Conocimientos básicos sobre Dinámica Computacional de Fluidos CFD

EVALUACIÓN DE ALIVIADEROS HIDRÁULICOS

Presa de W.A.C. Bennett

Ondas de choque en el Aliviadero de Chute

En la presa de WAC Bennett, las diferencias en la geometría del aliviadero entre el modelo hidráulico físico a partir de los años sesenta y el actual prototipo dificultan la extracción de conclusiones fiables sobre la formación de ondas de choque y la capacidad del aliviadero a partir de resultados de pruebas en un modelo físico.

La magnitud de las ondas de choque en el conducto del aliviadero de hormigón forrado está muy influenciada por una reducción del 44% en el ancho del canal aguas abajo de las tres puertas radiales en la cabeza de obra, así como las aperturas relativas de las puertas radiales. Las ondas de choque conducen a niveles localmente más altos del agua que han causado sobrecargas de las paredes del canal en ciertas operaciones históricas.

Pruebas de derrame sobre prototipo con descargas de hasta 2.865 m3/s fueron llevadas a cabo en 2012 para proporcionar mediciones de perfiles de la superficie de agua a lo largo de las paredes del canal, las exploraciones láser 3D de la superficie del agua en el canal y el vídeo del modelo calibrado de los patrones de flujo para FLOW-3D  mostraron un acuerdo entre ellas, (modelo numérico y las observaciones de campo) particularmente para la ubicación y altura de la primera onda de choque en las paredes del conducto (Figura 1).

 

Figura 1

.

El modelo calibrado de FLOW-3D confirmó que el diseño de la prueba de inundación se podía pasar con seguridad sin sobrecargar las paredes del canal del aliviadero si las tres puertas radiales se abrían según lo prescrito.

El modelo CFD también proporcionó información sobre el daño en el conducto del aliviadero. Índices de cavitación fueron calculados a partir de FLOW-3D y fueron comparados con los datos empíricos del USBR y se encontró que eran coherentes con el rendimiento histórico del aliviadero. El análisis numérico apoyó las inspecciones de campo que concluyeron que el deterioro de la condición del canal del aliviadero no se debía a la cavitación.

.

.

Presa de Trathcona

Condiciones de aproximación pobre del flujo e incertidumbre de las curvas de descarga del aliviadero 

FLOW-3D se utilizó para investigar las malas condiciones de aproximación e incertidumbres con las curvas de descarga del aliviadero de la presa de Strathcona, que incluye tres portones verticales de elevación en el estribo derecho de la presa.

Las curvas de descarga para el aliviadero de Strathcona se desarrollaron a partir de una combinación de ajustes empíricos y pruebas limitadas de modelos físicos hidráulicos en un canal que no incluía geometría de los muelles y pilares.

Las pruebas de calibración y de los modelos numéricos se basaron en comparaciones con observaciones de derrames sobre prototipos de 1982 cuando las tres puertas estaban completamente abiertas, lo que supuso una gran depresión en la superficie del agua, aguas arriba de la Bahía (Figura 2).

El flujo aproximado a la bahía de la izquierda está distorsionado por el agua que fluye paralela al eje de la presa y se hunde sobre el muro de contención de hormigón adyacente a la ladera de aguas arriba de la presa. El flujo entra en las otras dos bahías mucho más suavemente. Además de los patrones de flujo muy similares producidos en el modelo numérico en comparación con el prototipo, los niveles de agua simulada coincidían con las mediciones de 1982.

 

Figura 2

El modelo CFD calibrado produce descargas dentro del 5% de la curva de descarga del aliviadero para el rango de funcionamiento normal del depósito, con todas las puertas completamente abiertas.

Sin embargo, en niveles más altos en el reservorio, que puede ocurrir durante el paso de grandes inundaciones (como se muestra en la figura 3), la diferencia entre las descargas simuladas y las curvas de descarga es superior al 10% ya que las pruebas sobre el modelo físico fueron llevadas a cabo con geometría simplificada y por lo tanto las correcciones empíricas no representaron adecuadamente los patrones complejos del flujo cercano.

El modelo de FLOW-3D proporcionó mayor conocimiento sobre las curvas de descarga para bahías individuales, condiciones de cierre y de transición entre orificio y el flujo de superficie libre.

Figura 3

.

