2.4.1 Estudio de fluidos mediante DFC
De forma general, la DFC es una herramienta de simulación, que usa software informático y cálculo matemático para la modelización de situaciones de flujo de fluidos y la predicción de transferencia de energía, materia y cantidad de movimiento. Desde finales de la década de 1960, ha habido un crecimiento considerable en el desarrollo y aplicación de esta tecnología para todos los aspectos de la dinámica de fluidos (Parviz y John, 1997).
Las técnicas de DFC simulan mediante métodos numéricos el comportamiento real de los fluidos con el objetivo de obtener más información y comprensión del mismo. Como resultado, la DFC se ha convertido en una parte integral del entorno de diseño y análisis de ingeniería debido a su capacidad para predecir el rendimiento de los nuevos procesos antes de que sean fabricados o implementados (Versteeg y Malalasekera, 2007).
La DFC permite obtener soluciones a gran variabilidad de problemas de flujo, entre los principales se encuentran (Norton y Sun, 2006, 2010):
- Tipos de flujo: estado estable o transitorio, viscoso, laminar o turbulento, compresible o incompresible, subsónico, ultrasónico o supersónico, bifásico, no newtonianos, con reacción química
- Formas de transferencia de energía: convección, conducción y radiación
- Tipos de material: fluido (líquido o gas) y sólido (homogéneo o poroso)
Los fundamentos de la DFC tienen su punto de partida en la ley de conservación de cantidad de movimiento. Las expresiones que gobiernan los problemas del flujo de fluidos son la ley de conservación de la materia, las ecuaciones de Navier-Stokes (conservación de momento) y la ley de conservación de la energía (Norton y Sun, 2006, 2010):
– La ley de conservación del momento (segunda ley de Newton del movimiento) establece que la suma de las fuerzas externas que actúan sobre una partícula de fluido es igual a su tasa de cambio de momento lineal (2.17),
– La ley de conservación de la energía (primera ley de la termodinámica) establece que la tasa de variación de la energía de una partícula de fluido es igual a la adición de calor y al trabajo realizado sobre la partícula (2.18),
Al hacer cumplir las leyes de conservación en un elemento de control diferencial de volumen en un dominio del fluido, es posible lograr una explicación sistemática de los cambios de materia, cantidad de movimiento y energía ya que el flujo cruza los límites del volumen de control.
El proceso general para el uso y aplicación de un análisis mediante DFC (Figura 2.13), puede dividirse en tres etapas principales (Xia y Sun, 2002; Norton y Sun, 2006, 2010; Versteeg y Malalasekera, 2007):
a) Pre-procesamiento, son todas aquellas tareas que se llevan a cabo antes del proceso de simulación.
– Definición del problema. Es la etapa donde se describe el objetivo del análisis, así como las rutas más sencillas para alcanzar dicho fin. También, se describe la geometría que será analizada, si ésta pertenece a un todo o se puede analizar de forma aislada. Además, se considera la necesitad del dimensionamiento espacial, en el caso de que sea requerido un modelo de análisis bidimensional (2D) o tridimensional (3D). Por otra parte, en esta etapa, se debe especificar la temporalidad del fenómeno a estudiar, es decir, un análisis de un flujo en estado estacionario o transitorio, incluyendo la naturaleza viscosa del flujo (no viscoso, laminar o turbulento).
– Modelo geométrico y dominio del fluido. Se refiere al cuerpo sobre el cual el flujo será analizado y modelado. Comúnmente, se requiere una herramienta de dibujo de CAD para poder definir la geometría. Al establecer la geometría del modelo, se deben considerar simplificaciones del mismo, para permitir un esfuerzo de análisis óptimo y razonable. Se delimita la extensión del dominio finito de la geometría sobre la cual el flujo es simulado.
– Establecimiento de las condiciones iniciales y de frontera. En esta etapa se especifica las condiciones físicas en las fronteras del dominio establecido. La simulación generalmente empieza por una solución inicial y ésta usa un método iterativo para alcanzar la solución final del campo de flujo.
– Generación de malla. El dominio del fluido es discretizado en una malla o cuadrícula a través de elementos o volúmenes finitos. La forma de estos puede ser variada (tetraédrica, hexaédrica, prismática,….). El tamaño del dominio dividido por la resolución requerida determina el número de elementos por analizar o evaluar. La complejidad de la física involucrada, junto con el dominio, define a grandes rasgos el tamaño del problema y la potencia de cálculo necesaria. La densidad de nodos o elementos puede cambiar de unas regiones a otras debiendo acumular un mayor número de ellos en las zonas donde se esperan variaciones considerables de alguna variable.
