Identificación y visualización tridimensional de la ...

Identificación y visualización tridimensional de la evolución del campo de vorticidad en la estela cercana de una turbina de eje

vertical Darrieus

Autor:

Juan Camilo Hurtado Chaparro

Estudiante de Ingeniería Mecánica

Asesor:

Omar Dario López Mejía, Ph.D. Profesor Asociado

Documento de Proyecto de Grado

Universidad de los Andes Facultad de Ingeniería

Departamento de Ingeniería Mecánica Bogotá D.C., 2018

Abstract

La evolución del campo de vorticidad y su visualización tridimensional permite un

análisis más detallado de la dinámica de flujo presente en un modelo con el fin de aplicarse

al aumento de la eficiencia en turbinas de eje vertical. Existen diversos modelos aplicables

a la dinámica de flujo alrededor de una turbina de eje vertical, uno de ellos es el modelo de

turbulencia Detached Eddy Simulation. Este modelo permite una excelente transición de

flujo laminar a turbulento, obteniendo un acercamiento a la identificación y visualización

de vórtices aceptable. Esto, con el fin de determinar la influencia de dichas estructuras en

la eficiencia de la turbina.

El objetivo de este proyecto es la visualización tridimensional del campo de

vorticidad en la estela cercana de una turbina de eje vertical a través del cálculo de la

vorticidad presente en la turbina. Este cálculo, requiere la implementación de criterios de

identificación de vórtices y el uso del programa de visualización Paraview.

Este proyecto es el primer paso para estructurar una metodología de visualización

tridimensional de vórtices alrededor de una turbina de eje vertical en la Universidad,

además, puede ser el punto de partida para ampliar la capacidad computacional de la

Universidad al post-procesamiento de datos mediante la creación de un cluster

independiente para esta actividad.

Agradecimientos

Quiero agradecer al Profesor Omar Dario López por su guía y apoyo durante el

desarrollo del proyecto.

También, quiero agradecer a Pablo Cortés por su guía en el uso de software,

permitiéndome alcanzar los objetivos del proyecto.

Finalmente, pero no menos meritorio, quiero agradecer a mi familia y amigos por su

paciencia y apoyo.

Tabla de Contenidos

1. Introducción ................................................................................................................ 1

2. Estado del Arte ............................................................................................................ 2

3. Objetivos ...................................................................................................................... 4

3.1. General ................................................................................................................. 4

3.2. Específicos ............................................................................................................ 4

4. Marco teórico .............................................................................................................. 5

4.1. Turbina de eje vertical Darrieus Tipo H ................................................................ 5

4.2. Modelo Detached Eddy Simulation ...................................................................... 6

4.3. Criterios de identificación del campo de vorticidad ............................................ 7

4.4. Formato Ensight Case Gold .................................................................................. 7

5. Metodología ................................................................................................................ 8

5.1. Algoritmo definitivo ........................................................................................... 10

6. Resultados ................................................................................................................. 11

6.1. Contornos de presión ......................................................................................... 12

6.2. Contornos de velocidad ..................................................................................... 18

6.3. Contornos de vorticidad ..................................................................................... 24

6.4. Visualización 3D del campo de vorticidad.......................................................... 31

7. Análisis cualitativo ..................................................................................................... 33

7.1. Ángulo de menor rendimiento – 30° ................................................................. 33

7.2. Ángulo de mayor rendimiento – 90° .................................................................. 34

8. Conclusiones .............................................................................................................. 34

9. Trabajo Futuro ........................................................................................................... 35

10. Referencias ............................................................................................................ 35

11. Anexos .................................................................................................................... 37

Lista de figuras

Figura 1. Estimado de producción de energía renovable de la producción global de

Electricidad 2016 [1] ............................................................................................................... 2

Figura 2. Contornos de iso-superficies a partir del Q-Criterion. Modelo IDDES. [8] .............. 3

