliminar la humedad. Requiere una integración cuidadosa de las tasas de ventilación, patrones de distribución del aire, control de temperatura y a menudo equipo de deshumidificación o humidificación. Aquí es donde la dinámica de fluido computacional (CFD) se convierte en una herramienta invaluable. CFD permite a los ingenieros simular el transporte acoplado de calor, aire y humedad dentro de espacios experimentales, proporcionando información espacial y temporal detallada que no se pueden obtenerse.

El papel de la dinámica de fluidos computacionales en el análisis de IAQ

La dinámica de fluidos computacionales utiliza métodos numéricos para resolver las ecuaciones de flujo de fluidos, por ejemplo, las ecuaciones Navier-Stokes para el impulso, la ecuación de continuidad para la masa y la ecuación de energía para la transferencia de calor. Para el modelado de humedad, se resuelve una ecuación de transporte de especies adicionales para rastrear la concentración de vapor de agua.

Cuando se aplica a los estudios de IAQ, las simulaciones de CFD pueden responder a preguntas tales como: ¿Cómo afecta la posición de los difusores de suministro a la distribución de humedad? ¿Forma de condensación en superficies de ventanas frías? ¿Cómo influyen los patrones de ocupación y las fuentes de humedad internas (personas, cocina, plantas) en los niveles de humedad local?

Mecanismos físicos clave en la modelación de humedad

El transporte de humedad en el aire interior implica varios mecanismos físicos que deben estar representados con precisión en un modelo CFD. Los mecanismos principales son la avención (movimiento de aire de la bomba que transporta vapor de agua), la difusión (transporte molecular baja de gradientes de concentración), y el cambio de fase (evaporación o condensación del agua).En muchos escenarios interiores, la avención domina, pero cerca de superficies frías o en zonas de estancamiento, la difusión y condensación se vuelven críticos.

Especies Transporte para el Vapor de Agua

En ANSYS Fluent, el vapor de agua se trata como una especie de escalar pasiva que se transporta por el flujo de aire. El usuario especifica la fracción de vapor de agua en las entradas, o alternativamente, la humedad relativa y la temperatura, de la que Fluent calcula la fracción de masa. La ecuación de transporte de especies incluye términos para la convección, la difusión y cualquier término de fuente definido por el usuario (por ejemplo, la composición constante de vapor)

Modelización de Condensación y Evaporación

La condensación ocurre cuando el aire húmedo entra en contacto con una superficie que está por debajo de la temperatura del punto de rocío. En CFD, esto puede ser modelado ya sea mediante la imposición de una condición de límite que fija la concentración de vapor de agua al valor saturado a la temperatura superficial (conduciendo un flujo difusivo de humedad a la pared) o mediante modelos de película de pared eulicana más sofisticados.

Turbulencia y su impacto en la dispersión de la humedad

Los flujos de aire interior son casi siempre turbulentos, incluso a baja velocidad, debido a obstrucción, ciruelas térmicas y jets difusores. La torbulencia mejora la mezcla y acelera la dispersión de la humedad. ANSYS Fluent ofrece una gama de modelos de turbulencia adecuados para flujos interiores, desde el modelo estándar k-ε (adecuado para muchos espacios bien mezclados)

Configuración de una simulación de humedad en fluidos ANSYS

Un flujo de trabajo de simulación bien estructurado es esencial para generar resultados significativos. Los siguientes pasos describen una metodología típica para modelar la humedad en espacios interiores utilizando ANSYS Fluent.

1. Geometría y generación de malla

La primera tarea es crear una geometría computacional que represente con precisión el espacio interior, incluyendo paredes, ventanas, muebles y componentes HVAC. ANSYS DesignModeler o SpaceClaim se puede utilizar para este propósito. La malla – la descreación de la geometría en las células – debe ser lo suficientemente fino para resolver capas cercanas a las paredes y difusores, donde la humedad de la prótesis esmer.

2. Establecimiento de condiciones de los límites

Las condiciones de los límites definen el flujo de aire y las fuentes de humedad y los sumideros.

  • Inlet (inlet de entrada o flujo de masa de gran densidad): Especifique la velocidad del aire, la temperatura y la fracción de vapor de agua (o humedad relativa) a los difusores de suministro.
  • Expulsa (salida de presión): Aplicar presión ambiental; establecer condiciones de flujo de retroceso con temperatura y humedad representativas para evitar problemas de convergencia.
  • Wall: Assign térmicamente límites (temperatura fija o flujo de calor) y condiciones de límite de humedad (fáx cero para superficies no condensadas, o condición de saturación para condensación).
  • Fuentes internas de calor y humedad: Use términos de fuente volumétrica o funciones definidas por el usuario para representar la generación de calor y humedad de ocupantes, equipos o iluminación.

3. Selección de los modelos físicos

En ANSYS Fluent, permite la ecuación de energía y el modelo de transporte de especies. Seleccione el modelo de turbulencia adecuado (por ejemplo, realizable k-ε con tratamiento mejorado de pared). Si se espera condensación o evaporación, active el modelo de película de pared euleria o el modelo de condensación/evaporación incorporado bajo opciones multifase. Para flujos de polinización de la fuerza de buoceleración (porción de desplazamiento correctamente definida)

4. Ajustes y convergencia de palanca

Utilizar el solucionador basado en la presión (altitreo segregado) ya que los flujos son incompresibles a números bajos de Mach. El esquema SIMPLE o SIMPLEC funciona bien para simulaciones de estado estable. Para simulaciones transitorias, se recomienda el algoritmo PISO. Establecer factores de subrelación cuidadosamente - valores típicos para la fracción de la humedad de las especies de humedad de la masa debe reducirse a 0,7–0.9 para evitar los criterios de continuidad de la escala residuales.

