Estudio sobre la optimización de la uniformidad de temperatura en el horno bajo el modo de convección forzada.

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 12486 (2023) Citar este artículo

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Para estudiar la distribución de temperatura en un horno multifuncional y optimizar los parámetros estructurales del horno, se mejoró la uniformidad de la temperatura interna. La prueba se realizó y la simulación numérica se realizó de dos maneras. La distribución del campo de temperatura en cada capa de hornos se midió en tiempo real utilizando un termopar distribuido de 13 puntos, y se midió y analizó el índice de uniformidad de temperatura del horno. El campo de temperatura dentro del horno se simuló numéricamente mediante dinámica de fluidos computacional. Investigó los efectos de conducción de calor, convección y radiación respectivamente, y descubrió el modo principal de transferencia de calor del horno. Además, mediante la prueba de medición de temperatura, verifique la precisión del método de simulación numérica. Según los resultados del experimento y la simulación, se reveló y analizó la razón del campo de temperatura desigual en la estructura original del horno. Al cambiar la estructura de la puerta trasera del horno, ajustar la distribución del volumen de aire, cambiar la distribución de la salida de aire y otras medidas, se mejora en gran medida la uniformidad del campo de temperatura dentro del horno.

El desarrollo de nuevas tendencias de diseño en el mercado de los utensilios de cocina es un proceso dinámico, lo que significa que los fabricantes necesitan desarrollar y aplicar tecnologías más avanzadas. Desde la concepción de una idea hasta el lanzamiento de un nuevo producto al mercado, el ciclo de I+D se vuelve más urgente. Por lo tanto, el tiempo restante para la investigación previa y la mejora del producto también es relativamente corto. Esto muestra que la forma que requiere más tiempo para verificar el rendimiento del horno a través de experimentos gradualmente no puede adaptarse al nuevo modo de desarrollo de productos hoy en día. La aplicación de simulación numérica puede ayudar a los desarrolladores a acelerar el proceso de desarrollo.

Con el desarrollo de la economía nacional, cocinar en el horno se ha convertido en una tendencia cada vez más importante en la vida diaria de las personas. La uniformidad de la temperatura interna del horno está estrechamente asociada con la calidad de los productos horneados. Las temperaturas internas no uniformes pueden provocar una distribución desigual del calor y provocar una coloración insatisfactoria. Además, una cocción desigual hace que los alimentos no sean comestibles. Se emplean dos métodos para investigar la uniformidad de la temperatura interna de los hornos: investigación experimental y simulación por computadora. La investigación experimental ofrece la ventaja de realizar mediciones y análisis directos en hornos reales, lo que produce resultados confiables. Mientras tanto, la simulación por computadora es una herramienta valiosa para simular simultáneamente varias condiciones. En consecuencia, la simulación numérica se aplica ampliamente en el estudio del flujo de aire y las características de transferencia de calor dentro de los hornos.

