Aplicação de algoritmos genéticos para otimização do projeto de trocadores de calor do tipo Air Cooler - Dias, Vanessa de Araújo (2018)
Os trocadores de calor do tipo air coolers utilizam ar ambiente como fluido de resfriamento em processos que envolvem o resfriamento ou condensação de correntes quentes. Como o ar é um recurso natural sempre disponível que não apresenta limitações ambientais em relação ao seu uso, air coolers têm se mostrado cada vez mais uma alternativa interessante ao uso de trocadores de calor que empregam como utilidade água de resfriamento. Apesar da sua relevância, a quantidade de trabalhos envolvendo a otimização de projetos deste equipamento na literatura ainda é reduzida. Neste sentido, a presente dissertação propõe a utilização de algoritmos genéticos para otimização do projeto destes equipamentos com a finalidade de reduzir o seu custo total anualizado. Este é composto pelos custos associados ao investimento, à operação e à manutenção do trocador. Primeiramente, a busca pelo custo mínimo total se deu investigando as seguintes variáveis de projeto: comprimento e diâmetro externo dos tubos, razão de passo nos tubos, número de passes nos tubos, número de filas, número de tubos por fila, número de baias, número de feixes por baia, número de ventiladores por baia, diâmetro dos ventiladores e as características de superfície aletada (número de aletas por comprimento de tubo, altura e espessura das aletas). Posteriormente, investigou-se a inclusão da temperatura de saída do ar como variável de projeto, o que acarretou em um valor de função objetivo ainda menor. As restrições que determinam a viabilidade técnica do equipamento são representadas por um limite mínimo de excesso de área e pela verificação se a dimensão do ventilador atende às folgas necessárias e ao percentual de cobertura mínimo estipulado. Para aferir a qualidade da solução obtida pelo algoritmo genético adotado, foram aplicados dois métodos de busca local, também de caráter estocástico. Os resultados obtidos utilizando o Algoritmo Genético foram superiores aos métodos convencionais e uma comparação com a literatura mostrou resultados equivalentes a uma abordagem do tipo tentativa-e-erro com intervenção humana, porém inferior ao ótimo global encontrado via programação matemática. Entretanto, a expansão do problema incluindo a temperatura de saída do ar como variável permitiu uma redução adicional do valor da função objetivo, obtendo inclusive resultados superiores ao ótimo global do problema original.