Evaluación de la eficiencia energética de motocicletas a combustión interna en un escenario de conducción urbana del entorno UTS

Abstract

El presente proyecto tuvo como objetivo determinar el consumo energético específico de motocicletas de 150 cc con sistema de alimentación por carburador e inyección electrónica, y estimar el comportamiento energético del parque motociclista del entorno de la Institución Universitaria Tecnológica de Santander (UTS), con el fin de proponer estrategias de movilidad sostenible. La metodología integró la caracterización tecnológica y operativa del parque motociclista mediante una encuesta a la comunidad estudiantil (n = 406), la construcción de un ciclo de conducción representativo a partir de mediciones de velocidad y tiempo con GPS logger en la ruta urbana de mayor uso, y la aplicación de un modelo energético simplificado basado en las fuerzas resistivas al movimiento (rodadura, aerodinámica, gravitacional e inercial), calibrado mediante ensayos en banco de rodillo de dos motocicletas representativas de cada tecnología. Los resultados evidenciaron que la motocicleta con inyección electrónica presentó un consumo específico 17,36 % menor que la motocicleta carburada (3,989 frente a 4,827 L/100km) bajo el ciclo de conducción representativo, diferencia estadísticamente significativa (p < 0,001) tanto en el análisis global como por régimen de aceleración. El segmento de 125-150 cc, identificado como predominante en el parque encuestado (60,34 %), permitió extrapolar los resultados al comportamiento energético del parque, estimándose una reducción potencial del 11,09 % en el consumo y las emisiones de CO2 ante una eventual adopción total de inyección electrónica en dicho segmento. Se concluye que la inyección electrónica constituye una alternativa energéticamente más eficiente que el carburador en condiciones reales de circulación urbana, formulándose estrategias de movilidad sostenible fundamentadas en evidencia cuantitativa. Como aporte adicional, se desarrolló y validó un algoritmo de predicción, complementado con una herramienta interactiva de acceso web, que permite estimar el comportamiento energético del parque bajo distintos escenarios de composición tecnológica y patrones de uso