Presa de John Hart

Optimización del aliviadero propuesto

La presa de hormigón John Hart fue modificada para incluir un nuevo aliviadero de cresta libre que se situó entre un aliviadero cerrado ya existente y una estructura de salida de bajo nivel que está actualmente en construcción. Se realizaron mejoras significativas en el diseño del aliviadero propuesto mediante un proceso de optimización sistemático utilizando FLOW-3D.

El diseño preliminar del aliviadero de cresta libre se basó en guías de diseño en ingeniería hidráulica. Los bloques de hormigón estaban diseñados para proteger la roca en la punta de la presa. Una nueva pared de entrenamiento derecho guiará el flujo desde el nuevo aliviadero hacia el canal de entrada a la piscina y protegerá la estructura de salida de bajo nivel de las descargas de los aliviaderos.

Los resultados del modelo de FLOW-3D para el diseño inicial y optimizado del nuevo aliviadero se muestran en la figura 4.

El análisis CFD llevó a un aumento del 10% en la capacidad de descarga, disminución significativa en el impacto vial por encima de la cresta del aliviadero y patrones de flujo mejorados incluyendo hasta una reducción de 5 m en los niveles de agua a lo largo de la pared derecha propuesta.  Para comprobar el diseño propuesto se utilizarán pruebas de modelos físicos hidráulicos.

 

 

Figura 4

.

Conclusión

BC Hydro ha estado utilizando FLOW-3D para investigar una amplia gama de problemas hidráulicos para diferentes tipos de aliviaderos y estructuras de transporte de agua que llevan una mejor comprensión de los patrones de flujo y rendimiento.

Los datos del prototipo y pruebas de modelos físicos hidráulicos fiables se utilizan siempre que sea posible para mejorar la confianza en los resultados del modelo numérico.

_______________________________________________________________________________________________

.

Fuente: FLOW-3D

 

Modelo de combustión sólida de propelente

La combustión de combustible sólido es un método tradicional de extracción de energía desde objetos sólidos. Sin embargo, una aplicación relativamente nueva es la combustión de combustible sólido en la propulsión de cohetes.

El desarrollo del nuevo modelo de objetos combustibles en FLOW-3D v 11.1 fue motivado por la combustión sólida de propelentes en cohetes. El modelo describe la conversión del propelente sólido del cohete a gas con una fuente de calor, reproduciendo el proceso de la combustión en cohetes de combustible sólido.

.

La física detrás del modelo

El quemado del propelente en la cámara de combustión incrementa la temperatura y la presión del gas circundante. Además, a medida que el propelente es quemado, el dominio del flujo aumenta. Es interesante predecir aquellos cambios en el flujo debido a que la dinámica (ejemplo, trayectoria y velocidad) del cohete depende de ellos.

Para considerar los cambios en el tamaño del dominio del flujo, se ha desarrollado una variante del modelo general de objetos móviles (OMG). En el modelo aumentado, el componente de geometría que representa al propelente sólido se designa como un componente OMG de un tipo especial: en lugar de moverse, cambia de forma y tamaño.

Si el estrés elástico dentro del propelente sólido necesita ser modelado, el modelo de interacción fluido-estructura funcionará con este nuevo desarrollo.

La fuente de masa del gas de combustión se asume de tipo estancamiento, es decir, la velocidad inicial del gas de escape es cero. Como resultado, no hay un término de fuente adicional presente en las ecuaciones de conservación de momento. La velocidad de combustión se define por la siguiente ecuación. DM/DT es la tasa de combustión o, simplemente, la tasa de cambio de masa del propelente sólido, P es la presión del gas de combustión, y a y b son parámetros empíricos.

Cómo configurar el modelo

El modelo requiere que se active el modelo de flujo compresible. El propelente sólido se define como un tipo especial de un componente geométrico de combustión y los parámetros de reacción (a y b) necesitan ser definidos. Los valores predeterminados para los coeficientes multiplicador y de potencia son fijados por el programa, pero estos valores pueden ser modificados por el usuario. Los valores por defecto para los coeficientes multiplicador y de potencia son 1E-05 y 0,5, respectivamente. Estos valores pueden ser modificados por el usuario.

.

Ejemplo de simulaciones con resultados

Esta simulación es de un propelente sólido que se quema dentro de un cohete.

El diseño utilizado para la parte del cohete junto con la parte real se muestra en la figura 1. Se usó una malla cilíndrica debido a la geometría cilíndrica del modelo.