Figura 3. Visualización 3D del campo de vorticidad a partir del Q-critetion, aplicado al

modelo DES. [4] ...................................................................................................................... 4

Figura 4. Esquema de una turbina Darrieus tipo H (Giromill). [10] ........................................ 5

Figura 5. Perfil aerodinámico NACA0018. Eje vertical y/largo de cuerda – Eje horizontal

x/largo de cuerda. [11] ........................................................................................................... 6

Figura 6. Turbina Darrieus tipo H del caso de estudio. .......................................................... 6

Figura 7. Paquete de archivos usado como "InputData". ...................................................... 8

Figura 8. Pipeline del algoritmo inicial de visualización usado en Paraview. Archivos CASE

de los ángulos azimutales 0° y 30°. ........................................................................................ 9

Figura 9. Pipeline definitivo del algoritmo usado en Paraview. Aplicable a cada ángulo

azimutal. ............................................................................................................................... 10

Figura 10. Coeficiente de potencia instantáneo de la turbina. [4] ....................................... 11

Figura 11. Esquema del modelo, dirección del flujo y sentido de rotación de la turbina. .. 12

Figura 12. Contorno de presión a los 0 mm. 90° .................................................................. 12

Figura 13. Contorno de presión a los 17.5 mm. 90° ............................................................. 13

Figura 14. Contorno de presión a los 35 mm. 90° ................................................................ 13




Figura 18. Contorno de presión a los 0 mm. 30° .................................................................. 15






Figura 24. Contorno de velocidad a los 0 mm. 90°............................................................... 18

Figura 25. Contorno de velocidad a los 17.5 mm. 90° ......................................................... 19

Figura 26. Contorno de velocidad a los 35 mm. 90° ............................................................ 19




Figura 30. Contorno de velocidad a los 0 mm. 30°............................................................... 21






Figura 36. Contorno de vorticidad a los 0 mm. 90° .............................................................. 24

Figura 37. Contorno de vorticidad a los 17.5 mm. 90° ......................................................... 25

Figura 38. Contorno de vorticidad a los 35 mm. 90° ............................................................ 25




Figura 42. Contorno de vorticidad a los 0 mm. 30° .............................................................. 27






Figura 48. Visualización 3D del campo de vorticidad. "Q-criterion" para 0°. ...................... 31

Figura 49. Visualización 3D del campo de vorticidad. "Q-criterion" para 30°. .................... 31



Lista de ecuaciones

Ecuación 1. Relación de velocidad de punta [4]. .................................................................... 5

Ecuación 2. Ecuación del “Q-criterion” [13]. .......................................................................... 7

Ecuación 3. Ecuación de Vorticidad [6]. ................................................................................. 7

Lista de tablas

Tabla 1. Parámetros geométricos de la turbina. [4] ............................................................... 6

Tabla 2. Características generales de la tarjeta de video GeForce GTX 1080 [15] .............. 11

1

1. Introducción

La evolución del campo de vorticidad es el aspecto más importante que controla la

dinámica de flujo a través de estructuras denominadas vórtices. Los vórtices dependiendo

de su tamaño describen fenómenos de diferente tipo como son los de pequeña escala que,

al generar una estructura de bloques, constituyen el flujo turbulento. En consecuencia, su

identificación y visualización demanda interés en el campo de la investigación en dinámica

de fluidos.

La visualización de flujo posee múltiples aplicaciones, especialmente el diseño de

turbo maquinaría, para el procesamiento de extensos paquetes de datos “datasets”

multivariables. Además, el avance computacional de alto desempeño en los últimos años

ha permitido un aumento en el desarrollo de hardware de altas capacidades de

procesamiento y software especializado para modelar la interacción presente en un sistema

reduciendo los costos computacionales y tiempo de procesamiento.

