Métodos estadísticos en la identificación de fallas de sistemas comerciales de refrigeración para la reducción de los efectos sobre el medio ambiente

Abstract

Los desperfectos en el funcionamiento de las instalaciones de refrigeración comercial tienen un significativo impacto ambiental, ya sea elevando el consumo energético o emitiendo gases de efecto invernadero. Estos fenómenos suelen ser indetectables para los responsables de área, hasta que su avance implica mermas importantes en la capacidad de la instalación. Estas fallas habitualmente incluyen: deficiencia en sistemas de descongelado, rotura de unidades compresoras, suciedad depositada en condensadores y pérdidas de estanqueidad. Estudios de ADEME [1] estiman que cada año aproximadamente el 30% del fluido refrigerante contenido en los equipos frigoríficos de uso comercial, se fugan al ambiente por causa de pérdidas de estanqueidad. Actualmente, las técnicas de detección aplicadas en la unión europea incluyen inspecciones visuales anuales y detectores de partículas de gas en suspensión en locales y equipos. Mientras tanto, la entrada en vigor de la Enmienda de Kigali, ratificada por Argentina y oficializada a través de la resolución 104/2020, anticipa un escenario de medidas restrictivas de control. [2] Este trabajo de investigación consiste en un estudio sobre parámetros de operación de sistemas centralizados de refrigeración y factores de funcionamiento, obtenidos mediante una plataforma basada en Internet de las Cosas. A través de modelos estadísticos, se comparan las mediciones obtenidas, con estados de falla detectados e identificados. Los datos procesados, concluyen la existencia de una correlación entre variaciones de temperatura de recitos refrigerados y presiones de fluido refrigerante, con fallas de estanqueidad y desperfectos locales de los equipos.