La evolución de la presión del gas (la evolución con el tiempo se muestra en la simulación 1), la velocidad y la fracción de masa de gas de combustión es típicamente lo que un usuario probablemente estudiará.

El número Courant también se muestra en los resultados (Figura 2), que es una relación entre la distancia recorrida por el fluido en un paso de tiempo al tamaño de la celda de malla.

.

.

Número Courant

Valores más altos del número Courant indican que el tamaño del paso del tiempo puede ser demasiado grande para capturar con precisión las características locales del flujo. En la figura 4, el número Courant permanece bajo dentro de la cámara de ignición, pero aumenta a medida que el flujo pasa de la cámara a la tobera.

Desde que el principal propósito de estudio de este caso fue simular el comportamiento del objeto combustible, en cuanto la cámara de ignición trabaje, el número Courante va a ser bajo, asegurando una solución precisa. Esto no sucede en la tobera, pero el usuario puede reducir el paso de tiempo para ejecutar la simulación a un número de Courant más bajo, si es necesario.

Figura 2

.

Explícito versus implícito

Hasta ahora podrías haber pensado en las complejidades numéricas involucradas en esta simulación. El tamaño global del paso de tiempo es limitado por la velocidad de advección en la tobera, que puede conducir a tiempos largos de computación. Se podría utilizar un esquema advección implícito para agilizar los cálculos. Sin embargo, el tamaño del paso de tiempo debe controlarse cuidadosamente para minimizar los errores asociados con el esquema implícito.

 

Pathlines y circulación

Figura 3

Pathlines son excelentes funciones matemáticas y herramientas de visualización para entender la historia de una partícula fluida en el dominio computacional. Una herramienta de visualización fuerte como FlowSight calcula los pathlines dependiendo de los requisitos del usuario en términos de longitud, número, etc.

La figura 3 muestra la parte combustible desde la parte inferior (dirección longitudinal) hacia la ventanilla superior izquierda. Los pathlines se calculan y visualizan en la ventana principal (la figura del centro). De un vistazo, se puede ver que una cantidad significativa de circulación local está sucediendo, junto con una circulación global en la periferia. Tal física puede ser importante para entender cómo programar la trayectoria de un cohete.

 

_______________________________________________________________________________________________

.

Fuente: FLOW-3D

 

Modelo de dos fluidos, dos temperaturas

Los tanques de combustible para naves espaciales y automóviles además de ciertos dispositivos microfluídicos requieren un modelado preciso de las fases líquidas y gaseosas para operaciones seguras y eficientes. Además de la presencia de una interfaz de fluido en tales sistemas, la física de la transferencia de calor y el cambio de fase también deben ser obtenidos con precisión por lo que puede llegar a ser muy complejo.

Para simular escenarios tan complejos, se ha introducido en FLOW-3D v12.0, la próxima versión del software, un modelo de dos fluidos y dos temperaturas.

.

Modelo simplificado: dos fluidos, una temperatura

El método del monitoreo de la interfaz entre dos fluidos en FLOW-3D, TruVOF, funciona en conjunto con el modelo de dos fluidos, incluyendo los modelos de transferencia de calor y de cambio de fase. Una de las simplificaciones de este modelo, sin embargo, ha sido que la temperatura de la celda de malla que está dentro de la interfaz, está representada por una temperatura de mezcla (por lo tanto, un modelo simplificado) Tmix.

La aproximación de la temperatura de mezcla es adecuada cuando la temperatura es continua y suave a través de la interfaz, pero no se puede considerar estas hipótesis en los casos con líquidos y gases debido a las grandes diferencias en sus propiedades termofísicas.

La precisión de la solución en tales sistemas podría verse superada por la excesiva difusión numérica causada por el promedio de la energía del fluido y de la temperatura en las celdas que contienen la mezcla líquido-gas. El modelo de temperatura simplificado ofrece solo una solución parcial en tales casos.

.

Modelo integral: dos fluidos, dos temperaturas

Para superar las deficiencias del enfoque de una temperatura, en la versión 11.3 se introdujo un modelo de dos temperaturas para la solución de dos fluidos. Esto implica resolver la ecuación de transporte de energía para cada fluido y también almacenar la temperatura de cada fase, como se muestra en el siguiente esquema. La celda de malla con la superficie libre ahora tiene una representación de las temperaturas del líquido (T1) y del gas (T2).

