COMPORTAMIENTO DEL CLIMA EN INVERNADEROS EQUIPADOS CON VENTILAS Y SISTEMAS DE NEBULIZACIÓN

Transcripción

1 COMPORTAMIENTO DEL CLIMA EN INVERNADEROS EQUIPADOS CON VENTILAS Y SISTEMAS DE NEBULIZACIÓN Federico Villarreal Guerrero federico.villarreal@uaslp.mx fvillarreal@uach.mx

2 Crecimiento del sector de producción de hortalizas en invernaderos Sin embargo: INTRODUCCIÓN Extensión a zonas semiaridas Suficiente radiación solar Potencial de producción continua todo el año Cercanía a USA (consumidor) En la época calurosa del año Exceso de energía atrapada Necesidad de enfriar En éstas regiones, una excesiva carga calorífica limita severamente el uso de los invernaderos durante varios meses

3 CLIMA EXTERIOR INFLUENCÍA CLIMA INTERIOR Promedio de 22 años Calentar Vent. Nat. Enfriamiento artificial Temperatura ambiental promedio diaria ( C ) Cortesía de Efrén Fitz

4 MÉTODOS DE ENFRIAMIENTO EN INVERNADEROS Los más comunes: Ventiladores con pared húmeda (Li, 2007) Ventilación natural (Li, 2007)

5 VENTILADORES PARED HUMEDA SISTEMAS DE PARED HÚMEDA Y VENTILADORES Gasto de agua alto: 11 L m 2 dia -1 Junio-Julio (Sabeh et al., 2011). Uniformidad. ΔT=6 C. 60 m length greenhouse (Kittas et al., 2005). (UA-CEAC PROYECTO BARD) VENTILADORES T = 5 C Largo: 28 m VISTA FRONTAL T = 5 C Largo: 28 m PARED HUMEDA Mayo 7, 2010 hora:1300h VISTA LATERAL Usar estrategias más efectivas

6 Pared húmeda y ventiladores Fecha: Tiempo: 1300h RadOut:984 W m -2 TempOut:40.7 C HRout:10% S W Vent Natural y nebulizadores Fecha: Hora: 1349h RadOut:985 W m -2 TempOut:39.8 C HRout:15.9% S W

7 VENTILACIÓN NATURAL Inversión inicial baja Usa poca energía Dificil de controlar Determinar tasas de ventilación Solamente con ventilación no es suficiente Acoplar con nebulizadores

8 El uso de nebulizadores para enfriar invernaderos (Giacomelli et al, 1985; Montero et al., 1990; Arbel et al., 1999, Arbel et al., 2003) Estrategia Sase et al. (2006) Handarto et al. (2007) Li (2007) Perdigones et al. (2008) García et al. (2011) * Deficit de Presión de Vapor NEBULIZADORES ESTRATEGIAS (V. Natural y Nebulizadores) Variables objetivo Temperatura y humedad relativa Humedad relativa Entalpía y humedad Temperatura (duración de pulso variable) *DPV y temperatura Investigación pasada se ha enfocado en nebulización con flujos constantes

9 Agua (g m -2 s -1 ) Incluir: ALTERNATIVAS Flujos de nebulización y configuración de ventilas variable. Porque afectan directamente el desempeño del sistema de enfriamiento (Abdel-Ghany y Kozai, 2006) Contribución de la transpiración por parte de las plantas ET Fog Tiempo (h) Julio 03, 2011

10 OBJETIVOS 1. Calibrar y evaluar tres modelos de evapotranspiración para incluir el más apropiado en una estrategia de control de enfriamiento de invernaderos. 2. Desarrollar una estrategia de control para enfriamiento de invernaderos con ventilación natural y nebulización a presión variable. 3. Evaluar la estrategia propuesta y comparar con la estrategia a base de DPV comúnmente utilizada con nebulizadores a nivel comercial, a través de simulaciones por computadora. a) Capacidad para mantener condiciones climáticas deseadas. b) Uso de agua y energía. c) Uniformidad temporal del clima. 4. Validar experimentalmente la nueva estrategia.

