# Calculadora de Pérdida de Carga Local (h = K·v²/2g)

Calcula la pérdida de carga local (menor) en accesorios, válvulas y codos de tubería: h_m=K·v²/(2g), ΔP_m=K·ρ·v²/2. Incluye valores K típicos para 14 accesorios comunes (válvulas de compuerta/globo/check, codos 90°/45°, tes, expansiones/contracciones súbitas, entradas/salidas). Se puede elegir el tipo o definir K. Admite n accesorios idénticos en serie; devuelve la altura (m/ft) y la caída de presión (Pa/kPa/bar). Densidad en kg/m³, g/cm³ o lb/ft³.

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- **Categoría:** Math & Numbers

- **Palabras clave:** pérdida local, pérdida en accesorios, coeficiente de pérdida, factor k, válvula, codo, tee, pérdida de carga, caída de presión, mecánica de fluidos, tubería, altura de velocidad

## Descripción general

La calculadora de pérdida de carga local estima la altura de pérdida y la caída de presión causadas por válvulas, codos, tes, entradas, salidas y otros accesorios de tubería mediante hₘ = K·v²/(2g) y ΔPₘ = K·ρ·v²/2. Permite seleccionar un valor K típico o introducirlo manualmente, calcular varios accesorios idénticos en serie y obtener resultados en m, ft, Pa, kPa y bar.

## Entradas

- **Tipo de componente** (select): Pick a preset to pre-fill a typical loss coefficient K. The K field below stays user-editable; if you leave K empty the preset's typical value is used.
- **Coeficiente de pérdida K** (number): Loss coefficient K (dimensionless). If left empty and a preset Component Type is selected, the preset's typical K is used. When Component Type is "Custom K", K must be provided. Typical ranges: gate valve ~0.15, globe valve ~10, 90° std elbow ~0.9, sharp exit ~1.0.
- **Velocidad v** (number): Mean flow velocity v in the pipe (m/s).
- **Densidad ρ** (number): Fluid density ρ in the selected Density Unit (default water ≈ 1000 kg/m³).
- **Unidad de densidad** (select)
- **Gravedad g** (number): Gravitational acceleration g in m/s² (Earth default 9.81).
- **Cantidad n** (number): Number n of identical fittings in series. Total loss = n · K · v²/(2g).
- **Decimales** (number)

## Cuándo usarlo

- Para estimar la pérdida adicional producida por accesorios y válvulas en una tubería.
- Para comparar el efecto hidráulico de distintos codos, tes, entradas, salidas o tipos de válvula.
- Para calcular la pérdida total de n accesorios idénticos instalados en serie.

## Cómo funciona

- Selecciona el tipo de componente para usar un coeficiente K típico o elige K personalizado e introduce su valor.
- Indica la velocidad media del fluido, la densidad y, si es necesario, las unidades de densidad.
- Define la gravedad y la cantidad de accesorios idénticos en serie; los valores predeterminados son 9,81 m/s² y n = 1.
- La herramienta calcula la pérdida de carga hₘ y la caída de presión ΔPₘ, y muestra los resultados en las unidades disponibles.

## Casos de uso

- Diseño y revisión de redes de tuberías para estimar pérdidas en válvulas, codos y tes.
- Análisis de sistemas hidráulicos y selección preliminar de configuraciones con menor resistencia local.
- Comprobación de cálculos de mecánica de fluidos usando distintas velocidades, densidades y cantidades de accesorios.

## Preguntas frecuentes

### ¿Qué fórmula utiliza la calculadora?

Usa hₘ = n·K·v²/(2g) para la pérdida de carga y ΔPₘ = n·K·ρ·v²/2 para la caída de presión.

### ¿Qué representa el coeficiente K?

K es un coeficiente adimensional que representa la resistencia local de un accesorio, válvula, entrada o salida.

### ¿Puedo introducir un valor K propio?

Sí. Selecciona “K personalizado” e introduce un valor K igual o mayor que cero.

### ¿Cómo se calculan varios accesorios iguales?

La pérdida se multiplica por la cantidad n de accesorios idénticos instalados en serie.

### ¿Qué unidades devuelve?

Devuelve la pérdida de carga en m y ft, y la caída de presión en Pa, kPa y bar.

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## Ejemplos

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- [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Android Kotlin](https://elysiatools.com/es/samples/android-image-processing-kotlin): Ejemplos de procesamiento de imágenes Android Kotlin incluyendo lectura/escritura, escalado y conversión de formato
- [Ejemplos de Procesamiento de Imágenes Web Python](https://elysiatools.com/es/samples/web-image-processing-python): Ejemplos de procesamiento de imágenes Web Python usando PIL/Pillow incluyendo lectura, guardado, redimensionamiento y conversión de formato
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