 

 

 

 

.

Tank sloshing

En este estudio de sloshing en un tanque, el líquido está a la temperatura inicial de 300 K y el gas a 400 K. La diferencia en el alcance de la difusión numérica entre el modelo simplificado y el completo se muestra en las animaciones a continuación.

Desde la perspectiva de la temperatura, a medida que el tiempo avanza, la difusión numérica en la solución vista con el modelo de una temperatura avanza rápidamente eclipsando la interfaz de los fluidos.

.

.

Soldadura por caída en aire

En este estudio de caso de soldadura por caída: el metal líquido cae a 2300 K por gravedad, a través del aire sobre un lecho metálico solidificado. Las temperaturas iniciales de aire y cama son 293K. Con el modelo simplificado, la caída de temperatura del metal líquido comienza a disminuir rápidamente incluso antes de llegar al lecho metálico, debido a la difusión numérica. Por otro lado, en el modelo integral, las gotas mantienen su temperatura inicial, lo que lleva a una mejor solución.

 

.

Fuente: FLOW-3D

 

Modelización de flujos de líquido-gas en plantas de tratamiento de agua

La desinfección con Ozono es un proceso de las Plantas de Tratamiento para eliminar las bacterias / virus provenientes del agua infectada, reduciendo la concentración de hierro, magnesio y sulfato, y los problemas de sabor y hedor. La desinfección con Ozono es fundamental para asegurar una alta calidad en la planta de tratamiento del agua.

El Ozono es formado en las plantas de tratamiento usando un generador de Ozono. El agua sin tratar pasa a través de un tubo venturi, que introduce el ozono hacia el agua, creando una mezcla de ozono-agua. La efectiva desinfección de esta mezcla depende de la combinación, advección y disolución del ozono en el agua.

Conocer el comportamiento de la mezcla líquido-gas supone comprender claramente el efecto de la hidrodinámica local y de la mezcla. Una buena solución numérica puede capturar esta física compleja y modelar con precisión los flujos líquido-gas en las instalaciones de tratamiento de agua.

Por consiguiente, se pueden optimizar los parámetros físicos del equipo de mezcla de ozono-agua y las características de formación de ozono.

.

Como funciona el Modelo de Disolución de Gas

El modelo de disolución de masa de gas realiza un seguimiento de las concentraciones relativas de gas en una celda computacional. Si la concentración de gas en la celda es menor que la concentración de saturación de gas, entonces hay una transferencia masiva de gas de las burbujas de gas al agua. La siguiente ecuación de transferencia de masa gas-líquido resume esta idea:

donde  es el coeficiente de transferencia de masa líquida,  es el área interfacial específica,  es la concentración de saturación del gas disuelto y  es la concentración local de gas. Con esta ecuación relativamente simple, el modelo de disolución de masa de gas FLOW-3D, hace un excelente trabajo de seguimiento de la disolución de gas en el fluido cercano.

En una simulación CFD típica que utiliza este modelo, el gas se genera y se introduce en el fluido, donde se rastrea la dinámica de la mezcla gas-fluido. Usando el modelo de partículas de FLOW-3D, el gas se genera como partículas, que luego se disuelven en el fluido con el tiempo, lo que aumenta la concentración de gas en el fluido.

 

.

Simulación CFD de FLOW-3D que muestra la generación y disolución de partículas de gas en el fluido circundante

Esta simulación tiene una concentración de saturación (  ) de 0.0004 y un coeficiente local de transferencia de masa líquida ) de 0.07. Las partículas se generan a una velocidad de 100 partículas/s durante 100 segundos. Las partículas se mueven hacia arriba simplemente debido a la flotabilidad. A este nivel de concentración de saturación y coeficiente local de transferencia de masa líquida, todas las partículas de gas se disuelven casi por completo en el fluido y apenas llegan a la superficie libre. La animación también muestra la vida útil de las partículas, el número total de partículas y la concentración de gas en el fluido, lo que ilustra la disolución del gas a lo largo del tiempo.

.

 .

Simulación CFD de FLOW-3D que muestra la mezcla y disolución de partículas de gas dentro de un mezclador mecánico

Esta simulación tiene una mezcla de partículas de fluido y gas que se liberan en un recipiente que contiene la paleta mezcladora. A medida que la paleta gira, las partículas de gas se disuelven en el fluido. En esta simulación se activa un modelo de turbulencia (k-ε) para mejorar la mezcla, además de la mezcla mecánica ya acelerada que se produce debido a las paletas giratorias.