El uso de energías renovables actualmente demanda el reto de aumentar la

capacidad de producción energética actual, este aumento se ha logrado mediante la

manufactura e instalación de infraestructura de tecnologías capaces de usar estas energías

como lo son las eólicas, hidráulicas y solar [1]. Pero, la eficiencia de extracción de energía

de estas fuentes energéticas es baja respecto a la máxima eficiencia permitida para cada

fenómeno natural; por ejemplo, la turbina Darrieus tipo H tiene un coeficiente de potencia

experimental máximo de 0.3 para una fuente de energía eólica [2] y el modelo desarrollado

por Turby posee una eficiencia aerodinámica cercana a 40% [3], cuando la máxima

eficiencia teórica para un mecanismo de extracción de energía eólica es de 59% de acuerdo

con la ley de Betz.

2

Figura 1. Estimado de producción de energía renovable de la producción global de Electricidad 2016 [1]

De la necesidad de aumentar la eficiencia de la turbina de eje vertical Darrieus y a

partir del estudio y análisis del fenómeno de vorticidad presente en la dinámica del flujo en

la turbina, este trabajo tiene como objetivo evaluar y visualizar el campo de vorticidad

presente en la dinámica del flujo basado en la simulación del modelo de turbulencia hibrido

Detached Eddy Simulation (DES) aplicada por Jhon Jairo Quiñones Cortés, Msc. [4]. Para el

cual, se aplicarán métodos basados en el gradiente de velocidad con el fin de identificar las

zonas de alta vorticidad y se desarrollará un método de visualización 3D del campo de

vorticidad de la estela cercana para evaluar su correlación con la eficiencia de la turbina.

2. Estado del Arte

La visualización del campo de vorticidad ha sido y sigue siendo uno de los retos en

el área de visualización de flujo. Para el cuál se han desarrollado diferentes metodologías

basadas en una visualización directa como lo es la aplicación de la dinámica computacional

de fluidos (CFD) generalmente ha casos 2D y la implementación de algoritmos

especializados como la Convolución Integral de Línea (LIC) basados en la generación de una

representación densa a partir de una textura con el objetivo de predecir los casos 3D desde

información 2D. [5]

La identificación y visualización 3D del campo de vorticidad ha tenido diferentes

acercamientos como el desarrollo de un método rápido y preciso para el flujo 3D que

combina la detección y visualización interactiva de las estructuras vorticosas por parte de

Schafhitzel, Weiskopf y Ertl [6], donde las superficies vorticosas se extraen identificando las

3

líneas sobre las cuales actúan junto con iso-superficies de λ2 y el campo de velocidades de

estas estructuras se visualiza por el método de superficie LIC. Además, el método unificado

para la extracción de vórtices analíticamente exactos y seguimiento de vórtices de flujo

magnético en un superconductor para datos de malla estructurados y no estructurados

usando la teoría de Ginzburg-Landau, la cual los vórtices en este flujo son características

definidas en un campo de parámetros de orden complejo cuya dinámica determina las

propiedades electromagnéticas del superconductor [7]. Finalmente, la aplicación del

modelo Improved Delayed Detached Eddy Simulation (IDDES) predice vórtices más realistas

en comparación al modelo de turbulencia κ-ω Shear Stress Transport (SST) al rendimiento

aerodinámico de una turbina de eje vertical de dos aspas; por consiguiente, el modelo

IDDES es confiable para analizar el rendimiento aerodinámico en turbinas de eje vertical

según Hang Lei, Dai Zhou, Yan Bao, Ye Li y Zhaolong Han. [8]

Figura 2. Contornos de iso-superficies a partir del Q-Criterion. Modelo IDDES. [8]

