Modelos de turbulencia en dinámica de fluidos explicados: desde el Modelo de Eddy Viscosity hasta la Simulación Directa Numérica, cubriendo RSM, LES y modelos híbridos.
6 Modelos de Turbulencia en Dinámica de Fluidos
La turbulencia es uno de los fenómenos más complejos dentro de la dinámica de fluidos. Ocurre cuando el flujo del fluido se vuelve caótico e impredecible. Para estudiar y predecir el comportamiento de los fluidos turbulentos, se han desarrollado varios modelos de turbulencia en el campo de la ingeniería térmica. A continuación, exploramos seis modelos comunes utilizados en la dinámica de fluidos computacional (CFD) para simular la turbulencia.
1. Modelo de Eddy Viscosity (EVM)
El modelo de Eddy Viscosity es uno de los más simples y se basa en la hipótesis de que la turbulencia puede ser tratada como una viscosidad adicional, llamada viscosidad turbulenta. Esta aproximación se aplica a modelos como el k-ε (energía cinética de turbulencia y su tasa de disipación) y el k-ω (energía cinética de turbulencia y tasa de desintegración específica). Estos modelos son adecuados para flujos plenamente desarrollados y con suficiente isotropía.
- k-ε Model: Utiliza dos ecuaciones de transporte, una para la energía cinética turbulenta \( k \) y otra para la tasa de disipación \( ε \).
- k-ω Model: Similar al modelo k-ε, pero en lugar de usar la tasa de disipación, usa una ecuación para la frecuencia específica de la turbulencia \( ω \).
2. Modelo Reynolds Stress (RSM)
El Modelo Reynold Stress calcula directamente las componentes del tensor de tensiones de Reynolds, a diferencia del EVM que agrupa la turbulencia en un solo término viscoso. Esto resulta en seis ecuaciones adicionales (para tres dimensiones) que deben resolverse, lo que lo hace más complejo pero potencialmente más preciso en flujos anisotrópicos.
3. Modelos LES (Large Eddy Simulation)
La simulación de Grandes Vórtices (LES) trata de resolver las estructuras grandes de la turbulencia y modelar las más pequeñas. Este enfoque requiere una alta resolución espaciotemporal, lo cual implica un mayor costo computacional. Sin embargo, ofrece un balance entre precisión y eficiencia, siendo más detallado que los modelos de Eddy Visocity pero menos costoso que las simulaciones DNS (Direct Numerical Simulation).
4. Simulación Directa Numérica (DNS)
La Simulación Directa Numérica (DNS) resuelve todas las escalas de la turbulencia sin modelizar ninguna parte del flujo. Esto la hace extremadamente precisa, pero también altamente demandante en términos de recursos computacionales. En la práctica, se utiliza más para estudios científicos y menos para aplicaciones industriales debido a su complejidad y costos.
5. Modelo de Vórtices Coherentes
Este modelo se centra en capturar vórtices específicos que se sostienen o evolucionan de manera coherente en el flujo turbulento. Este enfoque es útil para estudios específicos donde ciertas estructuras coherentes gobiernan el comportamiento del flujo, como en la aerodinámica de vehículos y la dinámica de mezclas.
6. Modelos híbridos RANS-LES
Los modelos híbridos combinan las ventajas de RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) y LES. Un enfoque común es usar RANS en la zona cercana a las paredes y LES en las zonas alejadas de estas, obteniendo un buen compromiso entre precisión y eficiencia computacional. Un ejemplo de este tipo de modelo es el Detached Eddy Simulation (DES).
- DES: Combina RANS en las capas límite y LES en la separación de flujo, proporcionando detalles de turbulencia con menor costo computacional.
En resumen, la elección del modelo de turbulencia apropiado depende de los requerimientos específicos de precisión y los recursos computacionales disponibles. Desde modelos simples como el k-ε hasta métodos detallados como LES y DNS, cada modelo tiene sus aplicaciones óptimas dentro de la ingeniería térmica y la dinámica de fluidos.