.

Fuente: FLOW-3D

 

Mitigación del gas disuelto en la presa de Boundary

La presa de Boundary se encuentra en el río Pend Oreille en el noreste de Washington.

El proyecto consistió en una presa con un arco de 340 pies de alto, siete salidas de bajo nivel para las esclusas, dos aliviaderos de desbordamiento de alto nivel y una central eléctrica con capacidad de aproximadamente 1.003 MW.

_

Se ha demostrado que la descarga del aliviadero y de las esclusas en el Desarrollo Hidroeléctrico Fronterizo produce altas concentraciones de gas disuelto (TDG) en el agua de escorrentía del aliviadero. Con el propósito de mitigar esta producción de gas, se encargaron estudios para determinar modificaciones sobre las estructuras del aliviadero del proyecto.

La resolución de muchos de los problemas del diseño hidráulico se basó en los resultados de los modelos numéricos hidráulicos. Estas modificaciones fueron construidas y probadas.

El modelo de CFD que se desarrolló en base a estos estudios, se utilizó para simular flujos a través de varias de las siete compuertas y los dos aliviaderos de desbordamiento del proyecto.

FLOW-3D fue seleccionada para el análisis dada su capacidad para simular los chorros en caída libre y su algoritmo único para simular la entrada de aire por turbulencia en la superficie libre.

Estas capacidades hacen que el programa sea el más adecuado para simular las variadas y complejas condiciones de flujo en el desarrollo del proyecto del canal.

Los modelos de FLOW-3D desarrollados para el estudio de la presa Boundary se han utilizado principalmente para comprender los procesos hidráulicos e hidrodinámicos que impulsan el intercambio de gases en el canal en condiciones de derrame. Además, estos modelos se usaron para desarrollar alternativas de mitigación de diseños estructurales TDG (incluida la estimación de las cargas hidráulicas), y en combinación con el modelo predictivo TDG, para predecir el rendimiento TDG de las alternativas de mitigación propuestas.

Para llevarlo a cabo, burbujas de aire fueron emitidas y rastreadas en el modelo del aliviadero durante su entrada en la piscina, su circulación a través de ésta y finalmente su salida por la superficie.

El modelo rastreó la presión y los históricos temporales asociados con cada una de estas burbujas de aire. Esta información se usó como entrada a una herramienta predictiva de TDG para ayudar a predecir la producción total de gas disuelto en la etapa final. El rendimiento predictivo global se calibró y validó con éxito a los datos reales del prototipo TDG.

Las predicciones TDG se realizaron para el proyecto en dos pasos: el modelo CFD se aplicó primero para evaluar el sistema hidráulico y los patrones de flujo de la piscina, y luego se importaron los resultados hidráulicos del modelo CFD al modelo PPGT  (transferencia de gas de la piscina de inmersión)  que se desarrolló empleando Excel.

El modelo se utilizó en primer lugar para simular las condiciones de flujo existente o caso base con flujos de 10,000, 13,000 y 20,000 cfs a través de cada uno de los aliviaderos del proyecto. Se analizó las condiciones de la simulación hidráulica para la prueba y, a continuación, se agregaron partículas de burbujas a este modelo. De este modo, se reinició la operación y se rastreó a las partículas hasta que pudieron alcanzar la superficie y volvieran a la atmósfera.

Los resultados finales del modelo se usaron para ayudar a evaluar el impacto que estas modificaciones tendrían en los niveles de TDG aguas abajo en un rango de flujos. Las simulaciones CFD se realizaron con flujos idénticos a través de los aliviaderos bajo condiciones existentes y modificadas y se extrajeron los historiales de burbujas de los resultados de CFD para ser utilizado en el modelo de hoja de cálculo predictivo de TDG.

Software Open Source vs Software Comercial

En general se define Software como el conjunto de instrucciones escritas en un determinado lenguaje de programación (Código Fuente) y compiladas (empaquetadas) para realizar de forma automatizada funciones muy diversas en un computador.

Un software de cálculo CFD (Computational Fluid Dynamics) por ejemplo, es aquel que incluye en las líneas de código, el cálculo mediante la resolución por aproximación de las ecuaciones de la dinámica de fluidos de Navier-Stokes. El usuario no requiere resolver de forma manual dichas ecuaciones sino que es el software el que realiza el trabajo.