En la actualidad, se han realizado algunas investigaciones sobre el ambiente térmico en equipos similares a hornos. Por ejemplo, Yuan Hong et al.1 utilizaron el método de dinámica de fluidos computacional para realizar una simulación numérica del campo de temperatura interno del horno, y revelaron y analizaron las razones del campo de temperatura no uniforme de la estructura original del horno. Lin How Chao et al.2 hicieron una discusión en profundidad sobre la distribución del campo de temperatura interna del horno y el método del sistema de control de temperatura del horno. Zheng Jinlong3 estudió la distribución del calor de las bandejas para hornear en el horno y utilizó la ecuación de conducción del calor de Fourier para explicar que la distribución del calor de bandejas para hornear de diferentes formas es diferente. A través de mediciones y simulación numérica CFD, Xiang Linlin et al.4 estudiaron el estado de distribución del campo de temperatura en la cavidad interna de un horno integrado y propusieron mejorar la uniformidad de la temperatura cambiando el orificio en la parte superior del horno, el viento velocidad del ventilador caliente, la posición del tubo calefactor, la estructura del ventilador caliente y otros métodos de optimización. Wang Jing et al.5 demostraron que cuando la temperatura de los alimentos superaba los 171 °C, la convección se convertía en el método dominante de transferencia de calor y obtuvieron un modelo de horno óptimo mediante simulación numérica. Zhang Lanxin et al.6 simularon el campo de temperatura interna del modelo de horno en diferentes modos de funcionamiento mediante simulación numérica. Los resultados de la investigación mostraron que la uniformidad del campo de temperatura interna del modelo de horno existente podría optimizarse mejorando la estructura del horno. Gu Siyuan et al.7 simularon la influencia de varias medidas de mejora en la distribución de la temperatura de la cavidad interna estableciendo un modelo tridimensional simplificado de horno, y finalmente obtuvieron el modelo óptimo de horno integrando varias medidas. Yao Jing et al.8 analizaron el problema del calentamiento de alimentos en el horno desde la perspectiva del mecanismo, proporcionaron la distribución de energía térmica de varias formas típicas de alimentos durante el proceso de calentamiento y, mediante comparación, concluyeron que el círculo era la forma óptima del recipiente. . Li Baoqiang et al.9 propusieron un método de control basado en PID adaptativo difuso para el control de temperatura del horno de pirofilita. Al establecer un modelo de control difuso, los tres parámetros del PID se corrigieron en línea. Tian Songtao et al.10 propusieron cuatro diseños mejorados para la distribución desigual de la velocidad en cada salida de la boquilla en el modelo original. Mediante el análisis de simulación, se concluyó que el efecto de simulación óptimo se logró cuando la cámara de distribución de aire se diseñó como un trapezoide y se mejoró la disposición de las boquillas para que fuera triangular. Este trabajo toma como objeto de investigación el horno eléctrico empotrado de un determinado fabricante. Según los datos medidos de este tipo de horno, la diferencia entre el valor más alto y el valor más bajo de diferentes puntos de medición en la cavidad del horno puede alcanzar 10 °C o más, lo que afectará la calidad de horneado de los alimentos. Para mejorar el rendimiento del horno eléctrico en el proceso de uso real, este estudio mediante la combinación de experimento y simulación numérica, verifica la distribución de temperatura de la cavidad del horno, para que la distribución sea uniforme.

Para validar el modelo numérico establecido y evaluar las condiciones de contorno, se realizaron mediciones experimentales. Los estándares de prueba para el rendimiento de horneado en horno hacen referencia a EN 60350-1. La prueba se dividió en dos pasos. En primer lugar, se midió el rendimiento de calentamiento del horno vacío y se registraron los datos de temperatura para compararlos con los datos simulados. Posteriormente, el horno fue sometido a pruebas durante el horneado y se registraron datos de temperatura y dorado de los alimentos. Las pruebas abarcaron mediciones y registros de temperatura durante el proceso de horneado, junto con el dorado de la superficie posterior al horneado. Se seleccionó para la prueba un pastel horneado en una bandeja para hornear, ya que sirve como un buen indicador del rendimiento de horneado del horno. Los defectos de diseño del horno, como la temperatura desigual o la distribución de la radiación, se reflejan en el dorado del pastel. Para estudiar la distribución real de la temperatura dentro de la cavidad del horno, se tomaron medidas de temperatura en la superficie intermedia del horno. Trece puntos de medición se distribuyeron uniformemente en la superficie intermedia, como se ilustra en la Fig. 2. El instrumento de prueba empleado fue un sistema de adquisición de datos Agilent 34972A, que registra datos a una frecuencia de 1 s. El rango de medición fue de 0 a 800 °C con una precisión de 0,1 °C.

Durante el proceso de horneado, se registró la variación de temperatura del horno desde la temperatura ambiente hasta la temperatura establecida a lo largo del tiempo. La distribución de temperatura se midió en un plano paralelo al fondo y situado a 140 mm por encima del mismo. Distribuyendo uniformemente 13 sensores de temperatura en el espacio, se obtuvo la temperatura promedio y la desviación estándar en este plano. El experimento utilizó una fuente de alimentación de 220 V CA proporcionada por un regulador de voltaje que operaba a una frecuencia de 50 Hz. El voltaje, la corriente, la potencia y el consumo se monitorearon utilizando un medidor de potencia digital ISKRA MC740. Un termopar tipo K sirvió como sensor de temperatura en el plano de medición y se conectó al dispositivo de adquisición de datos Agilent 34972A a través de una tarjeta de adquisición de datos. El 34972A es un dispositivo de adquisición de datos conectado a una computadora a través de una interfaz LAN, que convierte las señales eléctricas del termopar en datos de temperatura y los muestra en la pantalla de la computadora. La configuración experimental de todos los dispositivos se puede ver en las Figs. 1 y 2.

