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La Dinámica de Fluidos por medio de Computadoras (CFD por sus siglas en inglés “Computacional Fluid Dynamics”) es una herramienta que, como su nombre lo indica, analiza sistemas relacionados con el flujo de fluidos por medio de simulaciones computacionales. Específicamente, se buscan soluciones numéricas de las ecuaciones diferenciales parciales que describen fenómenos físicos.¹ Ésta metodología se enfoca en estudiar modelos que satisfacen el supuesto de dominio continuo (por debajo de este, se requiere la implementación de otros modelos de análisis molecular), pasando por un amplio abanico de escalas que van desde micrómetros hasta kilómetros (macro escalas).² Además, la CFD permite el análisis de una gran variedad de escalas temporales y fenómenos físicos donde el tiempo no es un factor importante, el caso de estados estacionarios, o en situaciones en las que, por el contrario, se observan cambios constantes en periodos que pueden medirse en segundos, minutos, horas o incluso años.

En particular, en el análisis de Flujos Laminares, la CFD resuelve aproximaciones de las ecuaciones de Navier-Stokes. Por supuesto, también se pueden resolver versiones promediadas de las ecuaciones anteriores para el estudio de modelos de Turbulencia.³⁴ En la actualidad, el uso del CFD no se reduce sólo al análisis de flujos laminares y problemas de turbulencia, sino que también se utiliza para estudiar fenómenos de transporte de calor y de masa con reacciones químicas, así como problemas de aerodinámica, entre otros.⁵

Un punto que vale destacar sobre el uso de CFD es la capacidad de ésta herramienta para modelar y simular fenómenos peligrosos (dispersión de nubes tóxicas, altos niveles de radiación, sobrepresiones, incendios y explosiones) sin poner en riesgo a las personas involucrados en dicho estudio.⁶ También, el CFD disminuye los costos relacionados a situaciones experimentales.

A pesar de las visibles ventajas y bondades del CFD, también enfrenta problemas inherentes a las soluciones de tipo numérico de los fenómenos que proporciona. Por ejemplo, el reto de resolver miles, incluso millones, de ecuaciones, con millones de valores transferidos, lo que requiere de procesadores potentes, así como una capacidad amplia de memoria RAM. A pesar del avance de los sistemas de cómputo, existen problemas que no se han podido abordar debido a los costos computacionales.

El procedimiento para realizar una simulación CFD de un fenómeno consiste en tres pasos: Preprocesamiento, Procesamiento y Post-Procesamiento.

En el preprocesamiento se desarrolla la comprensión de los problemas a modelar; un correcto entendimiento de estos permite establecer las suposiciones que simplifican adecuadamente los fenómenos. En esta etapa se selecciona el escenario donde sucede el evento, reconociendo las variables significativas, como el tiempo. Muchas veces las desviaciones en los resultados se deben a una mala definición del problema durante el preprocesamiento.

El procesamiento consiste en resolver los modelos físicos y/o matemáticos que describen el fenómeno (masa, energía y/o momento). Al mismo tiempo, se asignan las fronteras, las cuales son valores iniciales para todas las variables; sin sobreestimar el sistema, considerando los grados de libertad, se definen los criterios de convergencia de la simulación computacional. Esta etapa está asociada al software utilizado para resolver las ecuaciones diferenciales asociadas.

Finalmente, en la etapa de post-procesamiento se proporcionan y analizan los resultados, pudiendo compararlos con valores experimentales con la intención de validar los resultados obtenidos. Más aún, cuando no sea posible la experimentación, la simulación de valores permite hacer inferencias sobre el fenómeno de estudio.⁷

Por lo anterior, el CFD puede resolver una amplia variedad de problemas, por lo que sus aplicaciones abarcan áreas tan diversas como: industria aeroespacial, automotriz, generación de energía, industria química, procesamiento de polímeros, investigación médica, construcción, meteorología, entre otras. Cabe destacar que parte del éxito de esta herramienta consiste en un nivel de aproximación y optimización aceptable de los resultados que proporcionan diseños fiables, en los que se reducen tiempos y costos, con un nivel de detalle que un método experimental no es capaz de proporcionar.⁸ También, es importante señalar que un estudio mediante CFD no sustituye a los estudios experimentales pues ambos se pueden complementar y retroalimentar.