CalorIA-ZErOCARBON:Diseño óptimo de intercambiadores de calor pillow plate con técnicas de IA y caracterización de refrigerantes zeotrópicos: objetivo descarbonización.

El proyecto CalorIA-ZErOCARBON busca descarbonizar las demandas de calor y frío mediante el desarrollo de bombas de calor de alta eficiencia y bajo impacto ambiental, utilizando la mezcla zeotrópica CO2-Acetona e intercambiadores de geometría pillow plate, cuyo diseño y operación se optimizan mediante Inteligencia Artificial. 

La investigación está liderada por los investigadores principales Dra. Marta Laporte Azcué (linkedin, orcid) y Dr. Daniel Moreno Boza (linkedin, orcid), del Departamento de Ingeniería Térmica y Fluidos de la Universidad Carlos III de Madrid. El proyecto se desarrolla dentro de la convocatoria de Proyectos Interdisciplinares de I+D en Inteligencia Artificial del Programa Doctores Emergentes, financiada mediante el convenio plurianual CM-UC3M (2023-2026).

RESUMEN:

La descarbonización de las demandas de calor y frío en el sector industrial y en la edificación requiere acelerar la implantación de bombas de calor de alta eficiencia y bajo impacto ambiental. Para maximizar su rendimiento operativo, el proyecto propone el empleo de la mezcla zeotrópica CO2-Acetona, cuyo cambio de fase a temperatura variable (temperature glide) reduce las irreversibilidades termodinámicas del ciclo. No obstante, la coexistencia de componentes con distinto punto de ebullición introduce una resistencia difusiva que suele penalizar la transferencia de calor frente a un fluido puro. Para superar este inconveniente, se sustituyen los intercambiadores tradicionales por unidades de tipo pillow plate, cuyos canales de geometría tridimensional ondulada inducen una elevada turbulencia y un intenso remezclado del fluido. Finalmente, la Inteligencia Artificial actúa como la herramienta integradora capaz de resolver la elevada complejidad del sistema, empleando redes neuronales para predecir tanto la morfología del canal tras el inflado como su comportamiento termohidráulico, junto con algoritmos genéticos para identificar el diseño geométrico óptimo que maximice la transferencia de calor con la menor penalización hidráulica.

OBJETIVOS DEL PROYECTO:

El objetivo principal de CalorIA-ZErOCARBON es impulsar una nueva generación de bombas de calor de alta eficiencia energética mediante el desarrollo, la caracterización y la optimización de intercambiadores de tipo pillow plate que operan con la mezcla zeotrópica CO2-Acetona durante el cambio de fase. 

Para alcanzar esta meta, el proyecto integra una metodología híbrida que combina la investigación experimental en laboratorio con simulación numérica avanzada (FEM/CFD) y análisis teórico, articulándose en los siguientes objetivos específicos:

• Morfología e hidroconformado 3D: Caracterizar la geometría de inflado de las placas fabricadas en el laboratorio y la influencia de sus parámetros de diseño.  
• Fenomenología y dinámica durante el cambio de fase: Analizar teóricamente los mecanismos de cambio de fase, el crecimiento de burbuja zeotrópica y las propiedades en equilibrio VLE.   
• Caracterización termofluidodinámica: Evaluar mediante simulaciones CFD y ensayos experimentales la transferencia de calor y pérdida de carga con la mezcla CO2-Acetona en circulación a través de distintas geometrías, incluyendo los canales pillow plate.  
• Predicción y optimización con IA: Entrenar redes neuronales (ANN) para predecir el comportamiento termofluidodinámico y la morfología del canal, y aplicar algoritmos genéticos (NSGA-III) para determinar el diseño óptimo del intercambiador.   
• Evaluación de impacto ambiental: Cuantificar la reducción de huella de carbono del sistema mediante Análisis de Ciclo de Vida.

En los planos experimental, técnico y computacional, el proyecto ha alcanzado hitos clave en sus tres líneas de trabajo:

• Instalación experimental de cambio de fase: Construcción, calibración previa con agua y puesta en marcha de la instalación, operando en ensayos de cambio de fase con la mezcla zeotrópica en circulación continua.

• Fabricación de placas, caracterización 3D del inflado, y predicción con redes neuronales: Hidroconformado de placas pillow plate en los laboratorios de la UC3M y digitalización mediante escáner 3D. Estos datos han permitido validar las simulaciones estructurales (FEM) y entrenar las Redes Neuronales Artificiales (ANN) para predecir la deformación del canal y sus características geométricas derivadas.
• Simulación numérica y estudio analítico del refrigerante: Se han desarrollado las simulaciones numéricas mediante CFD para caracterizar el proceso de condensación de la mezcla a través de las geometrías pillow plate. Asimismo, se ha profundizado en el estudio analítico de la fenomenología de la mezcla, cuyas propiedades termodinámicas en equilibrio vapor-líquido (VLE) han sido verificadas y validadas frente a los trabajos publicados en la literatura científica.

Parte de los avances realizados se han presentado en dos congresos internacionales:

• S. Aguilar-Vega, D. Moreno-Boza, M. Laporte-Azcué. Numerical Study of Acetone-CO2 Zeotropic Mixture in Pillow Plate Heat Exchanger Geometries. XIII Congreso Ibérico y XI Congreso Iberoamericano de Ciencias y Técnicas del Frío (CYTEF). Málaga, 24-26 de junio de 2026.
• S. Aguilar-Vega, D. Moreno-Boza, M. Laporte-Azcué. Numerical Study of Acetone-CO2 Zeotropic Mixture Condensation in a Pillow Plate Heat Exchanger under Different Heat Flux Conditions. 13th International Conference of Heat Transfer and Fluid Flow (HTFF). Londres, 18-20 de Agosto de 2026.

Además, el equipo investigador se encuentra trabajando en la preparación de dos artículos científicos para su próxima publicación en revistas internacionales de alto impacto (JCR):

• “Thermosolutal memory and similarity selection in zeotropic bubble growth”: estudio analítico fundamental centrado en la física y la dinámica del crecimiento de burbujas en mezclas zeotrópicas.
• “Prediction of pillow-plate inflation geometry using validated finite-element simulations and artificial neural networks”: artículo focalizado en la validación experimental mediante escaneado 3D de las simulaciones numéricas de inflado de placas, así como en la implementación de redes neuronales artificiales (ANN) para la predicción de la topología y deformación tridimensional del canal.