Muchas de las operaciones y procesos en ingeniería química involucran fluidos, ya sean líquidos o gases. En cualquier planta de procesos hay bombas, redes de tuberías y sistemas de compresión de gases. El manejo de fluidos tiene una gran variedad de aplicaciones, ya que se puede estudiar desde el agua que fluye por una tubería, la dispersión de contaminantes en la atmósfera, hasta la generación de gas o la distribución de vapor en una planta química.

La simulación de procesos biológicos y químicos en empresas industriales ofrece la oportunidad de estudiar el efecto de la modificación de las variables y parámetros con resultados reproducibles, así como la estabilidad de sistemas y procesos frente a diferentes perturbaciones.

Aquí es donde entra en juego la dinámica de fluidos o Computational Fluid Dynamics (denominada CFD), que consiste en el arte de describir la realidad física a través de un conjunto de leyes matemáticas y relaciones entre las variables que representan el fenómeno reflejado en las ecuaciones. Esto ocurre al aproximar las integrales y derivadas de las ecuaciones por expresiones algebraicas que, una vez resueltas, proporcionan valores numéricos que permiten representar el campo fluido con la ayuda de ordenadores y herramientas informáticas adecuadas.

La CFD se está utilizando en sectores muy variados: por ejemplo, en la industria del automóvil se puede simular el comportamiento aerodinámico del coche para mejorar el rendimiento; en la industria eléctrica se ha usado CFD para determinar los campos de temperatura y flujos de calor, con el fin de optimizar la evacuación de calor en equipos y redes.

La CFD ofrece una predicción del flujo fluido utilizando modelos matemáticos (basados en ecuaciones), métodos numéricos y herramientas de software para procesar la información. Con todo ello, permite que los científicos y los ingenieros realicen experimentación numérica (simulaciones por ordenador) en una especie de laboratorio virtual mediante el uso de gemelos digitales. Sus aplicaciones en empresas industriales presentan un amplio abanico de posibilidades.

Las principales ventajas que tiene la simulación fluidodinámica en el sector industrial es que puede proporcionar información acerca de patrones de flujo, distribuciones espaciales y temporales de masa que serían difíciles, caros o imposibles de estudiar mediante técnicas experimentales tradicionales; y se pueden predecir las propiedades del fluido con gran detalle siempre y cuando se cuente con un modelo matemático adecuado.

A continuación, examinamos algunos sistemas y/o procesos industriales que se han estudiado exitosamente mediante CFD.

La simulación fluidodinámica se utiliza en procesos de digestión anaerobia (generación de biogás) para evaluar la calidad de la mezcla en el interior del digestor y los sistemas que permiten minimizar la presencia de zonas estancadas, así como para identificar nuevas configuraciones de entrada y salida del influente y el efluente, respectivamente. Asimismo, se puede estudiar el efecto de cambios generales en el diseño del biorreactor.

La simulación en este campo es capaz de arrojar datos como el volumen de biogás generado, la composición del digestato, las emisiones de la caldera y la temperatura del gas de combustión.

La CFD es ampliamente utilizada en la simulación energética de edificios para predecir el movimiento del aire y la ventilación (flujos de aire natural o forzado), así como los sistemas de climatización. Esto permite valorar su impacto en el confort de su interior y se puede realizar mediante herramientas como Ansys Fluent u OpenFoam, a partir de un modelo geométrico creado previamente.

La fermentación microbiana ayuda a producir una gran variedad de productos químicos. Las cepas microbianas se utilizan, por ejemplo, como bloques de construcción para producir biopolímeros, los cuales tienen el potencial de reemplazar los plásticos derivados de combustibles fósiles.

En este campo, la simulación CFD se ha utilizado para evaluar cambios reológicos en los procesos de fermentación y su influencia en la calidad de mezclado del medio, así como el efecto de aireación sobre la fluidodinámica del sistema. De hecho, se está convirtiendo en una parte fundamental en el diseño de fermentadores y biorreactores industriales.

En concreto, el software CFD brinda buenos resultados a la hora de trazar los vectores de velocidad del fluido alrededor del interior del fermentador y medir características como la potencia de biorreactores de tanque agitado.

La dinámica de fluidos computacional ha permitido diseñar sistemas de surgencia (movimiento de aguas profundas hacia la superficie) basados en inyección de aire para dilución o para bloquear la proliferación de floraciones microalgales nocivas, soluciones que ayudan a aumentar las poblaciones de peces y mitigar los brotes que provocan su mortandad.

Dado que se necesitan herramientas avanzadas en el proceso de diseño para comprender mejor los factores involucrados y evitar eventuales fallos estructurales, la CFD constituye una excelente herramienta para simular la dinámica de estos artefactos marinos.

El modelado y la simulación de fluidos se utiliza para mejorar la homogeneidad de sistemas biológicos de tratamiento de aguas residuales, así como para apoyar el diseño de sistemas de oxidación avanzada.

En este contexto, las herramientas CFD son tecnologías novedosas y potentes para predecir el comportamiento del flujo en el interior de las instalaciones, lo que permite analizar la hidráulica del sistema y detectar ineficiencias tales como cortocircuitos, zonas muertas o falta de mezclado en los reactores biológicos.

Los procesos de transformación de líquidos fundidos son una de las aplicaciones más comunes dentro del ámbito industrial. En esta categoría se incluyen los procesos de producción de zinc y aluminio, los procesos de fabricación de vidrio y el conformado de plásticos.

Finalmente, es necesario tener en cuenta que los resultados de la CFD siempre pueden estar sujetos a ciertas imprecisiones o incertidumbre. Para que un modelo matemático sea útil, hay que elegir adecuadamente las leyes que describen la situación real de los fenómenos estudiados y la facilidad con que las ecuaciones puedan ser resueltas para obtener soluciones precisas. Las predicciones del modelo podrían diferir de lo observado si la estructura matemática no es capaz de contener todos los fenómenos físicos relevantes.

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Por Khrystyna Kinson