– Establecimiento de estrategias de simulación. Las estrategias para realizar la simulación implican la determinación de aspectos como los pasos de espacio o pasos de tiempo. Dichos pasos se refieren a la evolución de la propiedad principal dependiente (temperatura, velocidad, densidad, presión, concentración, etc.) a través de las dimensiones independientes (tres coordenadas espaciales y el tiempo). Otras estrategias de simulación se refieren a la elección del modelo, es decir, si es un modelo turbulento (flujos con números de Reynolds significativos) o químico (procesos que incluyan reacciones químicas), así como la elección de los algoritmos.
– Establecimiento de parámetros de entrada. Generalmente, un código de DFC requiere de un archivo de entrada creado a partir de una lista de valores de parámetros de entrada que sean consistentes con la estrategia planteada. Además, generalmente se requiere de un archivo de malla que contenga su estructura, además de la información de las condiciones de frontera para generar una solución inicial del flujo y posteriormente solucionar el dominio completo.
b) Procesamiento
– Realización de la simulación. Esta se lleva a cabo con diversas posibilidades de opciones para el procesamiento interactivo o por lotes (secciones) o con procesamiento distribuido. Todo ello para lograr un tiempo óptimo en la generación de la solución. De esto depende la capacidad computacional disponible en la simulación.
– Monitoreo de la simulación. Mientras la simulación está en proceso, la solución es monitoreada para determinar si se ha obtenido una la denominada convergencia iterativa. La base principal de la convergencia está en lograr minimizar el error de solución mediante un número determinado de iteraciones, y por otro lado, satisfacer con la igualdad los modelos matemáticos planteados, con una diferencia mínima de error.
c) Post-procesamiento
– Obtención de resultados. El post-procesamiento incluye la extracción de las propiedades del flujo (empuje, sustentación, resistencia, velocidad, turbulencia,…) deseadas del campo de flujo analizado y calculado computacionalmente.
– Comparación de resultados. Las propiedades del flujo calculadas son posteriormente comparadas con resultados analíticos, computacionales, o estudios experimentales para establecer la validez de los resultados obtenidos.
– Análisis de sensibilidad. La sensibilidad de los resultados obtenidos son examinados para comprender las posibles diferencias en la exactitud de los datos, y para la realización de la simulación con respecto a parámetros como: dimensiones, condiciones de flujo, condiciones iniciales, estrategia de los pasos, algoritmos, topología y densidad de la malla, modelo de turbulencia, modelo químico, modelo de flujo, viscosidad, condiciones de frontera y sistema computacional. Se debe realizar repeticiones en el proceso de simulación, hasta llegar a una sensibilidad satisfactoria de los parámetros antes mencionados.
2.4.2 DFC en el proceso de elaboración de los aceites de oliva vírgenes. Aplicación en la etapa de clarificación.
En la industria del aceite de oliva, la aplicación tecnología DFC es muy escasa, solo ha sido utilizada en dos de sus etapas del proceso de elaboración, batido de la pasta y separación solido-líquido. Ayr et al. (2015) uso la DFC para estudiar el comportamiento de las pastas de aceitunas con el fin de mejorar el diseño de una batidora para aumentar el efecto del flujo de fluido en el rendimiento de la transferencia de calor. En este caso se llevó a cabo una simulación en tres dimensiones (3D), analizando la influencia de la geometría de una batidora sobre el rendimiento térmico durante el proceso de batido. Por otra parte, Gerogiorgis (2011) llevó a cabo un estudio por medio de DFC en un decánter de dos salidas. En este trabajo se evaluó el efecto de algunos parámetros geométricos y operacionales sobre la eficiencia y la calidad del aceite de oliva, con el fin de obtener un diseño óptimo del sistema de separación.
Hasta el momento, aunque la implementación de la DFC en la etapa de clarificación del aceite de oliva no ha sido llevada a cabo, en otros campos si ha sido utilizada en procesos de separación similares, tales como, en tratamiento de aguas para su potabilización; en esta aplicación se usan sedimentadores para separar las partículas sólidas en suspensión del agua tratada (Stamou, 2008; Goula et al., 2008a, 2008b; Patziger et al., 2012; Samstag et al., 2016). De forma general, y con el objetivo de su aplicación en diferentes campos industriales (industria química general, minería y procesamiento de minerales, tratamiento de aguas residuales, procesamiento de combustibles, y en bioprocesos de la industria farmacéutica y biotecnológica) también se ha implementado la DFC en la separación de microparticulas sólidas usando centrífugas verticales (Stahl et al. 2008; Spelter y Nirschl, 2010a, 2010b; Romaní et al. 2013).
