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# Física# Dinámica de Fluidos

Entendiendo el flujo turbulento en tuberías

Una mirada sencilla al flujo turbulento y su importancia en la dinámica de fluidos.

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Tabla de contenidos

El flujo turbulento es un tema complejo e interesante en dinámica de fluidos, que trata sobre cómo se mueven los fluidos, especialmente a altas velocidades o en entornos desafiantes. Un área de interés es cómo se forman y persisten las grandes estructuras en el flujo turbulento dentro de las tuberías. Este artículo desglosa estos conceptos de manera sencilla.

¿Qué es el flujo turbulento?

El flujo turbulento ocurre cuando un fluido se mueve de manera irregular, creando remolinos y eddies. Esto se opone al flujo laminar, donde el fluido se mueve en capas suaves. El flujo turbulento es común en situaciones cotidianas, como cuando el agua corre rápido en un río o cuando viertes crema en el café.

En las tuberías, el flujo turbulento puede llevar a un aumento de la fricción y pérdida de energía, lo cual es vital entender para los ingenieros que diseñan tuberías para agua, petróleo y gas.

¿Por qué estudiar el flujo en tuberías?

Estudiar el flujo turbulento en tuberías es importante por varias razones:

  1. Eficiencia: Entender cómo funciona la turbulencia puede ayudar a los ingenieros a diseñar sistemas más eficientes que ahorren energía y reduzcan costos.
  2. Seguridad: Saber cómo se comportan los fluidos en diferentes condiciones ayuda a prevenir fallos en las tuberías, lo que puede llevar a derrames o accidentes.
  3. Tecnología: Los avances en la comprensión del flujo turbulento pueden llevar a nuevas tecnologías en diversas industrias como la aeroespacial, automotriz y de ingeniería civil.

¿Cómo se simula el flujo turbulento?

La simulación del flujo turbulento se puede hacer de varias maneras, pero un método popular se llama el método de Boltzmann en red (LBM). Este método utiliza una estructura de tipo cuadrícula para descomponer el fluido en partes más pequeñas, lo que ayuda a analizar cómo cada pedazo del fluido interactúa con los demás.

Usando LBM, los investigadores pueden crear modelos detallados de cómo fluye el fluido a través de las tuberías. Estas simulaciones ayudan a predecir cómo cambian la temperatura, presión y velocidad a lo largo de la tubería.

El papel de las Estructuras Coherentes

En el flujo turbulento, las estructuras coherentes son patrones grandes y organizados que emergen. Estas estructuras pueden influir mucho en cómo se comporta el flujo. Se pueden pensar como nubes formándose en el cielo; están hechas de muchas gotitas (o en este caso, pequeñas partículas de fluido) pero se pueden ver como una forma más grande y definida.

En el flujo de tuberías, estas estructuras coherentes pueden incluir:

  • Vórtices: Movimientos giratorios del fluido que pueden llevar a mezclas y pérdida de energía.
  • Movimientos a gran escala (LSM): Patrones más grandes en el flujo que pueden afectar el comportamiento general del fluido.
  • Movimientos a muy gran escala (VLSM): Estructuras aún más grandes que pueden dominar las características del flujo.

Entender estas estructuras puede ayudar a los investigadores e ingenieros a predecir y controlar mejor el flujo turbulento.

Investigando las características del flujo

Al examinar el flujo turbulento, los investigadores se centran en varias propiedades estadísticas del fluido, como:

  • Velocidad media: La velocidad promedio de las partículas del fluido.
  • Fluctuaciones de velocidad: Cuánto varía la velocidad de las partículas del fluido.
  • Estrés de Reynolds: Una medida de la transferencia de momento debido a la turbulencia.

Estas propiedades ayudan a proporcionar una visión más clara de cómo se comporta el fluido en diferentes condiciones, como velocidades y presiones variables en la tubería.

Desafíos en la comprensión del flujo turbulento

El flujo turbulento es notoriamente difícil de predecir debido a su naturaleza caótica. Las ecuaciones de Navier-Stokes, que gobiernan el movimiento de los fluidos, pueden ser complejas y difíciles de resolver en situaciones turbulentas. Una de las grandes preguntas en matemáticas es si siempre existe una solución suave para estas ecuaciones en Flujos Turbulentos.

Debido a esta complejidad, gran parte de nuestro entendimiento proviene de enfoques estadísticos, donde los investigadores miden grandes cantidades de datos y buscan patrones en lugar de intentar resolver las ecuaciones directamente.

La importancia de los datos experimentales

Los datos experimentales son cruciales para validar los resultados obtenidos de las simulaciones. Comparando los resultados simulados con experimentos del mundo real, los investigadores pueden ajustar sus modelos para mejorar la precisión.

Métodos como la Velocimetría de Imagen de Partículas (PIV) y la Anemometría Láser Doppler (LDA) se utilizan para recopilar información detallada sobre cómo se mueven los fluidos en las tuberías. Estos experimentos proporcionan información sobre las estructuras y comportamientos que ocurren dentro del flujo turbulento.