En la Universidad de los Andes, la dinámica de flujo alrededor de una turbina de eje

vertical tipo Darrieus se ha venido estudiando desde tiempo atrás en el grupo de mecánica

computacional bajo la supervisión del profesor Omar Lopéz. En un primer acercamiento, el

estudiante Pablo José Cortés Sanabria en su proyecto de grado determinó la influencia del

campo de velocidades, campo de presiones, viscosidad turbulenta y vorticidad en la

dinámica del flujo en el desempeño hidrodinámico de la turbina a través del estudió de la

configuración en 3D de la turbina Darrieus [9]. Finalmente, Jhon Jairo Quiñones Cortés en

su tesis para obtener el título de Magister en Ingeniería Mecánica logró identificar el campo

de vorticidad en algunos ángulos azimutales para el aspa de la turbina en un ciclo de

funcionamiento y a su vez en un primer acercamiento la visualización del campo de

4

vorticidad y su efecto en el rendimiento hidráulico de la turbina mediante la aplicación del

Q-Critetion en los modelos Unsteady Reynolds Average-Navier Stokes (URANS), DES y DDES,

detallando solo el modelo URANS.

Figura 3. Visualización 3D del campo de vorticidad a partir del Q-critetion, aplicado al modelo DES. [4]

3. Objetivos

3.1. General

Realizar la visualización tridimensional de la evolución del campo de vorticidad de

una turbina hidráulica de eje vertical tipo H-Darrieus a través de la identificación (calculo)

del mismo.

3.2. Específicos

• Analizar y entender la dinámica del flujo turbulento en la turbina en base a los

resultados de las simulaciones de la tesis de Maestría realizada por Jhon Jairo

Quiñones Cortés.

• Desarrollar un algoritmo de visualización 3D que permita detallar y analizar la

dinámica de flujo en la turbina.

• Identificar y visualizar el campo de vorticidad presente en la dinámica del flujo

en la turbina.

• Analizar y detallar el efecto del campo de vorticidad sobre la eficiencia hidráulica

de la turbina.

5

4. Marco teórico

4.1. Turbina de eje vertical Darrieus Tipo H

La turbina de viento Darrieus pertenece al grupo de turbinas de eje vertical (VAWT,

por sus siglas en ingles “Vertical Axis Wind Turbine”), la cual consiste en un número de aspas

alrededor de un eje de rotación vertical con el fin de generar energía eléctrica a partir de la

energía eólica, para este caso de estudio Jhon Quiñones modeló la turbina con el fin de

extraer energía hidráulica presente en mareas. El tipo H o Giromill se diferencia de los

demás por sus aspas rectas verticales. [10]

Figura 4. Esquema de una turbina Darrieus tipo H (Giromill). [10]

Para el diseño de turbinas se tiene en cuenta el parámetro que relaciona la velocidad

lineal del aspa (𝜔) con la velocidad de la corriente de agua incidente (𝑈∞) denominado

relación de velocidad de punta (𝜆) siendo 2 en el caso de estudio.

𝜆 =𝜔𝑅

𝑈∞ Ecuación 1. Relación de velocidad de punta [4].

Donde, 𝑅 es el radio de la turbina la velocidad de punta en el aspa es de 64 rad/s y

la velocidad de la corriente de agua incidente es de 2.8 m/s.

4.1.1. Perfil NACA0018

Para el caso de estudio, Jhon Quiñones usó el perfil aerodinámico NACA0018

modificado con una longitud de cuerda de 32 milímetros. El perfil NACA0018 posee

un espesor máximo de 18% del lago de la cuerda a una distancia de 30% de la misma

desde el borde de ataque del perfil [11].

6

Figura 5. Perfil aerodinámico NACA0018. Eje vertical y/largo de cuerda – Eje horizontal x/largo de cuerda. [11]

Para el caso de estudio, Jhon Quiñones implemento las siguientes características

de la turbina:

Tabla 1. Parámetros geométricos de la turbina. [4]

Figura 6. Turbina Darrieus tipo H del caso de estudio.

4.2. Modelo Detached Eddy Simulation

Es un modelo de turbulencia híbrido entre el modelo “Reynolds Average-Navier

Stokes” (RANS) y el modelo “Large-Eddy Simulation” (LES) creado para hacer frente a los

desafíos de altos números de Reynolds y flujos masivamente separados presente en campos

tales como el transporte aeroespacial y terrestre [12].

