Turbulencia

Lo básico: ¿Qué es la turbulencia?

Pero, ¿qué es exactamente la turbulencia? Desentrañemos este concepto desde la base.

La naturaleza impredecible de la turbulencia se debe a que en ella influyen varios factores, internos o externos, que hacen que el flujo de partículas se desvíe de su movimiento normal y suave.

Distinción entre flujo suave y turbulento

Curiosamente, no todos los flujos de fluidos son turbulentos. Cuando los fluidos fluyen lentamente, siguen un flujo suave o laminar. Sin embargo, al aumentar la velocidad, el flujo se vuelve inestable y pasa a turbulento. Esta transición depende del número de Reynolds, denotado por Re.

Desmenucemos la relación entre el número de Reynolds y el flujo del fluido:

En esta fórmula, ρ es la densidad del fluido, V es la velocidad, L es la longitud característica y μ es la viscosidad dinámica. La transición del flujo laminar al turbulento se produce cuando el Re supera un valor crítico determinado, \(Re_{c}\), que difiere según la situación de que se trate.

Ejemplos reales de turbulencia

La turbulencia no es un concepto abstracto e intangible que sólo aparezca en complejas ecuaciones matemáticas. Es un suceso fenomenalmente común que te encuentras en tu vida cotidiana.

Descubrir las causas de las turbulencias

Ahora que tienes claro cómo es la turbulencia, vamos a explorar por qué se produce en primer lugar.

Factores desencadenantes de la turbulencia en la dinámica de fluidos

Los desencadenantes clave que precipitan la turbulencia son la velocidad excesiva, las superficies desiguales y la variación de la densidad del fluido. He aquí un breve desglose de cada uno:

• Velocidad excesiva: El aumento de la velocidad del fluido agrava las inestabilidades dentro del flujo, provocando que se vuelva turbulento.
• Rugosidad de la superficie: Las superficies rugosas perturban la fluidez del flujo y pueden provocar turbulencias.
• Variación de la densidad del fluido: Si se produce un cambio en la densidad del fluido, quizá debido a una variación de temperatura, puede desencadenar turbulencias.

Comprender los factores externos que influyen en las turbulencias

Más allá de lo que ocurre en el interior del fluido, hay varias influencias externas, como la velocidad del viento, las ondas gravitatorias, la convección térmica, etc., que también desempeñan un papel crucial en la inducción de turbulencias.

La turbulencia en contextos de ingeniería

Es innegable la complejidad de la turbulencia y el reto que plantea al campo de la ingeniería. Afortunadamente, aunque la turbulencia sea caótica e impredecible, puedes estudiarla y tenerla en cuenta al diseñar sistemas y soluciones en diversos contextos de ingeniería.

El papel de la turbulencia en la ingeniería

La turbulencia desempeña un papel integral en numerosas disciplinas de la ingeniería, desde la civil a la aeronáutica, pasando por todas las demás. Comprender y predecir la turbulencia es esencial para el diseño eficiente y eficaz, el funcionamiento y la seguridad de diversos sistemas de ingeniería. He aquí algunas formas en que la turbulencia está entrelazada con la ingeniería:

• Sistemas fluidomecánicos: En este campo, la turbulencia puede ser tanto una ventaja como una molestia. Por ejemplo, puede mejorar la eficacia de la mezcla en los reactores químicos, pero también puede provocar el desgaste de las tuberías y otros equipos.
• Ingeniería aeronáutica: El flujo de aire turbulento puede influir en las fuerzas de sustentación y resistencia en la dinámica de vuelo, afectando así a la eficacia y seguridad de la aeronave.
• Ingeniería medioambiental: La turbulencia contribuye a la difusión y dilución de contaminantes en ríos y aire, lo que permite a los ingenieros predecir el impacto medioambiental de estos contaminantes.

La clave para aprovechar eficazmente la turbulencia reside en comprender los conceptos fundamentales de la ingeniería de la turbulencia.

Conceptos fundamentales de la ingeniería de la turbulencia

Para empezar, la turbulencia es un proceso tridimensional que depende del tiempo. Debido a su naturaleza impredecible, se caracteriza por métodos estadísticos en lugar de deterministas.

Un concepto fundamental aquí es la energía cinética turbulenta (TKE), denotada por \(k\). Es la medida de la energía en el flujo turbulento y su fórmula es

\[ k = \frac{1}{2}(u'^2 + v'^2 + w'^2) \]

Aquí, \(u'\), \(v'\), y \(w'\) son los componentes fluctuantes de la velocidad a lo largo de las direcciones x, y, y z, respectivamente.

Otro aspecto fundamental es determinar la velocidad a la que la TKE se transfiere de los remolinos más grandes "que contienen energía" a los remolinos más pequeños "que la disipan", una propiedad conocida como velocidad de disipación de energía (\(ε\)).

Considera las fuentes en cadena: el fenómeno común por el que al tirar de un extremo de una cadena desde una pila se forma una "fuente" ascendente. Esto se debe en gran medida a las cascadas de energía turbulenta, lo que pone de relieve la relevancia práctica de la energía turbulenta y la tasa de disipación.

