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1             Resumen (primera y única sección)

Los motores de inducción (MI) consumen aproximadamente el 68%  de la  electricidad del sector industrial, y se estima que tiene el potencial de  reducir su consumo eléctrico entre el 20% y el 30 [1]. Para lograr esto es esencial monitorear en tiempo real la eficiencia y el factor de carga, e identificar y cuantificar las pérdidas de energía [2], Sin embargo esto es aún es un reto no resuelto [3].

1.1         Cuál es el problema que se aborda en la contribución y por qué es interesante

La termografía infrarroja es ampliamente utilizada en la industria [4]. Como todas las pérdidas de energía en los MI se transforman en calor capacidad de la termografía de determinar el campo de temperatura en su superficie abre la posibilidad de estimarlas, lo que ya ha sido aplicado a escala de laboratorio [5]. 

Para determinar a partir del campo de temperatura en la superficie de una MI la energía disipada es imprescindible considerar con la mayor precisión posible las condiciones ambientales. Los MI mayoritariamente se enfrían mediante un flujo forzado de aire producido por un ventilador acoplado a su eje y conocer su velocidad en cualquier parte de su superficie con la mayor precisión posible es fundamental para de determinación de la energía disipada.

1.2         Cuál es la contribución principal del trabajo, los resultados fundamentales obtenidos y su novedad frente a otros trabajos recientes existentes

En los trabajos previos aplicar la termografía infrarroja a la determinación de la perdidas de energía en MI [5] la velocidad del aire de enfriamiento ha sido medida. En el presente trabajo de obtiene una ecuación empírica que permite determinar la velocidad del aire en cualquier punto de las aletas de enfriamiento de un MI a partir de datos geométricos y su velocidad, lo que resulta una contribución para le aplicación de la estimación de perdidas de energía y  la evaluación de su eficiencia en condiciones operacionales reales a partir de la termografía infrarroja.

1.3         Describir brevemente el método empleado

Inicialmente se desarrolló un modelo CFD del flujo del aire de enfriamiento en el MI de un  banco de en el software ANSYS y sus resultados de validaron mediante mediciones con un anemómetro Gm8903. Posteriormente se modelo el flujo en 80 motores de diferentes capacidades. Con los valores de velocidad obtenidos a lo largo de las aletas se realizó el análisis de regresión que permitió obtener la ecuación empírica para calcular la velocidad del aire en cualquier punto de las aletas de enfriamiento en función de la velocidad del motor, el diámetro exterior, la cantidad y altura de aletas. Los resultados se validaron mediante mediciones en y motores en operación.

Referencias

[1]        E. C. Quispe, X. M. Lopez-Fernandez, A. M. S. Mendes, A. J. Marques Cardoso, and J. A. Palacios, “Influence of the positive sequence voltage on the derating of three-phase induction motors under voltage unbalance,” in Proceedings of the 2013 IEEE International Electric Machines and Drives Conference, IEMDC 2013, 2013, no. 100, pp. 100–105, doi: 10.1109/IEMDC.2013.6556239.

[2]        M. O. Adissi, A. C. Lima Filho, R. D. Gomes, D. M. G. B. Silva, and F. A. Belo, “Implementation and Deployment of an Intelligent Industrial Wireless System for Induction Motor Monitoring,” J. Dyn. Syst. Meas. Control, vol. 139, no. 12, p. 124502, 2017, doi: 10.1115/1.4037167.

[3]        V. Sousa, P. R. Viego, J. R. Gomez, E. C. Quispe, and M. Balbis, “Estimating induction motor efficiency under no-controlled conditions in the presences of unbalanced and harmonics voltages,” in CHILECON 2015 – 2015 IEEE Chilean Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies, Proceedings of IEEE Chilecon 2015, 2016, pp. 567–572, doi: 10.1109/Chilecon.2015.7400434.

[4]        R. Alfredo Osornio-Rios, J. A. Antonino-Daviu, and R. De Jesus Romero-Troncoso, “Recent industrial applications of infrared thermography: A review,” IEEE Trans. Ind. Informatics, vol. 15, no. 2, pp. 615–625, 2019, doi: 10.1109/TII.2018.2884738.

[5]     M. Narrol and W. Stiver, “Quantitative Thermography for Electic Motor Efficienty Diagnosis,” 2011, doi: 10.24908/pceea.v0i0.3947.

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