Las piscifactorías bajo techo están en auge, pero una de las principales dificultades para su mayor adopción es que consumen mucha energía. Diseñarlos de manera eficiente puede ahorrar dinero y ser más sostenible, pero elegir las variables correctas durante la etapa inicial de planificación es difícil. Los expertos confían en la experiencia, lo que puede llevar a perder oportunidades de optimización.
Un equipo de científicos de la University of Seoul, de la Michigan State University y del Electronic and Telecommunication Research Institute desarrolló una herramienta de diseño inicial utilizando un modelo de simulación del rendimiento de edificios (BPS) para granjas piscícolas bajo techo que se validó con datos de mediciones in situ durante 120 días.
Nueva herramienta de diseño
Este estudio presenta una novedosa herramienta de diseño temprano que utiliza la simulación de rendimiento de edificios (BPS) para predecir el consumo de energía en granjas piscícolas bajo techo durante la etapa de planificación.
La nueva herramienta permite a los propietarios y operadores tomar decisiones informadas sobre variables de diseño como el tamaño, los equipos y los sistemas de recirculación en acuicultura (RAS), lo que genera importantes ahorros de energía.
Características clave de la herramienta
Según los científicos, las siguientes son las principales características clave de la nueva herramienta:
- Basado en datos: A diferencia de los métodos tradicionales, la herramienta se basa en datos reales in situ, lo que proporciona predicciones precisas del consumo de energía y los costos operativos.
- Fácil de usar: La herramienta está diseñada para ser fácil de usar, lo que permite a los usuarios ingresar parámetros de diseño clave y recibir comentarios inmediatos sobre su impacto en el rendimiento energético.
- Completo: La herramienta considera varios factores, incluidos los sistemas ambientales, los tipos de equipos y el clima local, para proporcionar una imagen holística del uso de energía.
Cómo funciona
Asimismo, los científicos describieron los principales pasos considerados para el uso de la nueva herramienta, entre las cuales se incluyen:
- Construcción del modelo: La herramienta utiliza EnergyPlus, una popular herramienta BPS, para crear una piscifactoría virtual basada en datos del mundo real. Este modelo puede analizar diferentes opciones de diseño, como el tamaño del edificio, los tipos de equipos e incluso las especies de peces.
- Análisis de sensibilidad: La herramienta identifica los factores de diseño clave que más impactan el consumo de energía. Esto ayuda a los diseñadores a centrar sus esfuerzos en las áreas con mayor potencial de ahorro.
- Predicción del rendimiento: La herramienta estima el uso de energía y los costos operativos para varios escenarios de diseño, lo que permite la optimización y la toma de decisiones informadas.
Beneficios para el piscicultor
“Los valores promedio de MBE y Cv(RMSE) del modelo BPS cumplieron con la tasa de error dentro de los rangos de criterios horarios para todo el período de medición”, reportan los científicos. En este sentido, la nueva herramienta permitirá a los piscicultores:
- Reducción del consumo de energía: La herramienta ayuda a diseñar granjas piscícolas energéticamente eficientes, minimizando el impacto ambiental y los costos operativos.
- Toma de decisiones informada: Los propietarios y operadores pueden tomar decisiones basadas en datos sobre variables de diseño, lo que conduce a un rendimiento óptimo.
- Intervención temprana: Abordar la eficiencia energética en una etapa temprana de la fase de diseño ahorra tiempo y recursos en comparación con la modernización de las instalaciones existentes.
- Flexibilidad: La herramienta puede ser adaptada a las necesidades de diferentes especies de peces, tamaños de granja y ubicaciones.
Conclusión
Este estudio representa un paso significativo hacia una piscicultura bajo techo más eficiente y sostenible. Al dotar a los diseñadores de herramientas predictivas, podemos construir piscifactorías más inteligentes que beneficien tanto a las empresas como al medio ambiente.
Finalmente, los científicos también describen las limitaciones del estudio, y recomiendan que se debe prestar atención a los siguientes temas:
- Ampliar la herramienta para incluir tipos de piscifactorías y parámetros operativos más diversos.
- Integrar la herramienta con algoritmos de optimización para obtener recomendaciones de diseño aún mejores.
- Promover una adopción más amplia de la herramienta dentro de la industria de la acuicultura.
El estudio fue ejecutado por el Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP) gracias al financiamiento del Gobierno de Corea, y el National Research Foundation of Korea (NRF).
Referencia (acceso abierto)
Goo, J., Kwak, Y., Kim, J., Kang, J., Shin, H., Jo, S. K., & Huh, J. H. (2024). Development of early design tool for aquaculture buildings using building performance simulation: A case study of an indoor fish farm. Developments in the Built Environment, 100363.
