Modelización matemática de un pozo intercambiador de calor vertical en el subsuelo

Abstract

El presente trabajo expone los resultados obtenidos al resolver numéricamente la ecuación diferencial de transferencia de calor que describe a un intercambiador de calor de poza. El pozo intercambiador de doble circuito se reduce a un problema tipo fuente lineal y la ecuación diferencial resultante se resuelve numéricamente aplicando volúmenes de control. Las temperaturas del fluido caloportador predichas por este modelo numérico y por el método de solución analítica (LSM) se comparan con valores experimentales definiéndose un coeficiente de mejora, <i>K<SUB>m</SUB></i> en términos de los errores cuadráticos acumulados. El análisis de datos de ensayos de respuesta térmica del subsuelo realizados en Chile y Alemania arrojó mejoras en las predicciones de la temperatura del fluido superior al 70% respecto a las obtenidas con el modelo de solución analítica (LSM) . El algoritmo resultante para la expresión de la temperatura del fluido caloportador se incorporó a un módulo de Visual Basic, como primera etapa en la implementación de una aplicación para evaluación de datos de ensayos de respuesta térmica del subsuelo mediante ajuste por estimación de parámetros y por método convencional de determinación de la pendiente.

This work presents the results obtained by numerically solving the differential equation describing the heat transfer process for a borehole heat exchanger (BHE). The double U BHE is reduced to a line source problem and the corresponding differential equation is solved numerically applying the volumes of control method. The temperatures of the heat carrying fluid predicted by this model and by the commonly used analytical solution (LSM) are compared with the experimental data. An index of improvement is defined in terms of the accumulated quadratic errors to asses the benefits of the solution. The analysis of Thermal Response Tests (TRT) data from experiments performed in Chile and Germany show improvements in prediction of the mean fluid temperature above 70% with respect to what is predicted by the LSM model. The resulting algorithm has already been incorporated into a Visual Basic module as first stage in the development of a small software application for TRT data evaluation by parameter estimation.