5. Procesos y análisis posteriores

Una vez que la solución converge, las herramientas de procesamiento posterior de ANSYS Fluent (o CFD-Post) pueden generar contornos de humedad relativa, temperatura y velocidad del aire en los planos de interés. Las líneas de corriente y las líneas de ruta ayudan a visualizar el patrón de flujo de aire y el transporte de humedad.

Ejemplo de aplicación: Optimización de la ventilación en una sala de conferencias de oficinas

Considere una sala de conferencias típica de 8 m × 6 m × 3 m con un sistema de ventilación mezclado montado en el techo. La habitación está ocupada por 12 personas, cada una generando aproximadamente 75 W de calor sensible y 55 g/h de humedad (principalmente a través de la respiración y la transpiración).Una pared externa con una gran ventana experimenta temperaturas exteriores y puede alcanzar temperaturas superficiales tan bajas como 14°C en invierno, bien por debajo del punto de rocío interior de rocío.

La simulación de CFD se establece utilizando la metodología descrita anteriormente. Los difusores de suministro ofrecen 150 L/s de aire a 18°C y 50% RH. El escape se encuentra cerca del techo en la pared opuesta. El modelo de turbulencia es realizable k-ε, y la fracción de masa de especies de vapor de agua se resuelve. La Figura 1 muestra la distribución relativa de humedad prevista a una altura de 1,2 m (valoridad de la zona de la zona de respiración).

Con la simulación de información, el ingeniero modifica el diseño: se especifica una unidad de acristalamiento calentado para mantener la superficie de la ventana por encima de 16°C, y se añade un pequeño difusor complementario al aire de suministro de goteo directo a lo largo de la ventana.La simulación revisada muestra que la tasa de condensación baja a niveles insignificantes y la distribución de humedad se vuelve más uniforme, con todas las zonas ocupadas que se quedan por debajo del 60% RH.

Consideraciones avanzadas y técnicas de modelado

Para aplicaciones más complejas o de alto rendimiento, se pueden emplear capacidades adicionales de modelado.

Modelado multifase para niebla o niebla

Cuando el aire se supersatura (por ejemplo, en duchas, piscinas o procesos de humidificación industrial), el vapor de agua puede condensarse en una niebla de gotas finas. El modelo de película de pared euleria no cuenta con gotas de aire realistas. En tales casos, se necesita un modelo multifase completo como el modelo de fase de evaporación euleria o lagrangiana (DPM).

Coupling with Building Energy Simulation (BES)

Los modelos CFD simulan típicamente el dominio del aire en una resolución espacial alta pero durante períodos cortos. Para analizar el rendimiento estacional o anual, CFD puede ser acoplado con una herramienta de simulación de energía de construcción como EnergyPlus o TRNSYS. La herramienta BES proporciona condiciones de límite (temperaturas de paredes, calendarios de ventilación, ganancias internas) al modelo CFD, que devuelve los sistemas refinados de calor y transferencia de masa efectivas.

Utilizando funciones definidas por el usuario (UDFs)

La capacidad de UDF de ANSYS Fluent permite términos de fuente personalizada, condiciones de límites o ecuaciones de transporte. Para IAQ, un UDF podría modelar el efecto de amortiguación de humedad de los materiales porosos (por ejemplo, tablero de yeso, madera), que absorben y liberan la humedad sobre la base de la humedad local. Otro UDF podría implementar un índice de riesgo de crecimiento de moldes que se calcula en cada cara de pared y se registró con el tiempo.

Beneficios y Limitaciones de la CFD para la modelación de humedad

Las ventajas de utilizar CFD para el diseño de IAQ han sido ampliamente demostradas: alta resolución espacial, capacidad para probar numerosas variantes de diseño, predicción simultánea de campos térmicos y de humedad, y visualización de riesgo de condensación. Sin embargo, los practicantes también deben reconocer las limitaciones. simulaciones CFD requieren recursos computacionales significativos: una simulación de estado único de una habitación de tamaño moderado puede tomar horas experimentales de una simulación de alta rendimiento

Además, CFD no es un sustituto de las mediciones físicas donde se requiere alta precisión, como para la puesta en marcha de sistemas HVAC. Es mejor utilizado como una herramienta de diseño y optimización, informando decisiones que se verifican a través de mediciones de puntos y pruebas de puesta en marcha. Cuando se aplica con juicio de ingeniería sonora, el modelado CFD de la humedad es una poderosa capacidad que contribuye directamente a entornos interiores más saludables, cómodos y eficientes.

Recursos externos y lectura ulterior

Para los interesados en profundizar su comprensión de la modelación de humedad y el IAQ, se recomiendan los siguientes recursos:

Al aprovechar herramientas avanzadas de CFD como ANSYS Fluent, los ingenieros pueden ir más allá de las suposiciones simplistas y desarrollar diseños robustos y basados en evidencia para entornos interiores que promuevan la salud, la comodidad y la sostenibilidad.