Resumen: En este artículo se presenta una propuesta renovada para la recuperación de energía térmica en procesos industriales a través de Redes de Intercambio de Calor Oscilatorio Dinámico DONEX. DONEX reconfigura dinámicamente arreglos de intercambiadores de calor basándose en datos de proceso en tiempo real para maximizar la captura de energía térmica. Mediante algoritmos de control avanzados y técnicas de aprendizaje automático, el sistema consigue aumentos en la recuperación energética del orden de 15-25% frente a redes estáticas, reduciendo costes operativos y la huella ambiental. Se expone un modelo matemático detallado, validación experimental a escala y consideraciones prácticas para su implementación industrial.

Introducción: Los procesos térmicos industriales son una fuente relevante de pérdida energética a escala global. Las redes tradicionales de recuperación suelen ser estáticas y no responden bien a variaciones en caudales y temperaturas. Surge la necesidad de estrategias adaptativas que optimicen la reutilización de calor residual. DONEX responde a este reto mediante la asignación dinámica y coordinada de intercambiadores para capturar y redirigir calor residual de forma eficiente.

Antecedentes: Las redes estáticas de intercambiadores operan con desajustes entre fuentes y sumideros térmicos cuando cambian las condiciones del proceso. El análisis de pinzamiento ofrece una visión estática pero carece de adaptabilidad. Alternativas dinámicas existentes suelen basarse en conmutación mecánica compleja, costosa y con problemas de fiabilidad. Nuestra aproximación aprovecha intercambiadores ya instalados en configuraciones oscilatorias controladas por software, reduciendo la inversión en hardware adicional.

Fundamentos teóricos: El modelo DONEX representa la red como un conjunto de intercambiadores caracterizados por capacidad térmica C, coeficiente de transmisión U y área A. La tasa de transferencia Q se describe por la ley de enfriamiento de Newton Q = U · A · ΔT, donde ΔT es la diferencia de temperatura entre fluidos. El estado del sistema se define por el vector x = [T_hot, T_cold, flujo_hot, flujo_cold] y su evolución por la ecuación de estado dx/dt = f(x, u), donde u representa las acciones de reconfiguración. El objetivo de control es minimizar la pérdida térmica acumulada L = ∫ Q_loss dt. Para ello se emplea control predictivo basado en modelo MPC que optimiza la reconfiguración sobre un horizonte de predicción.

Metodología: Control adaptativo con aprendizaje por refuerzo. Para afinar parámetros del MPC y enfrentar no linealidades se incorpora un agente DQN que recibe el estado x y emite acciones discretas de reconfiguración (por ejemplo redirigir un flujo o poner un intercambiador en espera). La función de recompensa penaliza la pérdida de calor y las desviaciones de temperatura objetivo, facilitando operación estable y maximización de recuperación. El entrenamiento combina datos históricos de proceso y secuencias iniciales obtenidas por optimización por recocido simulado.

Montaje experimental y validación: Se simula una red de intercambiadores a escala en MATLAB/Simulink replicando procesos industriales, con cinco intercambiadores tipo placa y marcos de distintas capacidades. Datos en tiempo real de temperaturas y caudales se adquieren con sensores y se envían a un PC industrial que ejecuta el controlador DONEX. La evaluación compara DONEX contra una red HEN estática en un escenario de planta de tratamiento de aguas residuales.

Resultados y discusión: Las pruebas muestran un incremento medio del 21% en recuperación térmica con DONEX frente a la configuración estática, con significancia estadística. El agente DQN adapta rápidamente las estrategias de reconfiguración ante cambios de carga, manteniendo estabilidad y eficiencia. Se analizan métricas de rendimiento, estabilidad de control y sensibilidad a incertidumbres de sensores y modelos.

Viabilidad comercial y escalado: DONEX aprovecha intercambiadores existentes, reduciendo inversión en hardware. El componente de control es implementable en controladores industriales estándar o como servicio en la nube. La solución escala de forma incremental dentro de una planta y puede integrarse con sistemas de gestión energética corporativos. Costes de implementación varían según alcance, con ROI proyectado en 1-3 años en múltiples aplicaciones industriales.

Aplicaciones y servicios asociados: Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, puede acompañar la implementación de DONEX aportando desarrollo de software a medida, integración de sistemas de control y despliegue de agentes de inteligencia. Como especialistas en software a medida y en Inteligencia artificial, ofrecemos soluciones que incluyen integración de sensores, desarrollo de dashboards tipo Power BI, despliegue en servicios cloud aws y azure y estrategias de ciberseguridad para proteger la infraestructura de control. Asimismo proporcionamos servicios de servicios inteligencia de negocio, agentes IA y consultoría para ia para empresas orientada a optimizar la eficiencia energética y operacional.

Verificación y fiabilidad técnica: La validación cruzó modelos teóricos con datos experimentales, verificando parámetros de transferencia y respuestas dinámicas. El uso conjunto de MPC y DQN aporta robustez frente a incertidumbres y comportamientos no lineales. Se recomiendan pruebas piloto en planta con monitoreo continuo y auditorías de ciberseguridad para garantizar integridad de datos y control remoto seguro.

Profundización técnica: DONEX conjuga principios clásicos de transferencia de calor y control predictivo con técnicas de aprendizaje por refuerzo para ajustar políticas de reconfiguración en tiempo real. Esta combinación minimiza la dependencia de actuadores mecánicos complejos y permite una rápida adaptación a distintas industrias como química, alimentaria, papelera y tratamiento de aguas. Q2BSTUDIO ofrece integración con soluciones BI y creación de paneles analíticos en Power BI que facilitan la toma de decisiones y el seguimiento del ahorro energético.

Conclusión: Las Redes de Intercambio de Calor Oscilatorio Dinámico representan un avance significativo en recuperación térmica industrial. La combinación de control predictivo, aprendizaje por refuerzo y software especializado permite aumentos sustanciales en eficiencia energética, reducción de costes y menor impacto ambiental. Q2BSTUDIO está preparada para diseñar e implantar soluciones llave en mano que incluyan desarrollo de aplicaciones, despliegue en la nube, protección mediante ciberseguridad y asesoría en inteligencia de negocio para maximizar el valor de iniciativas de eficiencia energética.

Referencias y recursos adicionales: Se recomienda consultar literatura sobre análisis de pinzamiento, control predictivo y aprendizaje por refuerzo aplicado a procesos térmicos, así como las páginas de servicio de Q2BSTUDIO para soluciones en automatización y seguridad. Para proyectos que requieran integración con infraestructuras cloud y automatización de procesos puede resultar útil explorar también nuestras capacidades en servicios cloud y automatización integradas con herramientas de inteligencia de negocio y agentes IA.