En relación a la etapa de separación de fases líquidas, el diseño de la centrifuga vertical como sistema de clarificación del aceite de oliva está bastante desarrollado. El otro sistema alternativo que se usa actualmente en la clarificación del aceite, son los depósitos de decantación, ya sea en condiciones estáticas o dinámicas. Estos sistemas proceden de la adaptación de los antiguos pozuelos y a pesar que se están utilizando, a día de hoy, existen pocos conocimientos sobre el correcto funcionamiento de dichos sistemas. El estudio directo del proceso de decantación sería la mejor manera de entender el comportamiento de los flujos de partículas sólidas y líquidas presentes en el aceite de oliva durante la decantación del aceite; sin embargo, no pueden determinarse hasta que los depósitos están construidos.
En este sentido la DFC ofrece una forma alternativa de conocer la dinámica y predecir el comportamiento de esta operación de separación, para establecer correctas normas de procedimiento. Esta herramienta permite realizar estudios previos del proceso, sin necesidad de construir previamente el dispositivo, de manera que nos proporcione información del comportamiento de los flujos de las fases durante la separación y así realizar modificaciones en el diseño de los depósitos para mejorar el rendimiento de estos, sin necesidad de llevar a cabo experimentos, ahorrando así costes y tiempo.
Por estas razones, la introducción de la tecnología DFC en el estudio de la etapa de clarificación, puede ser muy útil con el fin de obtener información adicional de los sistemas, mejorar el manejo de estos y conseguir una clarificación eficiente de los aceites de oliva vírgenes.
La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD, por sus siglas en inglés, Computational Fluid Dynamics) es una rama de la mecánica de fluidos que utiliza métodos numéricos y algoritmos computacionales para resolver y analizar problemas relacionados con el comportamiento de los fluidos:
- Modelado Matemático:
- La CFD comienza con la formulación de ecuaciones matemáticas que describen el comportamiento de los fluidos, como las ecuaciones de Navier-Stokes. Estas ecuaciones gobiernan la conservación de la masa, el momento y la energía en un fluido.
- Métodos Numéricos:
- La solución de las ecuaciones matemáticas se realiza utilizando métodos numéricos. Estos métodos discretizan el dominio del problema en una malla o cuadrícula y calculan las propiedades del fluido en puntos específicos de esta malla a través de iteraciones numéricas.
- Malla o Cuadrícula:
- La malla o cuadrícula es una estructura que divide el dominio del problema en elementos discretos. La precisión y la eficiencia de la simulación CFD están fuertemente influenciadas por la calidad y la resolución de la malla.
- Condiciones de Contorno:
- Las condiciones de contorno son especificaciones que definen el comportamiento del fluido en los límites del dominio de simulación. Pueden incluir velocidades, temperaturas o presiones prescritas.
- Solvers:
- Los solvers son algoritmos numéricos utilizados para resolver las ecuaciones discretizadas en la malla. Estos solvers pueden ser directos, iterativos o basados en métodos específicos para tipos particulares de problemas.
- Visualización y Postprocesamiento:
- La visualización y el postprocesamiento son importantes para interpretar los resultados de una simulación CFD. Herramientas gráficas y técnicas de visualización permiten comprender el flujo del fluido y las características asociadas.
- Validación y Verificación:
- La validación y la verificación son procesos cruciales en CFD para asegurar que los resultados numéricos sean precisos y representen adecuadamente el comportamiento físico del sistema. Se comparan los resultados de simulaciones con datos experimentales o teóricos conocidos.
- Aplicaciones:
- La CFD se aplica en una variedad de campos, como la simulación de flujos de aire alrededor de vehículos, el diseño de alas de aviones, el análisis de sistemas de calefacción y refrigeración, la predicción del clima, la simulación de procesos biológicos, entre otros.
- Altas Prestaciones y Supercomputación:
- Las simulaciones CFD a menudo requieren una gran cantidad de poder de cómputo. La supercomputación y las tecnologías de alto rendimiento son comúnmente utilizadas para realizar simulaciones complejas en un tiempo razonable.
- Desarrollo Continuo:
- La CFD es un campo en constante evolución con el desarrollo de nuevos algoritmos, métodos numéricos más eficientes y mejoras en la capacidad de cómputo.