Es la combinación de ecuaciones diferenciales parciales, métodos numéricos e informática que permite resolver sistemas complejos en 3D o 2D.
El coste de cálculo suele ser elevado y no puede utilizarse directamente para la supervisión en tiempo real.
Las ecuaciones diferenciales ordinarias nos permiten representar los cambios temporales de un sistema, asumiendo homogeneidad espacial. Usando una estrategia de compartimentos, también se pueden modelar sistemas heterogéneos.
El coste computacional no es elevado, por lo que podría utilizarse directamente para el seguimiento en tiempo real.
Corresponden a la búsqueda de correlación entre el conjunto de datos de entrada y de salida (y viceversa) con el fin de realizar predicciones precisas sin tener en cuenta los principios fundamentales que rigen el proceso específico.
Permite procesar una gran cantidad de datos de diferentes categorías de sistemas que son difíciles de modelar de otro modo.
La modelación híbrida combina de forma integral técnicas de CFD, EDO y Machine Learning. En este enfoque, los modelos mecanicistas (CFD/EDO) generan volúmenes de datos de alta calidad para calibrar y validar los modelos de Machine Learning, asegurando su robustez y confiabilidad. Además, desarrollamos modelos basados en EDO simplificados, optimizados para ejecución en tiempo real.
Estos se alimentan de simulaciones CFD detalladas, las cuales, debido a su alta demanda computacional, se procesan de manera asincrónica. Esta arquitectura nos permite ofrecer soluciones precisas y ágiles para la supervisión y el control de procesos industriales.
En Modela, nuestros flujos de trabajo de modelación se basan en herramientas matemáticas y numéricas probadas, con una marcada preferencia por frameworks de código abierto como OpenFOAM. El uso de software de código abierto nos permite desarrollar simulaciones de alto rendimiento y completamente personalizadas, al mismo tiempo que destinamos los recursos financieros a infraestructura computacional de primer nivel, reduciendo significativamente los tiempos de simulación y los costos generales de los proyectos. Sin embargo, en principio, mantenemos una postura independiente respecto del software. Si bien nuestra experiencia demuestra que las herramientas de código abierto pueden abordar con éxito geometrías complejas, generación de mallas y las exigencias de los solvers, nos adaptamos e integramos sin inconvenientes software comercial cuando los requerimientos específicos del proyecto o los flujos de trabajo del cliente así lo determinan.