Cómo se forman y transicionan las estructuras coherentes

Los investigadores han identificado que las estructuras coherentes pueden ser influenciadas por fuerzas externas que actúan sobre el fluido. Por ejemplo, aplicar una fuerza puede crear turbulencia que inicia estas estructuras. El estudio de cómo estas estructuras se forman y transicionan de una a otra ayuda a esclarecer la dinámica del flujo turbulento.

Esta comprensión no se trata solo de identificar estas estructuras, sino también de seguir cómo cambian con el tiempo. Al analizar datos a lo largo de ciertos períodos, los investigadores pueden observar con qué frecuencia las estructuras persisten o transicionan a diferentes modos, proporcionando pistas sobre la dinámica del flujo.

La matriz de transición

Al estudiar las transiciones de estructuras coherentes, los investigadores crean una matriz de transición. Esta matriz ayuda a rastrear qué tan probable es que una estructura cambie a otra con el tiempo. Es una herramienta útil para entender el comportamiento del flujo turbulento y puede revelar si las transiciones muestran un patrón o parecen aleatorias.

Por ejemplo, si una cierta estructura es frecuentemente seguida por otra estructura específica, la matriz de transición reflejará esta relación, indicando una potencial previsibilidad en el comportamiento turbulento.

Comportamientos Markovianos y no Markovianos

Los términos Markoviano y no Markoviano describen dos tipos de comportamiento estadístico en las transiciones de flujo turbulento:

  • Comportamiento Markoviano: Aquí, el estado futuro de un sistema solo depende de su estado actual y no de cómo llegó allí. Si las transiciones entre estructuras exhiben este comportamiento, predecir estructuras futuras basadas en las actuales se vuelve más fácil.

  • Comportamiento no Markoviano: Esto ocurre cuando la transición depende de la historia del sistema. Si el futuro de una estructura depende de sus estados pasados, el flujo se vuelve mucho más complicado de predecir.

Los investigadores a menudo descubren que, después de cierto tiempo, el flujo puede cambiar de un comportamiento Markoviano a uno no Markoviano a medida que los efectos de las estructuras pasadas se desvanecen.

Investigando la autocorrelación de las estructuras

Otro aspecto importante es entender cómo las estructuras coherentes se relacionan consigo mismas a lo largo del tiempo. Al analizar cómo una estructura en un momento se relaciona con su estado en un momento posterior, los investigadores pueden determinar cuánto tiempo mantienen sus características.

Esta autocorrelación puede decaer con el tiempo, proporcionando información sobre la vida útil y estabilidad de las estructuras. Comportamientos ciertos, como el decaimiento exponencial, pueden sugerir una relación clara en cómo evolucionan las estructuras.

Perspectivas experimentales y direcciones futuras

Los hallazgos de simulaciones y experimentos abren caminos para futuros estudios. Puede ser beneficioso explorar diferentes frecuencias o conjuntos de datos más grandes para obtener más información sobre cómo se comportan las estructuras en diversas condiciones.

Además, observar cómo diferentes modos interactúan entre sí mejorará aún más la comprensión de la turbulencia. Los esfuerzos por simular condiciones que imiten de cerca situaciones del mundo real pueden llevar a hallazgos que estén más en línea con los comportamientos reales observados en la naturaleza.

Conclusión

El flujo turbulento en tuberías presenta un desafío fascinante para investigadores e ingenieros por igual. El estudio de estructuras coherentes, sus transiciones y los comportamientos estadísticos del flujo turbulento contribuyen a una comprensión más profunda de la dinámica de fluidos.

Al aprovechar simulaciones y datos experimentales, la esperanza es refinar los modelos y mejorar las predicciones sobre cómo se comportan los fluidos en tuberías y otros sistemas, llevando a diseños más eficientes y operaciones más seguras en diversas industrias. La complejidad de los flujos turbulentos los convierte en un área rica en oportunidades de investigación, prometiendo nuevos conocimientos que pueden beneficiar una amplia gama de aplicaciones.

Fuente original

Título: Persistence of large scale coherent structures in a turbulent pipe flow through an improved lattice Boltzmann approach

Resumen: We simulated a turbulent pipe flow within the Lattice Boltzmann Method using a multiple-relaxation-time collision operator with Maxwell-Boltzmann equilibrium distribution expanded, for the sake of a more accurate description, up to the sixth order in Hermite polynomials. The moderately turbulent flow ($Re_{\tau} \approx 181.3$) is able to reproduce up to the fourth statistical moment with great accuracy, compared with other numerical schemes and with experimental data. A coherent structure identification was performed based on the most energetic streamwise turbulent mode, which revealed a surprising memory effect related to the large scale forcing scheme used to trigger the turbulent state in the pipe. We observe that the existence of large scale motions which are out of the pipe's stationary regime do not affect the detailed single-point statistical features of the flow. Furthermore, the transitions between the coherent structures of different topological modes were analyzed as a stochastic process. We find that for finely resolved data the transitions are effectively Markovian, but for larger decimation time lags, due to topological mode degeneracy, non-Markovian behavior emerges, in agreement with previous experimental studies.

Autores: B. Magacho, L. Moriconi, J. B. R. Loureiro

Última actualización: 2024-05-20 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.12082

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.12082

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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