Para el caso de estudio, Jhon Quiñones aplico un modelo DES basado en el modelo

de turbulencia “𝜅 − 𝜔 Shear Stress Transport” (𝜅 − 𝜔 SST) que se usa para predecir el

7

desarrollo de la capa limite y presenta excelente transición entre flujo laminar y flujo

turbulento. Este modelo resuelve las ecuaciones de transporte asociadas a: la turbulencia

de la energía cinética (𝜅) y la turbulencia específica (𝜔) [4].

4.3. Criterios de identificación del campo de vorticidad

Para el desarrollo del proyecto se aplicaron criterios de identificación del campo de

vorticidad basados en el tensor gradiente de la velocidad, como lo son los criterios “Vorticity

criterion” y “Q-criterion”.

4.3.1. Q-criterion

Este criterio se basa en el segundo invariante de la ecuación característica

del tensor gradiente de velocidad, el cual representa el balance local entre la

magnitud de la tasa de deformación y la magnitud de la vorticidad, definiendo los

vórtices como áreas en las cuales la magnitud de la vorticidad es mayor a la magnitud

de la tasa de deformación [13].

𝑄 > 0, Q =1

2[||Ω||

2− ||S||

2] Ecuación 2. Ecuación del “Q-criterion” [13].

Donde, Ω es el tensor de vorticidad y S el tensor de la tasa de deformación.

4.3.2. Vorticidad

Este criterio se define como la curvatura de la velocidad y se calcula mediante

la ecuación de vorticidad

𝜔 = 𝛻 × 𝑉 Ecuación 3. Ecuación de Vorticidad [6].

4.4. Formato Ensight Case Gold

El formato Ensight Case Gold es una forma de exportar un paquete de datos como

volumen, mediante la creación de cuatro (4) tipos de archivos diferentes:

• CASE

• GEO

• SCL

8

• VEL

Donde, el primer archivo es un formato de imagen que se carga en el software de

post-procesamiento Paraview y tiene como fin la lectura del segundo tipo de archivo, el cual

es un formato de archivo que crea un mundo en realidad virtual equivalente al volumen de

dato seleccionado en el cual se cargan los archivos pertenecientes al tercer tipo que

contiene la información para cada variable [14].

5. Metodología

En primer lugar, se llevó a cabo la adquisición de datos del modelo de simulación

DES (Detached-Eddy Simulation) cada treinta (30) grados (°) azimutales para la turbina de

eje vertical obtenidos por Jhon Quiñones [4], la cual está dividida en archivos que contienen

el caso para el modelo principal y cada ángulo azimutal junto con su paquete de datos

relacionado para una vuelta de la turbina (26 archivos en total para la vuelta 10 de la

turbina, ver siguiente ilustración). Al mismo tiempo que, se realizó el análisis detallado del

modelo DES con el fin de entender a detalle los datos de partida del proyecto. A

continuación, se presentan los archivos usados como data de entrada para el desarrollo del

proyecto:

Figura 7. Paquete de archivos usado como "InputData".

9

En segundo lugar, mediante el uso del software Fluent 17.0 de ANSYS (licencia de

investigación educativa de la Universidad) se realizó la carga de los casos y su paquete de

datos asociado con el fin de identificar el estado del modelo (ver sección de Modelo DES en

Estado del Arte). Después, se procedió a cargar los casos y datos para cada ángulo azimutal

con el fin de exportarlos al formato Ensight Case Gold para posteriormente ser cargados en

Paraview 5.4.0 (software de uso libre). Para ello, cada paquete de datos asociado a cada

caso se convirtió en tres tipos de archivos diferentes (ver sección de Marco teórico, formato

Ensight Case Gold) con el fin de cargar en Parview el archivo CASE de cada caso.

