Ensayo Hidraulica

Estrategias de modelos lagrangianos y eulerianos para la fase dispersa en un flujo de dos fases disperso no uniforme

Para determinar el desempeño de las estrategias de los modelados mostrados a continuación vamos a considerar estos flujos como turbulentos y no uniformes, ya que estos se encuentran muy comúnmente en la industria y se caracterizan por los valores altos de anisotropía, esta cualidad es la responsable de ofrecer distintas propiedades del fluido cuando se examina en diferentes direcciones, ahora, dado que los métodos o modelos lagrangianos y eurelianos clásicos para la descripción de la fase discreta no son capaces de estimar muy bien esa anisotropía, para ellos se van a introducir dos modelos eurelianos extendidos, pero antes de ir a ello miremos porque vamos a estudiar un flujo de dos fases o bifásico, y la respuesta es porque estos flujos cada vez van adquiriendo importancia dentro de la ingeniería y amplias variedades de industrias ingenieriles como tal, y es que estas ofrecen un diseño optimo y una seguridad al operarlas por lo que este tema no es una limitación hoy en día para la tecnología industrial, para ver ello podemos mencionar algunas de las aplicaciones más importantes de estos flujos bifásicos e incluso multifásico como lo son los sistemas de energía tales como reactores nucleares de agua en ebullición y presurizada, plantas de energía con calderas y evaporadores, pantas de energía geotérmica, sistemas de transferencia de calor como evaporadores, condensadores, intercambiadores de calor, torres de enfriamiento por aspersión, sistemas de procesos como reactores químicos, por supuesto también sistemas de transporte por ejemplo bombas de aire, transportadores neumáticos eyectores etc.
En palabras más sencillas y entendibles, un flujo bifásico se da con la circulación de un líquido mezclado con una proporción significativa de un gas, por lo general se aplica con un líquido con su mismo vapor, eso lo podemos evidenciar en los ejemplos de aplicaciones anteriores. Ahora si el tamaño de estos sistemas en las industrias aumenta se van a llevar a nuevos límites, lo que implica para obtener una operación segura tener que cambiar los métodos de diseño de los basados de correlaciones estáticas a basados en modelos matemáticos dinámicos. El diseño optimo y el control seguro de un gran número de sistemas depende de la disponibilidad de modelos matemáticos, pero estos modelos son complicados por lo que no es fácil resolverlos analíticamente, para ellos requerimos de un simulador de dinámica de fluidos computacional.
Nuestro interés de estudio se va a enfocar a un fluido diluido de partículas de gas de dos fases dispersas, estos flujos se pueden ver y usar comúnmente en las industria farmacéutica, química, agrícola y minera. Dicho lo anterior queda recalcar entonces que las partículas sólidas o elementos discretos va a ser la fase dispersa por lo que el gas va a ser la fase continua.

El flujo diluido se caracteriza por una ocupación muy pequeña de sus partículas, por lo que en esas condiciones se puede ignorar la colisión entre partículas. Para la fase dispersa vamos a describir su dinámica con una propiedad de fase continua como la velocidad del fluido, o en otras palabras las características de un flujo turbulento.
Esta fase dispersa en el flujo de dos fases o también llamado suspensiones solidas de gotas o de burbujas, se va a describir principalmente en uno de dos perspectivas teóricas. En el método lagrangiano los elementos discretos son rastreados a partir de un campo de flujo turbulento resolviendo sus ecuaciones de movimiento.
En el llamado método de Euleriano, la fase es Tratados como dos continuos que se cruzan y controlados Por un conjunto de ecuaciones diferenciales Representa la ley de conservación.

Emergen dos maneras para entablar las ecuaciones de recursos dispersos. En primera instancia, la segunda etapa se puede tener en cuenta como un fluido, a todos los efectos. Esto corresponde al conocido modelo de 2 fluidos. En segundo sitio, la etapa discontinua se puede tener en cuenta como una nube de recursos materiales, cuyo comportamiento, en funcionalidad de las cambiantes de cada componente, se rige por una funcionalidad de densidad de posibilidad. En los dos casos, no obstante, la física subyacente es la misma, que se puede explicar de la siguiente forma. Se estima una enorme proporción de trayectorias de partículas (llamadas realizaciones de trayectoria) y, al promediar estas realizaciones, se derivan las porciones requeridas, como la densidad numérica, las velocidades medias de las partículas y las fluctuaciones de la rapidez de las partículas. No obstante, en el enfoque euleriano, las estructuras de trayectorias y el siguiente promedio no se conducen a cabo explícitamente a grado computacional. Sin embargo, estas operaciones se logran implícitamente a un grado conceptual, por lo cual el carácter discreto del proceso subyacente se "quita" para conceder una teoría que involucra un constante asociado con las partículas. Como la parte conceptual del trabajo la ejecuta el cerebro (no una computadora), los códigos eulerianos se ejecutan velozmente, lo cual los hace atractivos a partir de la perspectiva de la ingeniería.

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