[en] This work approaches research focused on improving the implementation of a globally adaptable refrigeration system, using Barcelona as a study location to establish a reference point. The main objective is to verify the suitability of the study system based on three critical parameters: ambient temperature, relative humidity, and altitude above sea level. Whereitappears that temperature is the factor that most affects the performance of the system, followed by relative humidity and finally height, whose effect is practically negligible for performance. To achieve this goal, a mathematical formula has been developed that calculates the most significant parameter (Wet Bulb Temperature) for a cooling tower based on the environmental conditions mentioned above. Subsequently, a programming code has been created designed to evaluate the efficiency of the design refrigeration plant and determine its optimal location, maximizing performance based on weather conditions. This analysis is represented by a Coefficient of Performance (COP). Finding that at higher temperatures and relative humidity the cycle is more efficient, with values ranging between 10 and 40. Furthermore, an automation solution has been proposed for the pilot plant, which can be implemented in a real refrigeration plant. This automation includes the application of the obtained formula and provides guidelines for real-time data acquisition using sensors. In summary, this study offers a comprehensive methodology for optimizing cooling systems in different geographic locations, which can have a significant impact on energy efficiency and cost reduction worldwide.

[es] El presente trabajo aborda una investigación centrada en la mejora de la implementación de un sistema de refrigeración adaptable globalmente, utilizando Barcelona como lugar de estudio para establecer un punto de referencia. El objetivo principal es verificar la idoneidad del sistema estudiado en función de tres parámetros críticos: temperatura ambiente, humedad relativa y altitud sobre el nivel del mar. Donde se desprende que temperatura es el factor que más incide sobre el desempeño del sistema, seguido de la humedad relativa y finalmente la altura, cuyo efecto es prácticamente despreciable para el rendimiento. Para alcanzar este objetivo, se ha desarrollado una fórmula matemática que calcula el parámetro más significativo (Temperatura de bulbo húmedo) para una torre de refrigeración en base a las condiciones ambientales mencionadas anteriormente. Posteriormente, se ha creado un código de programación diseñado para evaluar la eficiencia del diseño de la planta de refrigeración y determinar su ubicación óptima, maximizando el rendimiento en función de las condiciones meteorológicas. Este análisis se traduce en un Coeficiente de Eficiencia del Ciclo de Refrigeración (COP). Encontrando que a mayor temperatura y humedad relativa el ciclo es más eficiente, con valores que oscilan entre 10 y 40. Además, se ha propuesto una solución de automatización para la planta piloto, que puede ser implementada en una planta de refrigeración real. Esta automatización incluye la aplicación de la fórmula obtenida y proporciona directrices para la adquisición de datos en tiempo real utilizando sensores. En resumen, este estudio ofrece una metodología completa para optimizar sistemas de refrigeración en diferentes ubicaciones geográficas, lo que puede tener un impacto significativo en la eficiencia energética y la reducción de costos en todo el mundo.