Equipo para el experimento de horneado.

Ubicaciones de medición de temperatura dentro de la cavidad del horno.

El rendimiento de horneado del horno se probó en modo de convección forzada y la temperatura del horno se fijó en 180 °C, lo que indica que el calentador circular y el ventilador de convección del horno estaban funcionando simultáneamente. La tarta está elaborada según EN 60350: 18,5% huevos, 29% harina, 15,8% aceite de maíz, 18,5% leche y 18,5% azúcar11,12,13. Mezclar bien los ingredientes y verter en un molde para hornear y colocar en el horno para hornear. La longitud del molde para hornear es de 315 mm, la altura es de 45 mm y el ancho es de 215 mm. Los parámetros térmicos de la torta se muestran en la Tabla 1.

El modelo físico pretratado del horno consta de dos partes, el dominio fluido y el dominio sólido. El dominio fluido consiste en el aire dentro de la cámara del horno. El dominio sólido contiene aislamiento del horno, vidrio de la puerta, cubierta del ventilador, calentador y bandeja para hornear14,15,16. Las dimensiones del modelo 3D del horno son 595 mm de ancho, 455 mm de alto y 520 mm de profundidad. Modele todo el conjunto del ventilador en SolidWorks con un diámetro de ventilador de 126 mm. Utilice un patrón circular para crear 10 aspas de ventilador con un espacio angular de 36°. En el modo de horneado por aire o en el modo de calentamiento rápido, el ventilador gira a 1350 RPM para mejorar el efecto de convección. El horno tiene tres juegos de dispositivos de calentamiento: un calentador circular en la parte posterior del horno con una potencia de 1300 W, un calentador en la parte superior del horno con una potencia de 2100 W y un calentador en la parte inferior del horno con una potencia de 800 W. En la simulación se especifica su flujo de calor para que funcionen. El estado inestable de 1500S se calculó mediante simulación numérica y el paso de tiempo fue de 5S. El diagrama esquemático de la estructura del horno se muestra en la Fig. 3.

Diagrama esquemático de la estructura del horno.

Al simular el proceso de horneado se tienen en cuenta los efectos de la convección, la conducción y la radiación. Las definiciones de condiciones de contorno se refieren a artículos de investigación publicados17,18,19 y mediciones experimentales. El aire en la cámara del horno se establece como un gas ideal. Según el número de Reynolds medido experimentalmente Re = 6,8 × 104, se supone que el estado de flujo del aire es turbulencia. El modelo de turbulencia k-épsilon realizable se utiliza para el cálculo numérico porque mejora la precisión de la simulación en relación con el modelo k-épsilon estándar. El calentador genera altas temperaturas durante el proceso de horneado, por lo que el efecto de la radiación juega un papel muy importante en la simulación. El espesor óptico es un buen indicador para la selección del modelo de radiación20. El modelo P1 y el modelo Rosseland sólo son aptos para espesores ópticos superiores a 1, mientras que el espesor óptico del horno L = 0,0045 es muy inferior a 1. Sólo el modelo Ordinates puede simular el material translúcido (el cristal de la puerta del horno). Se resolvieron las siguientes ecuaciones de Navier-Stokes promediadas por Reynolds para flujo y transferencia de calor en la cavidad del horno21.

