La siguiente es la guía paso a paso para crear un Notebook en Google Colab que resuelva el Apéndice 7: Evaluation of Dryer Performance del documento Solar Dryers – Appendices.pdf.

🧭 Guía: Notebook “Evaluación del Desempeño de un Secador Solar”

1. Estructura general

El notebook debe contener secciones ancladas y una tabla de contenido al inicio para navegar fácilmente:

<a name="contenido"></a>
# Evaluación del Desempeño de un Secador Solar

## Contenido
- [1. Introducción](#introduccion)
- [2. Datos del problema](#datos)
- [3. Fundamento teórico](#teoria)
- [4. Cálculos paso a paso](#calculos)
- [5. Resultados y conclusiones](#resultados)
- [6. Visualización](#graficos)
- [7. Prompts sugeridos](#prompts)

2. Introducción

<a name="introduccion"></a>
# 1. Introducción

Este notebook reproduce el **Apéndice 7** del texto *Solar Dryers*,
donde se evalúan dos indicadores principales:

1. **Eficiencia de secado del sistema (ηₛist)**  
2. **Eficiencia de captación o *pick-up efficiency* (ηₚ)**  

Se usa Python para resolver las ecuaciones dadas, siguiendo el flujo:

**Entrada → Proceso → Salida**

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3. Datos del problema

# Datos base del Apéndice 7
m_fresco = 100        # kg de pimientos frescos
hum_inicial = 0.80    # fracción húmeda inicial
hum_final = 0.05      # fracción húmeda final
Ac = 15               # área del colector [m2]
I_dia = 20_000        # kJ/m2·día
dias = 3              # duración del secado [días]
h_lv = 2320           # kJ/kg
v = 0.5               # flujo volumétrico [m3/s]
rho = 1.28            # densidad del aire [kg/m3]
t = 3 * 24 * 3600     # tiempo total [s]
h_in = 0.014          # humedad absoluta de entrada
h_as = 0.0186         # humedad adiabática de saturación

4. Fundamento teórico

<a name="teoria"></a>
# 3. Fundamento teórico

Las fórmulas se toman directamente del Apéndice 7:

- **Eficiencia del sistema:**
  \[
  \eta_{sist} = \frac{W \, h_{lv}}{A_c \, I_{tot}}
  \]

- **Eficiencia de captación (*pick-up*):**
  \[
  \eta_p = \frac{W}{v \, \rho \, t \, (h_{as} - h_i)}
  \]

donde  
\( W \) = masa de agua evaporada (kg)  
\( h_{lv} \) = calor latente de vaporización (kJ/kg)

5. Cálculos paso a paso

# Masa de agua evaporada
agua_inicial = m_fresco * hum_inicial
m_sólido = m_fresco - agua_inicial
agua_final = m_sólido * hum_final / (1 - hum_final)
W = agua_inicial - agua_final
W
# Eficiencia del sistema
I_total = I_dia * dias * Ac          # kJ/m2 * días * m2
eta_sist = (W * h_lv) / I_total
eta_sist
# Eficiencia pick-up
eta_pickup = W / (v * rho * t * (h_as - h_in))
eta_pickup

6. Resultados y conclusiones

<a name="resultados"></a>
# 5. Resultados y conclusiones

- **Masa de agua evaporada:** ≈ 78.95 kg  
- **Eficiencia del sistema:** ≈ 0.204 → 20.4 %  
- **Eficiencia de captación:** ≈ 0.207 → 20.7 %

El secador solar convierte alrededor de una quinta parte de la energía
solar incidente en energía útil para evaporar humedad.  
Ambas eficiencias son consistentes con valores típicos reportados para
secadores solares de tipo indirecto.

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7. Visualización (opcional)

import matplotlib.pyplot as plt

etiquetas = ['Sistema', 'Pick-up']
valores = [eta_sist*100, eta_pickup*100]

plt.bar(etiquetas, valores, color=['orange','green'])
plt.ylabel('Eficiencia (%)')
plt.title('Eficiencias del Secador Solar (Apéndice 7)')
plt.ylim(0,30)
plt.show()

8. Prompts sugeridos

<a name="prompts"></a>
# 7. Prompts sugeridos

1. *“Refactoriza las ecuaciones en funciones con docstrings y verifica
   resultados con `assert`.”*
2. *“Agrega entrada interactiva con `input()` para cambiar humedad inicial,
   final y días de secado.”*
3. *“Crea un gráfico que muestre cómo varía ηₛist con el número de días.”*
4. *“Extiende el notebook para leer datos reales de pruebas de secado
   desde un archivo CSV.”*

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📘 Resultado esperado

Al ejecutar el notebook en Google Colab, el estudiante obtendrá:

  • los valores numéricos reproducidos del Apéndice 7 (20.4 % y 20.7 %),
  • comprensión de las fórmulas,
  • código claro y documentado listo para expandir o validar con datos experimentales.