11 MATERIAL UTILIZADO Invernadero Superficie 270 m 2 Ventanas laterales y cenitales continuas Sistema de nebulizadores: Sensores: MPa Temperatura and HR Radiación solar Velocidad del viento Transpiración-Sensores de savia Cultivo: Tomate Pimiento Software: Matlab (Mathworks, Inc.) LabVIEW (National Instruments Inc.)

12 OBJETIVO 1 Calibrar y evaluar tres modelos de evapotranspiración e incluir el más apropiado en una estrategia de control de enfriamiento de invernaderos.

13 MODELOS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN EVALUADOS E R n 2 LAI C a re ri (1 r e ) p ( VPD) Stanghellini Takakura E R G) h ( T T ) ( n w El = d (R n -G)+ r C p r e d +g (1+ r i r e ) (VPD) Penman-Monteith

14 Cultivo: Sistema de enfriamiento: Temporada: Pimiento VN y Nebulizadores Verano RESULTADOS Stanghellini Takakura Penman Monteith

15 Cultivo: Sistema de enfriemiento: Temporada: Pimiento Pared húmeda y ventiladores Verano Stanghellini Takakura Penman Monteith

16 Cultivo: Sistema de enfriamiento: Temporada: Tomate VN y nebulizadores Primavera Stanghellini Takakura Penman Monteith

17 Cultivo: Sistema de enfriamiento: Temporada: Tomate Pared húmeda y ventiladores Primavera Stanghellini Takakura Penman Monteith

18 Cultivo: Sistema de enfriamiento Temporada: Tomate Pared húmeda y ventiladores Otoño Stanghellini Takakura Penman Monteith

19 Análisis de varianza: Errores diarios por parte de cada modelo. Source DF Sum of Mean F Ratio Prob > F Squares Square ET models * Error Total * Las diferencias en las presiciones de cada modelo fueron no-significativas ( =0.05). Comparación de medias procedimiento de Tukey Model Penman-Monteith Takakura Mean a a Stanghellini a Literales iguales denotan diferencias no significativas (α=0.05).

20 CONCLUSIONES Existieron diferencias no significativas entre los tres modelos Cualquiera de los tres modelos es apropiado para incluirse en estrategia de enfriemiento. En general, el modelo de Stanghelini tendió a ser el más preciso, pero significativamente no diferente.

21 OBJETIVO 2 Desarrollar una estrategia de control para el enfriamiento de un invernadero con ventilación natural y nebulizaciónes a presión variable

22 Lógica de Control Inicio Registrar condiciones iniciales Registrar condiciones exteriores actuales Calcular propiedades psicrométricas del aire Config. de ventilas Requerimientos de ventilación Estimar requerimientos de ventilación actuales Estimar Ventilación potencial para cada config. de ventilas Estimar ET Nebulización = ƒ(config. ventilas,et) N Nebu>Nebu max Y Nebu<Nebu min N Y Nebu=0 Bajar config. de ventanas (Vent cenital vent lateral) [%] 0-0, 25-0, 25-25, 50-25, 50-50, 75-50, 75-75, , d ciclo = 60 s Espera = d ciclo Cond. predichas= cond. iniciales

23 OBJETIVO 3 Comparar, a través de simulaciones, la nueva estrategia con una estrategia común con nebulizadores utilizada comercialmente.

24 Flujos de nebulización constante Estrategias Flujos de nebulización variable Apertura de las ventanas: T=25 C Nebulización para mantener un DPV de 1.0± 0.2 kpa Operación de las ventilas: h=55 kj kg -1 Nebulización para mantener un DPV de 1.0 kpa

25 Resultados Rango de nebulización: g m -2 s -1 Nebulización constante Mayo 21, Time [ h ] Nebulización variable

26 RESULTADOS DE LA COMPARACIÓN Water usage [kg] Energy usage [MJ] On-off times Average temperature (C) Average VPD (kpa) CFR VFR CFR VFR CFR VFR CFR VFR CFR VFR Fog rates August 20, 2009 (mean outside temp:34.5 C and VPD:4.1 kpa) May 21, 2010 (mean outside temp:31.4 C and VPD:4.1 kpa) CFR, Nebulización constante VFR, Nebulización variable

27 CONCLUSIONES 1. La estrategia basada en nebulización variable mantuvo temperaturas y humedad relativa más cercana a los valores objetivos, comparado con la nebulización a presión constante. 2. La simulación de la nueva estrategia resultó con un ahorro promedio de un 30.3% y 23.27% en agua y energía, respectivamente. 1. La uniformidad temporal del clima fue incrementada con el uso del la nebulización a presión variable.