La ecuación de continuidad:

La ecuación que rige el impulso:

La ecuación que gobierna la energía:

Conservación de la intensidad de la radiación (DO):

donde \(\vec{v}\) es el campo de velocidad del aire,\(p\) es la presión y T es la temperatura. La densidad \(\rho\) del aire se obtuvo mediante la ecuación del estado del gas ideal, ya que debido a las altas diferencias de temperatura en el horno, los cambios en la densidad del aire son importantes. La conductividad térmica \(k\) y la viscosidad \(\nu\) del aire, así como el calor específico \({\text{c}}_{p}\) se consideraron constantes. Las propiedades del material sólido también se consideraron constantes, ya que su variación con la temperatura tenía un pequeño efecto en el proceso de horneado.

El análisis del campo de temperatura en el horno se basa en simulaciones tridimensionales, incompresibles, de flujo en estado estacionario y de transferencia de calor. La función de pared estándar se utiliza para resolver la cuadrícula de la capa límite, y el modelo de radiación DO (ordenadas discretas) se selecciona en función de la idoneidad de los parámetros del material del horno y el modelo de radiación. Los cálculos numéricos emplean el algoritmo de acoplamiento SIMPLEC22,23. Los términos convectivos en la ecuación de velocidad y la ecuación k se discretizan usando diferenciación a barlovento de segundo orden en las tres direcciones de coordenadas, mientras que los términos difusivos se discretizan usando diferenciación central de segundo orden.

La Tabla 1 muestra el establecimiento de las condiciones límite del horno. Debido a la transferencia de calor por convección causada por el contacto entre el vidrio de la puerta del horno y el aire y la radiación generada por el calentador interno del horno, se seleccionó el modo Mixto para la pared de la puerta. La parte inferior del horno está en contacto con el suelo y la transferencia de calor por radiación es el modo principal de transferencia de calor. Los dominios esmaltados (la cavidad del horno, la cubierta del ventilador y la bandeja para hornear) se consideran materiales compuestos de acero y esmalte.

El elemento de malla tetraédrica se utiliza para dividir el dominio informático. El tubo calefactor, la tapa del ventilador, la puerta de cristal y la rejilla volumétrica del ventilador están codificados. Al comparar los resultados de la simulación de 2,1 × 107, 4,3 × 107, 6,2 × 107, se estudió la influencia de la cuadrícula en la precisión de la simulación por computadora. Se llevó a cabo una simulación en estado estacionario para un horno sin carga y se colocaron 13 puntos de monitoreo en el plano central. Después de la convergencia de la simulación, se tomaron y promediaron los datos de 13 puntos de monitoreo. Al comparar los datos de temperatura de tres ejemplos con diferente número de cuadrículas, se encuentra que 2,1 × 107 está lejos de los otros dos resultados de simulación. Dado que los resultados de la simulación de malla 4.3 × 107 y malla 6.2 × 107 no fueron diferentes, elegimos una densidad de malla 4.3 × 107 para una simulación adicional. La verificación de la independencia se muestra en la Fig. 4.

Verificación de la independencia de la red.

Para la estructura inicial del horno, se midió la temperatura de la cavidad interna y se comparó con los resultados de la simulación numérica. Como se muestra en la Tabla 2, los resultados de la simulación numérica concuerdan bien con la tendencia de distribución de temperatura observada.

La fórmula utilizada para evaluar la consistencia de los datos de simulación es:

donde, \(e_{abs}\) es el error absoluto medio, %; n es el número de puntos de medición de temperatura en el rango de medición; Te es el valor de la temperatura de prueba experimental, °C; Tp es el valor de temperatura obtenido por simulación numérica, °C.

La temperatura promedio simulada en la cavidad del horno es de 195,4 °C y la temperatura de prueba es de 197,7 °C. El valor simulado es inferior al valor medido a 2,3 °C. Como puede verse en la Fig. 5, la temperatura de la cavidad interior del horno cerca de la pared es mayor, mientras que la temperatura cerca del cuerpo de la puerta del horno es menor. La temperatura de la cavidad interior desde la pared trasera del horno hasta el cuerpo de la puerta del horno disminuye gradualmente. Tanto los resultados simulados como los medidos muestran que el campo de temperatura dentro del horno es significativamente desigual y la desviación estándar de la temperatura es 4,63. La Figura 6 muestra una comparación de la simulación y la medición real.

El contorno de la temperatura en la superficie YZ.

Comparación de temperatura entre valores experimentales y resultados de simulación.