Si además, el software incluye un entorno para entrada de datos (User Interface o UI), el trabajo del usuario se facilita aun más. Si el entorno para entrada de datos es gráfico para entrada y manipulación de geometría, se denomina GUI o Graphical User Interface. Bien el UI o GUI también forman parte del software, como otro elemento más.

. 

¿Qué es el Software Open Source o de Código abierto?

Un software de Código abierto u Open Source es un software en el que cualquier persona tiene acceso a las instrucciones escritas de programación del mismo o Código Fuente. El usuario puede: Usar, Estudiar, Modificar y Distribuir dicho código de forma libre y gratuita.

Lo más común es que bajo los términos de la licencia Open Source, el usuario que emplee dicho código, esté obligado a distribuir cualquier modificación de forma gratuita.

Algunos ejemplos de software Open Source muy conocidos:

Linux (Ubuntu, RedHat…) como sistemas operativos para ordenadores, Android para smartphones, OpenOffice como paquete ofimático, GIMP para retoque fotográfico, etc. En cuanto a software de cálculo CFD de código abierto, el más conocido es OpenFOAM.

En la tabla adjunta más abajo se indica las características más importantes (ventajas e inconvenientes del software de Código abierto)

.

   

 

.

¿Qué es un software comercial o propietario?

Un software comercial o propietario es un software en el que sus desarrolladores tienen total control sobre su código fuente. El usuario no tiene acceso a dicho código y simplemente tiene derecho al uso del software en sí.

El propietario del software empaqueta el software en un entorno amigable y muy productivo para el usuario.

La licencia de uso de un software comercial está encaminada a limitar el uso indebido del mismo.

Entre los ejemplos de software propietario son también muy conocidos:

Windows / IOS como sistemas operativos para ordenadores, tabletas y smartphones, Office como paquete ofimático, Adobe Photoshop para retoque fotográfico, etc. En cuanto a software de cálculo CFD propietario hay muchas opciones en función de las aplicaciones a simular. Por ejemplo, nosotros apostamos por FLOW-3D (www.flow3d.es) para aplicaciones de cálculo de fluidos transitorios en lámina libre.

             

.

Características. Ventajas e inconvenientes

Nos referiremos en este caso al comparativo de software libre y propietario en el ámbito del cálculo fluidodinámico que es el que conocemos.

.

¿Entonces, cuál es el veredicto, qué elegir?

El software CFD libre y el software CFD comercial o propietario deberán coexistir en el tiempo.

Cada tipo de software está adaptado a unas demandas concretas. Por ejemplo, el software libre ofrece una buena plataforma de investigación y desarrollo donde no existen limitaciones en cuanto a tiempo, productividad y robustez, podría ser por ejemplo el caso de estudiantes, investigadores, universidades, etc. Cuando hablamos del ámbito empresarial o cuando la aplicación es muy específica, la cosa cambia. Las empresas o universidades involucradas en desarrollos de proyectos y productos o investigaciones respectivamente, normalmente cuentan con tiempos limitados y altos niveles de exigencia en cuanto a calidad y precisión. En la actualidad, estos estándares solamente se obtienen mediante códigos comerciales solventemente mantenidos.

.

Para entenderlo, vamos a poner un símil en una empresa de mecanizado. Un software comercial sería como la máquina de control numérico (fresadora, torno, etc) que el Cliente compra para poder fabricar al día siguiente de forma precisa sus piezas. El fabricante de la máquina puede formar a trabajadores de la empresa (que no conocen la forma en la que la máquina ha sido fabricada). Si la máquina se rompe, puede llamar al soporte técnico y es reparada para que la producción no pare. Si el operario abandona la empresa, en poco tiempo otro operario es formado y se continúa la producción sin pausa.

Un software libre sería como fabricarse uno mismo una máquina de la que se tienen los planos en una página de internet. Estos planos funcionan porque a su vez otros usuarios aseguran que los han empleado de forma efectiva. La máquina fabricada puede llegar a funcionar bien pero requiere de un tiempo antes de que esto suceda, hay que conocer cómo fabricarla incluso contratar a alguien experto en ello. Además, si la máquina se rompe sería complicado encontrar a alguien que nos la repare para seguir produciendo.

