Ya sea diseñando el método más eficaz para la inyección de combustible en motores, construcción de maquinaria para regar acres de tierras agrícolas, o pintar un carro, los seres humanos dependen de los aerosoles líquidos para innumerables procesos industriales que permiten y enriquecen nuestra vida diaria.

Para entender cómo hacer que el chorro de líquido sea más limpio y más eficiente, aunque, los investigadores deben centrarse en las pequeñas cosas:los científicos deben observar los fluidos que fluyen en detalle de microsegundos para comenzar a comprender uno de los grandes desafíos de la ciencia:el movimiento turbulento en los fluidos.

Los experimentos sirven como una herramienta importante para comprender los procesos de pulverización industrial, pero los investigadores han llegado a confiar cada vez más en la simulación para comprender y modelar las leyes que gobiernan lo caótico, Movimientos turbulentos que ocurren cuando los fluidos fluyen rápidamente.

Un equipo de investigadores dirigido por el Prof.Dr. Markus Klein en la Bundeswehr University Munich (en alemán:Universität der Bundeswehr München) comprendió que modelar las complejidades de la turbulencia de manera precisa y eficiente requiere computación de alto rendimiento (HPC), y recientemente, El equipo utilizó recursos del Centro Gauss de Supercomputación (GCS) en el Centro de Supercomputación Leibniz (LRZ) en Garching, cerca de Múnich, para crear simulaciones de flujo de alta gama para comprender mejor el movimiento de fluidos turbulentos.

"Nuestro objetivo es desarrollar software de simulación que alguien pueda aplicar comercialmente para problemas de ingeniería reales, "dice el Dr. Josef Haßlberger, colaborador en el equipo de Klein. Trabaja junto con el colaborador Sebastian Ketterl en el proyecto computacional. La investigación del equipo fue elegida recientemente para la portada de la Revista de mecánica de fluidos .

Es una (multi) fase

Cuando los científicos e ingenieros hablan de aerosoles líquidos, hay un poco más de matices que eso:la mayoría de los aerosoles son en realidad fenómenos multifásicos, lo que significa que alguna combinación de un líquido, el sólido y el gas fluyen al mismo tiempo. En aerosoles, esto generalmente ocurre a través de la atomización, o la ruptura de un líquido líquido en gotitas y ligamentos, eventualmente formando vapores en algunas aplicaciones.

Los investigadores deben tener en cuenta esta mezcla multifásica en sus simulaciones con suficiente detalle para comprender algunos de los minutos, procesos fundamentales que gobiernan los movimientos turbulentos, específicamente, cómo se forman las gotas, fusionarse y romperse, o la dinámica de la tensión superficial entre líquidos y gases, al mismo tiempo que captura un área lo suficientemente grande para ver cómo estos movimientos impactan en los chorros de agua. Las gotas se forman e influencian por movimientos turbulentos, pero también influyen aún más en el movimiento turbulento después de la formación, creando la necesidad de una simulación numérica muy detallada y precisa.

Al modelar flujos de fluidos, los investigadores utilizan varios métodos. Entre ellos, Las simulaciones numéricas directas (DNS) ofrecen el mayor grado de precisión, ya que comienzan sin aproximaciones físicas sobre cómo fluirá un fluido y recrean el proceso "desde cero" numéricamente hasta los niveles más pequeños de movimiento turbulento (resolución de "escala de Kolmogorov"). Debido a sus altas exigencias computacionales, Las simulaciones de DNS solo pueden ejecutarse en las supercomputadoras más potentes del mundo, como SuperMUC en LRZ.

Otro enfoque común para modelar flujos de fluidos, simulaciones de remolinos grandes (LES), hace algunas suposiciones sobre cómo fluirán los fluidos en las escalas más pequeñas, y, en cambio, se centra en simular grandes volúmenes de fluidos durante períodos de tiempo más prolongados. Para que las simulaciones LES modelen los flujos de fluidos con precisión, los supuestos incorporados en el modelo deben basarse en datos de entrada de calidad, de ahí la necesidad de cálculos de DNS.

Para simular flujos turbulentos, los investigadores crearon una cuadrícula tridimensional con más de mil millones de células pequeñas individuales, resolver ecuaciones para todas las fuerzas que actúan sobre este volumen de fluido, cuales, según la segunda ley de Newton, dar lugar a la aceleración. Como resultado, la velocidad del fluido se puede simular tanto en el espacio como en el tiempo. La diferencia entre turbulento y laminar, o suave, fluye depende de qué tan rápido se mueve un fluido, así como el grosor o viscoso, está, y además del tamaño de las estructuras de flujo. Luego, los investigadores pusieron el modelo en movimiento, calculando las propiedades del líquido desde el momento en que sale de una boquilla hasta que se rompe en gotitas.

Según los cálculos de DNS del equipo, comenzó a desarrollar nuevos modelos para datos de turbulencia a escala fina que se pueden utilizar para informar los cálculos de LES, en última instancia, llevar las simulaciones precisas de pulverización a chorro a un nivel más comercial. LES calcula la energía de grandes estructuras, pero se modelan las escalas más pequeñas del flujo, lo que significa que los cálculos de LES potencialmente proporcionan una alta precisión para un esfuerzo computacional mucho más modesto.

Fluyendo en la dirección correcta

Aunque el equipo ha avanzado en la mejora de los modelos LES a través de una comprensión más fundamental de los flujos de fluidos a través de sus simulaciones de DNS, todavía hay margen de mejora. Si bien el equipo actualmente puede simular el proceso de atomización en detalle, le gustaría observar fenómenos adicionales que tienen lugar en escalas de tiempo más largas, como procesos de evaporación o combustión.

Los recursos de HPC de próxima generación cerrarán la brecha entre DNS de calibre académico de configuraciones de flujo y experimentos reales y aplicaciones industriales. Esto dará lugar a bases de datos más realistas para el desarrollo de modelos y proporcionará una visión física detallada de los fenómenos que son difíciles de observar experimentalmente.

Además, el equipo tiene más trabajo por hacer para implementar sus mejoras en los modelos LES. El siguiente desafío es modelar gotas que sean más pequeñas que el tamaño real de la cuadrícula en una simulación típica de remolinos grandes, pero aún puede interactuar con el flujo turbulento y puede contribuir al intercambio de impulso y la evaporación.