En el modo de horneado por aire, el tubo calefactor trasero se activa con una potencia total de 1300 W, mientras que el ventilador centrífugo trasero se enciende proporcionando una potencia adicional de 20 W. El ventilador funciona a una velocidad de 1300 r·min−1 y tiene aspas de ventilador con un radio de 63 mm. Su objetivo principal es mejorar los efectos de convección dentro del horno. Este modo está diseñado específicamente para cumplir con los requisitos de alta temperatura de los alimentos a base de carne y emplea una parrilla asadora exclusiva. Garantiza eficazmente que la coloración de los alimentos sea uniforme y minimiza el riesgo de una cocción desigual.

Los resultados de la simulación numérica muestran que existen remolinos de gran escala dentro del horno, como se muestra en las Figs. 7 y 8. Debido a que el centro del vórtice está en la zona muerta del flujo, el efecto de transferencia de calor por convección es pobre en el proceso de calentamiento real, por lo que la temperatura en esta área es significativamente más baja que la del área circundante. El vórtice central del horno es causado por el gran componente de velocidad circunferencial en la salida del ventilador, por lo que eliminar el vórtice requiere reducir el componente de velocidad circunferencial en la salida del ventilador. La pérdida de impulso en la salida de aire caliente del horno original es relativamente grave, lo que hace que la velocidad del viento disminuya cuando el aire caliente ingresa al campo de flujo principal, reduciendo así el efecto de calentamiento del ventilador caliente. La figura 8 muestra que la razón principal es que la cubierta original alrededor del lado de salida cerca de la pared, y la abertura pequeña, los lados superior e inferior se alejan de la pared y la abertura es más grande, lo que genera aire caliente. Directamente después de la colisión de la velocidad del ventilador con la pared del recinto, la mayor pérdida de impulso de la ráfaga de calor, por lo que la salida al mejorar la estructura del deflector puede mejorar la irregularidad local dentro del horno.

El contorno de la velocidad en la cavidad.

El contorno de la velocidad en la cubierta del ventilador.

El autor clasifica un conjunto de fórmulas de cálculo. La comparación entre los datos de simulación y los datos calculados muestra que los resultados son consistentes, como se muestra en la Fig. 6.

El diagrama esquemático de la fórmula de distribución del volumen de aire se muestra en la Fig. 9. La fórmula de distribución del volumen de aire se organiza de la siguiente manera:

donde, H = 102 mm, indica la mitad de la altura del deflector; T = 190,5 mm, que indica la mitad de la longitud del deflector; K = 10 mm representa el espesor de la abertura del deflector; V = 8,57 m/s, que indica la velocidad de borde del impulsor del ventilador; α significa el ángulo inicial, β significa el ángulo final; L1 representa la posición inicial de la apertura; L2 representa la posición final de la abertura; L = L2-L1, longitud de la salida de aire; El radio del ventilador es r.

Diagrama esquemático de la fórmula de distribución del volumen de aire.

La Figura 10 muestra un análisis comparativo de datos entre la simulación numérica y el cálculo de fórmulas para una velocidad de ventilador de 600 r/min y un diámetro equivalente de 16,67 mm. El gráfico demuestra claramente una gran similitud entre los resultados obtenidos de la simulación numérica y los derivados de la fórmula, validando la confiabilidad de la fórmula. Este descubrimiento significa que la fórmula tiene importantes implicaciones rectoras para el trabajo de diseño en aplicaciones de ingeniería del mundo real.

Comparación entre datos de simulación numérica y cálculo de fórmulas.

Según el análisis anterior, es evidente que la distribución del flujo de aire en la salida es desigual para la estructura del deflector original, incluso cuando el tamaño de la salida permanece constante. Esto conduce a una disparidad de temperatura significativa en el aire caliente forzado, lo que exacerba la tendencia de temperatura no uniforme dentro del horno24,25,26. Para solucionar este problema, realizamos modificaciones ajustando la longitud de la salida del deflector en diferentes posiciones manteniendo el ancho sin cambios. El objetivo era lograr una proporción similar de flujo de aire desde cada salida del mismo lado, en relación con el flujo de aire total.

