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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37894| Título: | Análise térmica de uma câmara frigorífica comercial via método de sensoriamento remoto: estudo de caso |
| Título(s) alternativo(s): | Thermal analysis of a commercial cold storage room using remote sensing method: case study |
| Autor(es): | Bruder, Eduardo Peres |
| Orientador(es): | Michels, Roger Nabeyama |
| Palavras-chave: | Refrigeração Energia - Consumo Sensoriamento remoto Arduino (Controlador programável) Refrigeration and refrigerating machinery Energy consumption Remote sensing Arduino (Programmable controller) |
| Data do documento: | 5-Jun-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Londrina |
| Citação: | BRUDER, Eduardo Peres. Análise térmica de uma câmara frigorífica comercial via método de sensoriamento remoto: estudo de caso. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2025. |
| Resumo: | O comércio de produtos alimentícios emprega amplamente sistemas de refrigeração, os quais demandam alto consumo de energia elétrica. Este estudo propõe a integração de tecnologias de monitoramento remoto com análise de dados para otimizar a gestão térmica de uma câmara frigorífica comercial. O trabalho visa determinar a carga térmica do sistema por meio de sensoriamento via datalogger de código aberto, utilizando sensores de temperatura DS18B20, sensor de corrente SCT- 013 e módulo RTC, conectados a plataformas ESP32 e Arduino Mega. Os dados foram coletados durante dois meses, com medições a cada 1 minuto, e analisados no Excel. A carga térmica total foi calculada considerando ganhos por transmissão, infiltração, produtos, ocupação, motores e iluminação. Os resultados revelaram que 45,98% das perdas térmicas decorrem da transmissão pelas paredes, seguida por motores (23,03%) e infiltração (13,05%). Após otimizações (como isolamento térmico reforçado, substituição de lâmpadas por LED e instalação de cortinas de ar), a carga térmica foi reduzida em 55%, passando de 89.814,05 para 49.327,37 BTU/24h, com economia mensal estimada em R$ 877,64. Conclui-se que o sensoriamento remoto é uma ferramenta viável para diagnóstico energético, permitindo melhorias significativas na eficiência operacional e redução de custos. |
| Abstract: | The food trade widely employs refrigeration systems, which require high electricity consumption. This study proposes integrating remote monitoring technologies with data analysis to optimize the thermal management of a commercial cold storage room. The work aims to determine the system's heat load through open-source datalogger sensing, using DS18B20 temperature sensors, an SCT-013 current sensor, and an RTC module connected to ESP32 and Arduino Mega platforms. Data was collected over two months, with measurements every 1 minute, and analyzed in Excel. The total heat load was calculated considering gains from transmission, infiltration, products, occupancy, motors, and lighting. Results revealed that 45.98% of thermal losses stem from wall transmission, followed by motors (23.03%) and infiltration (13.05%). After optimizations (such as enhanced insulation, LED lighting replacement, and air curtain installation), the heat load was reduced by 55%, from 89,814.05 to 49,327.37 BTU/24h, with an estimated monthly savings of R$ 877.64. It is concluded that remote sensing is a viable tool for energy diagnosis, enabling significant improvements in operational efficiency and cost reduction. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37894 |
| Aparece nas coleções: | LD - Engenharia Mecânica |
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