En tercer lugar, se desarrolló la metodología de visualización mediante la

implementación de un algoritmo inicial como se muestra en la figura 8, el cual permite una

robusta visualización de los datos debido a que se muestran los elementos de la malla del

modelo. Acto seguido, mediante la aplicación de un interpolador se optimiza el algoritmo

con el fin obtener una visualización del campo de vorticidad de calidad (ver figura 9). Para

ello, se generaron contornos de Presión – Velocidad y Vorticidad en el dominio rotacional

del modelo (Estela cercana)

Figura 8. Pipeline del algoritmo inicial de visualización usado en Paraview. Archivos CASE de los ángulos azimutales 0° y 30°.

10

Figura 9. Pipeline definitivo del algoritmo usado en Paraview. Aplicable a cada ángulo azimutal.

5.1. Algoritmo definitivo

Para la visualización tridimensional del campo de vorticidad en la estela cercana de

la turbina se realizó el siguiente algoritmo:

1. Se carga el paquete de datos asociado al ángulo azimutal a visualizar (Archivo

CASE) seleccionando la variable escalar de presión y la variable vectorial de

velocidad del modelo.

2. Se aplica el filtro “Extract Block” para seleccionar el dominio rotacional del

modelo, el cual corresponde a la estela cercana a analizar, con el fin de reducir

el número de datos a procesar a un tercio aproximadamente.

3. Se aplica el filtro “PointVolumeInterpolator” para suavizar la visualización de los

datos en el dominio de trabajo, con el fin de evitar visualizar la malla del modelo

y obtener un campo tridimensional uniforme y continuo.

4. Se aplican los criterios de identificación del campo de vorticidad a través del filtro

“Gradients”.

5. Mediante el cálculo de las magnitudes de los campos de velocidad y vorticidad

del domino de interés se aplican filtros tipo “Contour”, “Clip” y “Slide” para

obtener la respectiva visualización del campo de vorticidad en la estela cercana

de la turbina.

11

En cuarto lugar y último lugar, se realizaron las respectivas animaciones mediante el

uso de la herramienta de animación de Paraview, las cuales se incluyen en la unidad

audiovisual anexa a este documento. Finalmente, se listan las características generales del

equipo usado para el desarrollo del proyecto:

• Procesador XEON E5 2630 – 8 núcleos – 16 subprocesos.

• Memoria RAM de 32 GB.

• Sistema operativo: Windows 7.

• Tarjeta de video GeForce GTX 1080.

Tabla 2. Características generales de la tarjeta de video GeForce GTX 1080 [15]

GeForce GTX 1080

Arquitectura GPU Pascal

Frame buffer 8 GB GDDR5X

Velocidad de memoria 10 Gbps

Boost clock Relativo 1.4x

Actual 1733 MHz

6. Resultados

A continuación, se presenta los resultados de la identificación y visualización del

campo de vorticidad alrededor de la turbina de eje vertical especificada para los ángulos

azimutales de 30 y 90 grados en la vuelta número diez (10) de la turbina (siendo la quinta

vuelta del modelo DES), ángulos de mínimo y máximo coeficiente de potencia

respectivamente.

Figura 10. Coeficiente de potencia instantáneo de la turbina. [4]

12

Figura 11. Esquema del modelo, dirección del flujo y sentido de rotación de la turbina.

Para observar en detalle la evolución de los campos de presión, velocidad, vorticidad

y la visualización tridimensional ver las imágenes y videos anexas en la unidad de video.

6.1. Contornos de presión

A continuación, se muestran los contornos de presión en el dominio rotante de la

turbina tomados cada 17.5 mm a lo largo de la envergadura del aspa medidos desde la parte

inferior de la misma (extremo libre).