Según los resultados de la simulación del campo de flujo en el modo de horneado con aire del horno, el deflector de aire se mejoró de la siguiente manera. Se eliminó la sección superior del deflector original, dejando solo los orificios de entrada en los lados exteriores izquierdo y derecho. Además, se agregaron tres pequeños orificios circulares con un diámetro de 6 mm en el hombro derecho del deflector para aumentar la presión del aire de salida. Esta modificación aseguró que el aire caliente se dirigiera hacia el área más cercana a la puerta de vidrio, elevando así la temperatura cerca de la puerta de vidrio. Además, el lado derecho del deflector estaba equipado con un orificio largo y un par de orificios cortos para equilibrar el flujo de aire y lograr una distribución de temperatura más uniforme dentro del horno. El número de agujeros en la sección inferior del deflector siguió siendo el mismo, pero sus tamaños se redujeron. En la Fig. 11 se ilustra una comparación de las estructuras deflectoras antes y después de las mejoras.

Comparación de la estructura del deflector del horno antes y después de la optimización.

En el modo de horneado al aire, los datos de medición de temperatura antes y después de la mejora del horno se muestran en la Tabla 3.

Con base en los datos antes mencionados, es evidente que el deflector mejorado exhibe una uniformidad de temperatura superior en comparación con el deflector original. En el modo de horneado por aire, antes de la optimización del programa, la diferencia de temperatura máxima de la placa de cubierta del ventilador original era de 29 °C a 200 °C y 230 °C. Bajo temperaturas de trabajo de 150 °C, 200 °C y 250 °C, la estructura mejorada en el modo de horneado por aire mostró diferencias de temperatura máximas de 8 °C, 14 °C y 18 °C, respectivamente. Estos tres conjuntos de datos indican una tendencia creciente en la diferencia de temperatura máxima con temperaturas de trabajo más altas. Se puede concluir que la diferencia máxima de temperatura de la placa de cubierta del ventilador de estructura original optimizada debe ser inferior a 29 °C cuando funciona a 200 °C, lo que subraya la eficacia de la optimización del programa para mejorar la uniformidad de la temperatura del horno. Además, la uniformidad del campo de temperatura del deflector mejorado, determinada por los valores cuadráticos medios (RMS), es notablemente superior a la del deflector original dentro del horno.

Basado en la aplicación de métodos de análisis de simulación numérica, este estudio tiene como objetivo investigar el flujo de aire interno y las características asociadas de transferencia de calor en un sistema de horno de convección forzada. Sobre la base de esta base, lleva a cabo un análisis integral de las características de uniformidad de la distribución de temperatura, identifica los factores principales que contribuyen a la distribución desigual del campo de temperatura y propone soluciones efectivas adaptadas a los requisitos prácticos.

El sistema de postcalentamiento es un componente crucial del horno. A través de un análisis en profundidad del horno, hemos derivado fórmulas relevantes para la distribución del volumen de aire en la disposición de los orificios del deflector trasero. Basándonos en los principios de distribución del flujo de aire, hemos diseñado y probado un esquema de deflectores mejorado. Los resultados indican que el deflector mejorado puede mejorar significativamente la uniformidad de la temperatura en comparación con el deflector original. La fórmula teórica derivada para la distribución del flujo de aire se puede aplicar en la ingeniería práctica y proporciona una guía valiosa para optimizar las pruebas y el desarrollo de hornos.

Los conjuntos de datos utilizados o los análisis durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a solicitud razonable.

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Conceptualización, ZY, KZ; metodología, ZY, BS, CJ y KZ; análisis formal, ZY; investigación, HL, JH; redacción de borradores originales, ZY, DC y BS; revisión y edición de redacción, KZ, BS, CJ y DC; Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito.

Correspondencia a Kai Zhang.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Yang, Z., Cheng, D., Su, B. et al. Estudio sobre la optimización de la uniformidad de temperatura en el horno bajo el modo de convección forzada. Representante científico 13, 12486 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-39317-w

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Recibido: 27 de marzo de 2023

Aceptado: 23 de julio de 2023

Publicado: 01 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39317-w

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