El impacto práctico de la turbulencia en la ingeniería

Desde el diseño de las alas de los aviones hasta la planificación de la ventilación de las ciudades, la turbulencia es un factor inevitable que los ingenieros deben tener en cuenta. Cómo se gestiona la turbulencia puede marcar la diferencia entre un funcionamiento sin problemas y un fallo catastrófico. Por ello, la ingeniería moderna se centra en gran medida en comprender, predecir y mitigar los efectos de la turbulencia.

Comprender la turbulencia puede aportar valiosas ideas a los ingenieros que trabajan en aerodinámica, motores de combustión, pruebas en túneles de viento, sistemas hidroeléctricos e incluso predicción meteorológica. Si se gestiona correctamente, la turbulencia puede incluso convertirse en una ventaja, por ejemplo, para mejorar la mezcla o la transferencia de calor.

Análisis de casos prácticos de ingeniería de la turbulencia

Hemos hablado bastante de la turbulencia y de su papel en la ingeniería. Pero, ¿cómo se manifiesta en el mundo real? Exploremos algunos casos.

En el diseño de aviones, los ingenieros intentan optimizar la forma del ala para reducir la resistencia y la estela turbulenta, aumentando así la velocidad del avión y la eficiencia del combustible. A la inversa, en el lanzamiento de cohetes, los ingenieros generan turbulencias controladas en la base del cohete para evitar que los gases de escape, extremadamente calientes, dañen la estructura del cohete.

En el sector energético, la turbulencia es crucial para mejorar la eficacia de las turbinas eólicas e hidráulicas. Al comprender cómo interactúan los flujos turbulentos del viento con las palas de las turbinas, los ingenieros pueden diseñar turbinas más eficaces para aprovechar la energía renovable.

Por último, en Ingeniería Climática, comprender la turbulencia es clave para que los modelos de predicción meteorológica y climática sean precisos. La turbulencia influye en la transferencia de calor, momento y humedad, afectando así a los patrones meteorológicos y a la dinámica del clima.

En efecto, la turbulencia añade una capa de complejidad a los proyectos de ingeniería, pero con un conocimiento profundo de su naturaleza y comportamiento, puedes convertirla en una ventaja para mejorar el diseño y la eficacia de innumerables sistemas.

La ciencia de la modelización de la turbulencia en ingeniería

En el ámbito de la ingeniería, la modelización de la turbulencia es un aspecto crucial de la dinámica de fluidos computacional que proporciona una estructura matemática para comprender y predecir el impacto de la turbulencia en diversas aplicaciones. La ciencia que hay detrás de la modelización de turbulencias combina matemáticas avanzadas, dinámica de fluidos y conocimientos de ingeniería para descifrar la intrincada física del movimiento caótico de los fluidos, allanando el camino hacia sistemas de ingeniería más eficientes y fiables.

Introducción a la modelización de la turbulencia en ingeniería

Empezando por la esencia misma de la modelización de la turbulencia, trata de formular modelos matemáticos que encapsulen la naturaleza caótica y aleatoria de los flujos turbulentos. Destilados en una forma computacionalmente manejable, estos modelos pueden predecir cómo se comportarán los elementos fluidos en un espectro de condiciones, basándose en determinadas entradas y restricciones.

• Modelos Navier-Stokes promediados por Reynolds (RANS): Una de las metodologías más utilizadas, los modelos RANS, promedian las propiedades del fluido a lo largo del tiempo, produciendo soluciones en estado estacionario que pueden reducir considerablemente el esfuerzo computacional.
• Modelos de Simulación de Grandes Foucault (LES): Los modelos LES, en cambio, sólo filtran las escalas más pequeñas del flujo, permitiendo resolver los remolinos más grandes y que contienen más energía. Esto da lugar a predicciones más precisas de las características del flujo, pero con un coste computacional mucho mayor.
• Simulación Numérica Directa (DNS): Este enfoque resuelve las ecuaciones exactas de Navier-Stokes sin ningún modelo para la turbulencia, capturando así todas las escalas del movimiento turbulento. Sin embargo, la DNS requiere una enorme cantidad de recursos computacionales y, por tanto, actualmente se limita al estudio de flujos sencillos o a la investigación fundamental.

La elección del modelo depende en gran medida de los requisitos específicos de un problema de ingeniería, estableciendo un equilibrio entre la precisión de la predicción y el coste computacional.

Técnicas y enfoques para la modelización de la turbulencia

En cada una de las amplias clases de modelos anteriores, se emplean diversas técnicas y enfoques para abordar los matices del flujo turbulento. Ya se trate de abordar la anisotropía de los remolinos turbulentos, de tener en cuenta la transferencia de calor y masa o de incorporar influencias específicas del sistema, estas técnicas modifican y afinan los modelos básicos de turbulencia.

Por ejemplo, dentro de los modelos RANS, tenemos el modelo \(k-ε\) y el modelo \(k-ω\). El primero, el modelo \(k-ε\), se basa en dos ecuaciones de transporte: una para la TKE (\(k\)) y otra para su tasa de disipación (\(ε\)). Este modelo es adecuado para flujos totalmente turbulentos y con un elevado número de Reynolds.