Creemos que el software CFD libre es necesario y cumple una labor muy importante. Apoya e incentiva el desarrollo del software comercial y ofrece alternativas en determinados sectores. Sin embargo, creemos que aun hoy en día, la marcha establecida por las demandas de la empresa solamente es seguida por las empresas desarrolladoras de software CFD comercial. El software comercial es una máquina perfectamente engrasada para que funcione para lo que ha sido pensada y los usuarios manejan dicha máquina para ser productivos en el sector en el que desean ser punteros.

 

 

Modelo de Sedimentación de lodos

 La sedimentación es la primera etapa para el tratamiento de aguas residuales, seguida de la digestión y la eliminación. En FLOW-3D v11.3, se ha desarrollado un modelo de sedimentación que permite simularla en decantadores, fosas sépticas y otros equipos de tratamiento de aguas residuales.

El movimiento del lodo está determinado tanto por el propio flujo de aguas residuales como por la sedimentación, impulsada por la gravedad de los flóculos que componen el lodo.

La ecuación de transporte para el lodo es     donde C indica la concentración de lodo, que se define como la masa de lodo por unidad de volumen; D es el coeficiente de difusión del lodo;  es la velocidad total del lodo que se puede descomponer como   donde  es la velocidad de la mezcla de lodo-agua y  es la velocidad de sedimentación que siempre está en la dirección de la gravedad.

En general, el valor de  disminuye al aumentar C. Se reduce a cero cuando C alcanza un valor crítico, Cmax, que es la concentración máxima del lodo cuando este se asienta. En estas regiones completamente asentadas con C = Cmax, el lodo dejaría de decantarse, pero puede seguir siendo arrastrado por el flujo de agua. Cmax es un parámetro de entrada especificado por el usuario del modelo.

Los usuarios también tienen la opción de definir  como una función de C usando datos tabulados provenientes de un ensayo o la ecuación de Vesilind (1968).

La animación anterior es el resultado de la simulación de la decantación de lodos en un tanque séptico.

.

Autor: Dr. Gengsheng Wei

Evaluación del tiempo de contacto efectivo en tanques de cloración mediante simulación numérica CFD. (parte I)

Los tanques de contacto son estructuras hidráulicas enmarcadas normalmente en las plantas de tratamiento de agua; plantas potabilizadoras, depuradoras, etc. En ellas, el agua se pone en contacto con algún agente desinfectante para inactivar cualquier patógeno antes de devolverla al medio. Aunque existen múltiples tipos de desinfectante como el ozono o los rayos UV, el más empleado es el cloro, suministrado bien en forma pura, o más habitualmente mediante la adición al flujo de algún compuesto clorado.

Simulación de planta de tratamiento de agua

“EPA Guidance Manual LT1ESWTR Disinfection Profiling and Benchmarking”

 

El producto de la concentración de desinfectante (C) por el tiempo de contacto con el agua (t), es comúnmente empleado como medida de la eficiencia del sistema de desinfección. Naturalmente, cuanto mayor sea la concentración de desinfectante, más intenso será el tratamiento (y los consumos de desinfectante). Por otro lado, cuanto mayor sea el tiempo de contacto, el desinfectante tendrá más tiempo para actuar y por lo tanto el proceso será más eficiente.

Existen diferentes aspectos que pueden afectar a la desinfección:

-La concentración y clase de microorganismos a tratar.

-La intensidad y eficiencia del pretratamiento.

-Las variaciones de temperatura y pH.

El diseño del tanque de contacto.

Debido a que la mayoría de los factores vienen dados por el emplazamiento de la planta o la calidad de las aguas suministrada, el único aspecto que se puede modificar para optimizar su rendimiento es su propia forma, buscando maximizar el tiempo de contacto.

Simulación CFD de tanque de cloración

“Tanque de contacto. Conrad Strehlau”

Tiempo de retención hidráulico

En un tanque ideal, en condiciones estacionarias y en el que no exista ningún tipo de recirculación, el tiempo de contacto vendrá dado por:

TRH = V/Q

Donde V es el volumen del tanque, Q será el caudal a tratar y TRH el tiempo de residencia hidráulico o ideal. Este tipo de flujo se conoce como flujo tipo pistón o “plug flow”.

El cálculo ha de plantearse para el peor escenario posible, que en principio será para el caudal máximo.

