Modelamiento de oleaje a escala de laboratorio enfoque numérico y físico

En el campo de la ingeniería, enfocada a la hidrodinámica marina, existen tres líneas base para el entendimiento de los procesos físicos que ocurren en el océano. Estas líneas son las mediciones en campo y posterior análisis y conclusiones de los datos medidos; experimentación en laboratorio, lo que...

Full description

Autores:
Cáceres Euse, Alejandro
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/55449
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/55449
http://bdigital.unal.edu.co/50860/
Palabra clave:
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Olas
Hidrodinámica
Ocean waves
Hydrodynamics
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:En el campo de la ingeniería, enfocada a la hidrodinámica marina, existen tres líneas base para el entendimiento de los procesos físicos que ocurren en el océano. Estas líneas son las mediciones en campo y posterior análisis y conclusiones de los datos medidos; experimentación en laboratorio, lo que permite recrear ciertos escenarios simplificados de la realidad a escala reducida; y la modelación numérica, que usa las ecuaciones de gobierno de los fluidos o las teorías de onda para simular eventos presentes en la naturaleza (Hughes, 1993). Los estudios o mediciones de campo arrojan los mejores resultados, pero es más costoso obtenerlos y existen muchas variables de la naturaleza presentes en las mediciones, lo que hace que sea más complejo el entendimiento de los datos recolectados y la interacción entre los procesos físicos ocurrentes. A diferencia de los estudios hechos en campo, la modelación física (laboratorio), es un poco menos compleja, ya que los experimentos a estudiar pueden ser controlados y el escenario de estudio simplificado, para lograr un mayor entendimiento de los procesos que ocurren en el fenómeno en cuestión, sin dejar de lado la física base del problema (Hughes, 1993). La modelación matemática sirve como una herramienta para replicar los fenómenos que ocurren en la naturaleza, tanto a escala real como reducida; es una herramienta económica, debido a que la creación de los escenarios de estudio son diseñados en computador y no se necesita de infraestructura física para realizarlos; además ni en campo ni en el laboratorio es posible medir todas las variables deseadas, debido a que no se cuenta con los instrumentos requeridos o su capacidad no es la suficiente para obtener datos de una variable en particular a una escala espacio temporal dada. Es importante resaltar que en la modelación matemática se pueden obtener aspectos globales de los fenómenos de interés en toda la región de estudio, mientras que en campo se mide u observa en puntos definidos. En laboratorio se podrían obtener las mediciones requeridas en todo el dominio, pero se necesita una gran cantidad de instrumentos o repetir los ensayos sin hacer cambios a la configuración de los mismos hasta tener los datos deseados, lo cual es poco eficiente. Si bien la herramienta numérica es muy potente y útil, su desmesurado uso puede no traer buenos resultados, ya que muchos de los fenómenos en la naturaleza no son bien entendidos aún y se necesita acoplar los resultados numéricos con datos de campo o con experimentación física para refinar y mejorar lo obtenido por el método matemático. Como los estudios de campo son muy costosos, es allí donde la modelación física juega un papel importante en el entendimiento de un fenómeno en particular y sirve como proyección del comportamiento del prototipo permitiendo obtener observaciones que no son fáciles de realizar en la naturaleza (Hughes, 1993). A este tipo de modelaciones se les llama híbridos, ya que usa la componente experimental enlazada con la matemática, tomando los resultados obtenidos en laboratorio en casos complejos como datos de entrada o condiciones de contorno para un exhaustivo modelado numérico. Alternativamente, los resultados de la modelación numérica pueden ser útiles, si se está seguro de que los resultados son cercanos a la realidad, para alimentar las condiciones iniciales de un modelo físico o sus condiciones de contorno (Hughes, 1993).