Comparación y selección de modelos de dinámica de fluidos computacional (CFD) para experimentos de fluidización de arena en aire por métodos bayesianos (2018)
El CFD es una de las ramas de la ciencia más prometedoras en la actualidad, permitiendo avances en la academia y la industria que acercan la posibilidad de representar computacionalmente cualquier situación real que se desee. Sin embargo, la posibilidad de escoger diferentes tipos de modelos para iguales situaciones genera dificultades y es importante tener la capacidad de escoger un modelo sobre otro. Lastimosamente, en la actualidad los medios cuantitativos para resolver este problema son limitados, ya que la mayoría de usuarios basa su elección en una investigación teórica previa. En este proyecto se toma una situación de fluidización que fue representada en CFD por medio de dos modelos distintos, a los cuales se les compara su cercanía a datos reales por medio de una aproximación al estimador de probabilidad Bayesiano y se analiza cómo esta preferencia puede cambiar a medida que se alteran las condiciones de operación y simulación de los modelos y la situación real. Los resultados arrojan que no es posible seleccionar un modelo "perfecto" para cualquier condición ya que, a diferentes condiciones, un modelo presenta preferencia sobre el otro, lo que muestra que los modelos no capturan los mismos comportamientos del modelo físico a diferentes condiciones de operación