La siguiente es una guía didáctica completa para desarrollar en clase un notebook de Google Colab basado en el Apéndice 7 del libro Solar Dryers, aplicando las normas del documento Apuntes de LaTeX para redactar ecuaciones y secciones bien estructuradas.

🧭 Guía para crear el Notebook: “Evaluación del desempeño de un secador solar”

Apuntes de Latex

🎯 Objetivos de aprendizaje

  • Organizar un notebook profesional y legible en Google Colab con índice automático.
  • Redactar correctamente ecuaciones en modo texto y resaltado usando sintaxis LaTeX.
  • Reproducir los cálculos de eficiencia del sistema (ηd) y de captación (ηp) del Apéndice 7.
  • Utilizar prompts de IA (Gemini o ChatGPT) para ampliar datos y graficar eficiencias horarias.

🧩 Estructura general del Notebook

📘 1. Celda de presentación (texto)

# Evaluación del desempeño de un secador solar
Basado en el *Apéndice 7* del libro *Solar Dryers*.
Autores del grupo:  
Carrera: Ingeniería Agroindustrial  
Asignatura: **Fundamentos de Programación**  
Fecha: 5 de noviebre de 2025

💡 Tip: Usa #, ##, ### para crear títulos jerárquicos que Google Colab incluirá automáticamente en el Índice lateral.

🧾 2. Celda de Introducción (texto)

## Introducción
En esta práctica se evalúa el **rendimiento termodinámico de un secador solar** utilizado
para deshidratar pimientos frescos.  
Se calculan dos indicadores:
- **Eficiencia global del sistema (ηd)**: mide la fracción de energía solar útilmente empleada.  
- **Eficiencia de captación o *pick-up* (ηp)**: mide el grado de aprovechamiento del aire caliente para absorber humedad.

Los resultados se comparan con valores teóricos obtenidos de correlaciones psicrométricas.

🎯 3. Celda de Objetivos (texto)

## Objetivos
1. Reproducir los cálculos del Apéndice 7.  
2. Aplicar las fórmulas en celdas de código Python.  
3. Aprender a escribir correctamente ecuaciones en LaTeX.  
4. Extender el análisis para representar las eficiencias a lo largo de un día de secado.

📚 4. Celda teórica: Eficiencia del sistema (ηd)

Eficiencia global del sistema (ηd)

La eficiencia de secado del sistema se obtiene mediante la ecuación:

\[\eta_d = \frac{W \, L_v}{I_d \, A_c}\]

donde: - \(W\) = masa de agua evaporada (kg)
- \(L_v\) = calor latente de vaporización (kJ/kg)
- \(I_d\) = insolación total incidente (kJ/m²·día)
- \(A_c\) = área del colector (m²)

🧠 Prompt sugerido para Gemini

Explica paso a paso cómo calcular la eficiencia del sistema ηd de un secador solar usando la ecuación anterior. Proporciona ejemplos con diferentes valores de insolación y área del colector, y genera un pequeño conjunto de datos simulados para graficar ηd frente a la insolación.

💻 Celda de código

# Parámetros base
W = 78.95      # kg
Lv = 2320      # kJ/kg
Id = 60000     # kJ/m2
A = 15         # m2

eta_d = (W * Lv) / (Id * A)
print(f"Eficiencia del sistema ηd = {eta_d*100:.2f}%")

📚 5. Celda teórica: Eficiencia de captación (ηp)

Eficiencia de captación (Pick-up Efficiency, ηp)

Evalúa la capacidad del aire caliente para absorber humedad.

\[\eta_p = \frac{W}{V \, \rho \, t \, (h_{as} - h_i)}\]

donde: - \(V\) = caudal de aire (m³/s)
- \(\rho\) = densidad del aire (kg/m³)
- \(t\) = tiempo de secado (s)
- \(h_{as}\) = humedad absoluta a saturación adiabática
- \(h_i\) = humedad absoluta del aire de entrada

🧠 Prompt sugerido para Gemini

Crea una tabla hipotética con distintos valores de caudal de aire y densidad, y calcula ηp para cada caso. Genera una gráfica de ηp vs V. Incluye explicaciones breves de qué factores aumentan o reducen esta eficiencia.

💻 Celda de código

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

W = 78.95
rho = 1.28
t = 259200  # 3 días
h_i = 0.014
h_as = 0.0186
V = np.linspace(0.3, 0.7, 6)

eta_p = W / (V * rho * t * (h_as - h_i))

plt.plot(V, eta_p*100, 'o-')
plt.xlabel("Caudal de aire V (m³/s)")
plt.ylabel("Eficiencia de captación ηp (%)")
plt.title("Variación de ηp con el caudal de aire")
plt.grid(True)
plt.show()

📊 6. Celda: Gráficas de comparación ηd y ηp

## Comparación gráfica de las eficiencias
A continuación se muestra la comparación entre la eficiencia del sistema y la de captación.
# Datos para graficar
valores = ['ηd', 'ηp']
eficiencias = [0.204, 0.207]

plt.bar(valores, [x*100 for x in eficiencias], color=['skyblue','orange'])
plt.ylabel("Eficiencia (%)")
plt.title("Comparación de eficiencias del secador solar")
plt.show()

🧮 7. Celda: Extensión del análisis

🧠 Prompt sugerido

Genera datos horarios de insolación y temperatura entre 6 h y 18 h que sumen 20 MJ/m²·día, calcula ηd y ηp hora a hora, y grafícalos en función del tiempo.

(Se conecta con el notebook horario desarrollado anteriormente.)

🧩 8. Celda de conclusiones

## Conclusiones

1. Las eficiencias obtenidas (ηd ≈ 20 %, ηp ≈ 21 %) coinciden con los valores
   reportados en el Apéndice 7.  
2. Se logró escribir correctamente las ecuaciones en modo matemático mediante
   LaTeX (`$$…$$`).  
3. La organización de secciones facilita el uso del índice automático de Colab.  
4. El análisis horario permite visualizar la variación dinámica de la eficiencia durante el día.

🪶 Consejos finales de redacción

  • Usa $…$ para ecuaciones en línea y $$…$$ para ecuaciones centradas.

  • Agrega texto normal dentro de una ecuación con \text{…}: $$\eta_p = \frac{W}{V\,\rho\,t\,(h_{as}-h_i)} \quad \text{donde } W = 78.95\,\text{kg}$$

  • Introduce listas y subtítulos con ### para mejorar la navegación.

  • Verifica que el Índice de Colab muestre:

    • Presentación
    • Introducción
    • Objetivos
    • Eficiencia del sistema
    • Eficiencia de captación
    • Gráficas
    • Conclusiones