El tanque se dimensiona para cumplir un CT suficiente que consiga inactivar los patógenos. Este valor de CT dependerá de la temperatura del agua, del pH, del tipo de patógeno…

Tiempo de contacto efectivo

La realidad, es que siempre existe cierto grado de mezcla, zonas de recirculación y trayectorias preferentes, que podríamos llamar cortocircuitos o by-passes. Parte del caudal aportado tomará un camino preferencial, recorriendo el tanque en un tiempo menor que el TRH, lo que implica que otra parte recirculará, teniendo tiempos de residencia mayores que el TRH.

Debido a esto, el tiempo de retención hidráulico no es un criterio adecuado para asegurarnos la correcta desinfección, ya que parte del caudal habrá pasado por el tanque de contacto en un tiempo t< TRH, por lo que parte del agua saliente, lo hará con valores de CT inferiores a los necesarios para la completa desinfección, o que en su defecto, sea necesario aumentar la concentración de cloro, y por lo tanto aumentar los costes de la depuración.

Por lo tanto, es necesario definir el concepto de tiempo de contacto efectivo, tx, como el tiempo necesario para que un porcentaje x% del caudal de entrada, salga del mismo. Por ejemplo, un t90=100s quiere decir que el 90% del caudal de salida, habría sido inyectado hace 100s. Inversamente, esto implica que, en ese tiempo, el 10% restante habría recirculado y aun residiría en el tanque.

Al no ser la edad del agua homogénea para los diferentes puntos del tanque, un concepto útil es el de distribución de tiempos de residencia. Mediante esta distribución podemos identificar fácilmente las zonas de recirculación y los flujos preferentes.

 

Ingeniería CFD para tanques de cloración

Tanque de cloración. “Illiniois State Water Survey. Prairie research institute”

Test de trazador

La forma de determinar estos tiempos efectivos de contacto seria mediante los llamados test de trazador. Consiste en inyectar un trazador inerte a la entrada del tanque y monitorizar su concentración a lo largo del tiempo en la salida.

Existen dos tipos fundamentales de pruebas:

  •  Test de escalón: Es el método más sencillo. Para un t=0 se introduce un cambio instantáneo en la concentración del trazador, manteniendo su concentración hasta que esta sea igual a la entrada y la salida. Si graficamos la concentración a la salida en función del tiempo, podremos relacionar directamente los valores de concentración x% con sus tx .
  • Test de pico: En otras ocasiones es más conveniente dosificar todo el trazador en un único instante t=0. La concentración de trazador a la salida frente al tiempo representa el tiempo de residencia del trazador, siendo el área bajo la curva el tx correspondiente.

Herramientas para un correcto diseño del tanque

Guías de diseño

Durante el diseño, aunque existen guías generales que nos permiten estimar el tiempo de contacto efectivo, estas son de carácter aproximado y deja todo en manos del buen criterio y experiencia del diseñador a la hora de escoger el coeficiente de apantallamiento, que define el ratio TRH/tx.

Ensayos a escala

Otra opción más precisa, sería realizar ensayos a escala del tanque, disparando los costes y los tiempos necesarios para el diseño considerablemente. Además en los ensayos a escala no se reproducen de forma precisa todos los fenómenos físicos que se producen en la realidad.

Simulación numérica CFD

La tercera opción, sería la simulación numérica mediante mecánica de fluidos computacional, que nos permite de una forma rápida y precisa evaluar el tanque, corrigiendo y optimizando su geometría. Mediante esta herramienta podemos imitar las condiciones de test descritos anteriormente, sin que sea necesaria su construcción.

Además, tiene la ventaja de que podemos evaluar no solamente la concentración de salida del trazador, si no las propiedades del flujo en cualquier región del tanque; el campo de velocidades, la distribución de tiempos de residencia… identificando las zonas de recirculación y de by-passs.

También tenemos la posibilidad de evaluar el sistema para diferentes caudales, ya que el patrón del flujo y la intensidad de la mezcla puede cambiar para caudales menores.

Podemos corregir los posibles problemas que pueda presentar el sistema, idealmente desde una temprana etapa del diseño, o en caso de ya tener una instalación construida, emplearla como una herramienta de diagnóstico y mejora.

Tampoco es complicado incluir en ellos el cálculo del decaimiento del cloro o la cinética química de la neutralización de microorganismos.