28 OBJETIVO 4 Validación experimental

29 EXPERIMENTO EQUIPO E INSTRUMENTACIÓN

30 APLICACIÓN EN LABVIEW

31 INTERFACE DEL USUARIO

32 Junio 19, 2011 Temperatura y DPV Config. ventilas y Energía del aire

33 Outside Inside CUÁNTO ENFRIÓ Y HUMEDECIÓ LA ESTRATEGIA? Date: June 18, 2011 June 19, 2011 June 29, 2011 July 03, 2011 Fog range: g m -2 s g m -2 s g m -2 s g m -2 s -1 Time period: 11: h h h h h VPD T RH h VPD T RH h VPD T RH h VPD T RH (kj kg -1 ) (kpa) ( C) (%) (kj kg -1 ) (kpa) ( C) (%) (kj kg -1 ) (kpa) ( C) (%) (kj kg -1 ) (kpa) ( C) (%) Ave StDev Ave StDev Difference

34 GASTOS DE AGUA Y ENERGÍA Date Time (h) Water use Energy Use Error (kg m -2 ) (kwh) (%) S M S M Error (%) June 18 11:26-18: June 19 10:05-16: June 29 5:56-15: July 03 9:55-18: S: simulated M: measured

35 CONCLUSIONES Una nueva estrategia de control de enfriamiento, con operación de nebulizadores y ventilas variable, y con la inclusión del efecto de evapotranspiración fue desarrollada y verificada experimentalmente Un aumento en el ahorro de agua y energía, así como mejora en la uniformidad temporal del clima, se logro con la nueva estrategia de control La nueva estrategia se recomienda para su uso en invernaderos; sin embargo, se requiere de un modelo de ventilación natural propiamente calibrado El algoritmo desarrollado en este estudio puede servir como una herramienta para investigar su desempeño en otras regiones y climas. Optimizar el numero de configuraciones de los nebulizadores y ventilas, así como los impactos financieros y ambientales

36 PRUEBA DE ESTRATEGIA EN OTRAS REGIONES RESULTADOS LUGAR: UASLP (set points: VPD=1.0kPa, H=55.8 kg kj -1, Ta= 24 C, RH=66.5%)

37 PRUEBA DE ESTRATEGIA EN OTRAS REGIONES RESULTADOS LUGAR2: CHAPINGO (set points: VPD=1.0kPa, H=55.8 kg kj -1, Ta= 24 C, RH=66.5%)

38 Agradecimientos CONACYT BARD: Research Grant No. IS R

39 OTROS PROYECTOS REALIZADOS PEI-CONACYT, CON EMPRESAS 1. Desarrollo y evaluación de una nueva tecnología de aplicación de ozono y enriquecimiento de oxigeno en la producción de hortalizas en ambientes controlados (El Sureño Invernaderos). 2. Sistema de automatización inalámbrica y aplicación solar para el control en el manejo de invernaderos al alcance de la agropymes (Datiotec Electronics). 3. Desarrollo y validación de sistema tecnológico integral para la producción de hortalizas en condiciones vegánicas para invernaderos mexicanos (Datiotec Electronics). 4. Validación y optimización de recubrimiento nanointeligente y su efecto en cultivos en invernaderos (Grupo Pintone).

40 OTROS PROYECTOS REALIZADOS 5. Modelo de ventilación natural para invernaderos de altiplano y zona media potosinas (Recursos propios-uaslp). 6. Modelo dinámico del clima en invernaderos localizados en la región semiárida de México (Repatriación-CONACYT). 7. Nueva estrategia de enfriamiento para invernaderos mexicanos (PROMEP-SEP). 8. Respuestas fisiológicas de arbustos forrajeros ante escenarios del cambio climático (PROMEP-SEP). 9. Sistema de monitoreo de datos e información de la Sierra Tarahumara (WWF).

41 Gracias