Shell and Tube Heat exchangers (STHEs) are the most common type of heat exchangers. They are applied in numerous industrial installations. The minimization of the costs of these heat exchangers is a key goal for both designers and users. The design of this type of heat exchanger involves complex processes, including selection of the geometrical and operating parameters. The traditional design approach of Shell and Tube Heat Exchangers consists of the evaluation of a number of different exchanger geometries to identify those satisfying a requirement of heat and a set of geometric and operational constraints. However, this approach is slow, inaccurate and does not guarantee an optimal solution. In this paper, different evolutionary algorithms to optimize STHEs economically are analyzed and applied, including the particle swarm optimization, genetic algorithms and mixed ant colony optimization, this last one developed by the authors. As objective function the minimization of total annual cost was considered. For optimization were considered as independent design variables the inside diameter of the shell, the outer pipe diameter and spacing between the baffles. They were also considered for optimizing two patterns or arrangements of tubes, in a triangle and a square. An example of three case studies of optimization of heat exchanger is presented. The results of the optimization using the mixed ant colony technique are compared with those obtained using particle swarm and genetic algorithms.
Los intercambiadores de calor de tubo y coraza (ICTC) son el tipo más común de los intercambiadores de calor. Los mismos se aplican en numerosas instalaciones industriales. La minimización de los costes de estos intercambiadores de calor es un objetivo clave tanto para los diseñadores como para los usuarios. El diseño del intercambiador de calor implica procesos complejos, incluyendo la selección de los parámetros geométricos y parámetros de funcionamiento. El enfoque tradicional de diseño para los intercambiadores de calor de tubo y coraza consiste en la evaluación de un determinado número de geometrías diferentes del intercambiador para identificar aquellas que satisfacen un requerimiento de calor y un conjunto de restricciones geométricas y operacionales. Sin embargo, este enfoque es lento, poco preciso y no garantiza una solución óptima. En el presente trabajo seanalizan y aplican diferentes algoritmos evolutivos para optimizar económicamente los mismos, entre ellos la optimización con enjambre de partículas, por algoritmos genéticos y por colonia de hormigas mixto, este último desarrollado por los autores. Como función objetivo se consideró la minimización del costototal anual. Para la optimización se consideraron como variables independientes de diseño el diámetro interior de la coraza, el diámetro exterior del tubo y el espaciamiento entre los deflectores. También se consideraron para la optimización dos disposiciones o arreglos de tubos: en forma de triángulo y en forma de cuadrado. Se presentan tres estudios de caso de la optimización de un intercambiador de calor. Los resultados de la optimización usando la técnica de colonia de hormigas mixta son comparados con aquellos obtenido usando enjambre de partículas y algoritmos genéticos.
