Modelación CFD: la ciencia y el arte del mallado

Los modelos de dinámica de fluidos computacional (CFD, por sus siglas en inglés) incorporan el dominio de los sistemas, capturando su diseño geométrico  y dimensiones. Una etapa clave es la discretización del dominio en un mallado con numerosas celdas de menor tamaño.

Prototipo virtual de un digestor anaerobio implementado por Modela. Izquierda: dominio del digestor; Centro: malla implementada; Derecha: vistas laterales de la malla.

Todas las ecuaciones del modelo deben ser resueltas en cada una de estas celdas para simular el fenómeno físico de interés. Ya sea para predecir la dispersión de un efluente, el tiempo de residencia en un tanque agitado o el efecto de un difusor de aire, la calidad del mallado es crucial. ​

Prototipo virtual de un tanque agitado. Izquierda: dominio del tanque; Centro: malla implementada (vista seccional); Derecha: vistas de la malla, otro plano seccional y vista superior.
Fuente: Sadino-Riquelme, M. C., Rivas, J., Jeison, D., Donoso-Bravo, A., & Hayes, R. E. (2022). Modelización computacional de tanques de mezcla para bioprocesos: Developing a comprehensive workflow. The Canadian Journal of Chemical Engineering, 100(11), 3210-3226.

En ModelaCFD somos conscientes de la importancia del mallado, por lo que implementamos cuidadosamente el de nuestros prototipos virtuales. Este proceso implica el cumplimiento de indicadores objetivos de calidad. Sin embargo, no existe un procedimiento estándar para lograrlos porque cada geometría es un desafío distinto.

Esto demanda mucha creatividad y paciencia para discretizar el dominio, que, en ocasiones, son premiadas con la aparición de hermosos patrones, como los de estas mariposas, que nos recuerdan que no existe un mallado más perfecto que el de la propia naturaleza.​

Prototipo virtual de una porción de mar en el norte de Chile, implementado por Modela. Izquierda: vistas del dominio marino; Derecha: vistas de la malla, desde arriba y desde abajo.

Mallado

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo se determina el tamaño óptimo de las celdas de la malla para equilibrar precisión y coste computacional, especialmente en el caso de geometrías complejas?

El proceso de determinación del tamaño óptimo de las celdas de la malla es un paso fundamental para garantizar la precisión y eficacia de las simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD). En el caso de las geometrías complejas, empezamos por identificar las zonas en las que se espera que las variaciones del flujo de fluidos sean significativas. En estas regiones, se utilizan celdas más pequeñas para captar con precisión patrones de flujo detallados. A la inversa, pueden aplicarse celdas más grandes en zonas con variaciones mínimas del flujo para reducir la demanda computacional. Este enfoque, conocido como refinamiento de malla, se guía por los resultados preliminares de la simulación y por una comprensión teórica de la dinámica de fluidos implicada. También se emplean técnicas como el refinamiento de malla adaptativo, en el que la malla se ajusta dinámicamente en función de las características del flujo, para optimizar el equilibrio entre precisión y eficacia.

2. ¿Qué métricas específicas se utilizan para evaluar la calidad de la malla y cómo influyen estas métricas en el resultado de la simulación?

Existen varias métricas cruciales para evaluar la calidad de la malla en las simulaciones CFD. Entre ellos se incluyen indicadores objetivos de asimetría, relación de aspecto y ortogonalidad, entre otros. La asimetría mide hasta qué punto una celda se desvía de la forma ideal, lo que podría afectar a la precisión de los cálculos de gradiente dentro de la celda. La relación de aspecto evalúa el alargamiento de una celda, donde una relación de aspecto elevada puede provocar errores numéricos de difusión. La ortogonalidad evalúa el ángulo entre las caras y los bordes de las celdas, ya que los ángulos alejados de 90° pueden perjudicar la precisión de los resultados. Los ajustes se realizan en función de estas métricas para mejorar la calidad de la malla, lo que influye directamente en el resultado de la simulación al aumentar la precisión y reducir los errores numéricos.

3. ¿Puede dar ejemplos de cómo una malla bien construida ha influido directamente en el éxito de un proyecto o simulación concretos, destacando los retos y soluciones encontrados?

Un ejemplo sería un proyecto destinado a evaluar el diseño de un difusor industrial para el vertido de salmuera. El cuidadoso diseño de la malla nos permitió simular con precisión la dispersión del penacho. Al aplicar una malla refinada con celdas más pequeñas en las zonas próximas a los puntos de vertido del efluente, pudimos captar los complejos patrones de flujo y la flotabilidad del penacho. Este nivel de detalle permite proponer modificaciones de diseño y funcionamiento que podrían mejorar significativamente la eficacia de la dispersión del penacho y, en consecuencia, garantizar un impacto mínimo en el medio ambiente.