El modelo \(k-ω\), por el contrario, resuelve dos ecuaciones de transporte: una para la TKE y otra para la tasa de disipación específica (\(ω\)). Aunque es muy preciso para los flujos de la capa límite, es sensible al valor de \(ω\) de la corriente libre, lo que puede suponer una limitación.

Si nos fijamos en los modelos LES, el modelo de Smagorinsky es una opción popular. Este modelo formula una relación entre las escalas mayores, resueltas, y las escalas menores, filtradas, de la turbulencia. Aunque esto es eficiente desde el punto de vista computacional, a menudo subestima la energía en las escalas más pequeñas, lo que conlleva una pérdida de precisión.

En los últimos tiempos están surgiendo modelos híbridos como la Simulación de Foucault Separada (DES) y la Simulación Adaptativa a Escalas (SAS). Estos modelos combinan los puntos fuertes de RANS y LES, utilizando modelos RANS cerca de las paredes (donde la turbulencia es predecible) y cambiando a modelos LES en el flujo central (donde la turbulencia es inestable). Estos modelos son prometedores para geometrías complejas y flujos no estacionarios, pero aún están en fase de desarrollo y validación.

Retos y soluciones en la modelización de la turbulencia en ingeniería

La modelización de la turbulencia está repleta de retos, principalmente debido a la naturaleza intrínsecamente caótica y multiescala de la turbulencia. Mantener los costes computacionales bajo control, garantizando al mismo tiempo un nivel aceptable de precisión, es un problema persistente. Además, existen incertidumbres en las constantes y supuestos del modelo, dificultades para captar las estructuras turbulentas y la necesidad de una amplia validación.

• Alto coste computacional: Las técnicas como DNS y LES, aunque más precisas, tienen un coste computacional desorbitadamente alto. En este caso, las ecuaciones RANS o los modelos híbridos pueden ser una solución, ya que ofrecen un buen equilibrio entre precisión y gasto computacional.
• Incertidumbres del modelo: Los modelos de turbulencia suelen contener constantes empíricas y suposiciones que deben calibrarse para distintos flujos. El uso de modelos de turbulencia adaptativos y de técnicas de aprendizaje automático resulta prometedor para resolver este problema.
• Dificultades de validación: La validación experimental de los modelos de turbulencia suele ser un asunto peliagudo debido a la naturaleza multiescala de los flujos turbulentos. En este caso, realizar estudios de validación a diferentes escalas y comparar los resultados con datos de referencia puede aumentar la credibilidad de los modelos.

Investigación de vanguardia y avances en la modelización de turbulencias

El vasto campo de la modelización de turbulencias es testigo de continuas innovaciones y avances, impulsados por las cada vez mayores capacidades computacionales y el afán por comprender y predecir los flujos turbulentos con mayor precisión.

Un área que está ganando terreno es el uso de enfoques basados en datos y en el aprendizaje automático para integrar datos de alta fidelidad en los modelos de turbulencia. Esto permite captar fenomenológicamente las complejidades de la turbulencia sin necesidad de cálculos prohibitivamente costosos.

Además, se están proponiendo y perfeccionando muchos modelos nuevos de turbulencia para satisfacer las necesidades específicas de las aplicaciones de ingeniería. Por ejemplo, el modelo de Simulación Adaptativa a Escala (SAS) y el modelo de Transporte del Esfuerzo Cortante (SST) se están optimizando para flujos aerodinámicos y procesos de combustión, proporcionando soluciones más precisas y eficaces.

Hay mucho más que explorar y aprender en este campo en constante evolución. Con una sólida comprensión de los conceptos y principios básicos de la modelización de la turbulencia, podrás apreciar estos avances y su impacto en las prácticas de ingeniería.

Turbulencia - Puntos clave

• La turbulencia se refiere a los cambios caóticos e irregulares de velocidad en el flujo de un fluido, que se producen cuando éste se desplaza por encima de una determinada velocidad.
• El cambio de flujo suave (laminar) a turbulento depende del número de Reynolds. La transición se produce cuando el número de Reynolds supera un determinado valor crítico.
• Ciertos factores desencadenan la turbulencia, como la alta velocidad, la rugosidad de la superficie y la variación de la densidad del fluido. Los factores externos, como la velocidad del viento y las ondas gravitatorias, también pueden inducir turbulencias.
• En ingeniería, la turbulencia es un aspecto importante a tener en cuenta, ya que desempeña un papel crucial en campos como los sistemas fluidomecánicos, la ingeniería aeronáutica y la ingeniería medioambiental.
• La modelización de la turbulencia en ingeniería es una parte de la dinámica de fluidos computacional que proporciona una estructura matemática para predecir el impacto de la turbulencia. Esto implica el uso de varios modelos, como los modelos Navier-Stokes promediados por Reynolds (RANS), los modelos de simulación de grandes remolinos (LES) y la simulación numérica directa (DNS).