• Ángulo azimutal de 90°:

Figura 12. Contorno de presión a los 0 mm. 90°

1

2

3

3

3

13

Figura 13. Contorno de presión a los 17.5 mm. 90°


14



15




16



17



18


6.2. Contornos de velocidad

A continuación, se muestran los contornos de velocidad en el dominio rotante de la

turbina tomados cada 17.5 mm a lo largo del aspa de la turbina medidos desde la base de

esta. Además, las figuras muestran la presión sobre las aspas y eje de la turbina.


Figura 24. Contorno de velocidad a los 0 mm. 90°

19

Figura 25. Contorno de velocidad a los 17.5 mm. 90°


20



21




22



23



24


6.3. Contornos de vorticidad

A continuación, se muestran los contornos de vorticidad en el dominio rotante de la

turbina tomados cada 17.5 mm a lo largo del aspa de la turbina medidos desde la base de

esta. Además, las figuras muestran la presión sobre las aspas y el eje de la turbina.


Figura 36. Contorno de vorticidad a los 0 mm. 90°

25

Figura 37. Contorno de vorticidad a los 17.5 mm. 90°


26



27




28



29



30


31

6.4. Visualización 3D del campo de vorticidad

A continuación, se presenta la visualización 3D del campo de vorticidad en la turbina

para los ángulos azimutales de 0°, 30°, 60° y 90°, con el fin de mostrar la transición de este

en la turbina:

Figura 48. Visualización 3D del campo de vorticidad. "Q-criterion" para 0°.


32



33

7. Análisis cualitativo

Para esta sección se utiliza la numeración de las aspas mostrada en la figura 11,

donde la aspa 1 es la que marca el ángulo azimutal observado.

7.1. Ángulo de menor rendimiento – 30°

La distribución de presión a lo largo del perfil del aspa 1 es la de menor gradiente de

presión en comparación de los dos restantes, generando el lado de succión sobre el intradós

orientado hacia el desprendimiento de la estela del aspa 1. Además, se observa una zona

de menor presión a un cuarto de la longitud del aspa medidos desde el extremo libre de la

misma.

La distribución de velocidad a lo largo del aspa 1 es la de menor valor a comparación

de las tras dos aspas en la turbina, presentando una zona de alta velocidad sobre el intradós

enfocada sobre el punto de máximo espesor del perfil. Además, para esta determinada

posición, el aspa de interés es la número 2 (ubicada a 150°), la cual posee la zona de

velocidad más alta en el perfil en el intradós ubicada en el borde de salida del perfil.

La distribución de vorticidad a lo largo del perfil del aspa 1 presenta mayor

uniformidad tanto para el extradós como el intradós de esta. Para esta posición, el aspa de

interés es la número 2 (150°) la cual muestra un vórtice sobre el intradós de esta.

El campo de vorticidad de la turbina para este ángulo azimutal es el de mayor

presencia de vórtices alrededor de las aspas a comparación de los demás ángulos

azimutales mostrados, siendo el aspa número 2 (ubicada a 150°) sometida a dos vórtices

principales. El primer vórtice principal es el generado en el extremo libre del aspa, que se

inicia a formar entre los ángulos azimutales de 0° y 30° y se desprende de la misma entre

los ángulos azimutales de 180° y 210°, realizando una succión sobre la zona de ubicación en

el aspa. El segundo vórtice principal es el generado en el centro del aspa a lo largo de la

misma, que se inicia a formar al ángulo azimutal de 90° y se desprende de la misma al ángulo

azimutal de 180°, realizando esfuerzos en el aspa y generando un menor coeficiente de

potencia de la turbina para este caso.

34

7.2. Ángulo de mayor rendimiento – 90°

La distribución de presión a lo largo del perfil del aspa 1 es la de mayor gradiente de

presión en ella, generando el lado de presión sobre el extradós de esta y el lado de succión

sobre el intradós. Además, se observa una línea de alta presión hacia el borde de ataque

sobre el radio de curvatura del perfil en el intradós.

La distribución de velocidad a lo largo del aspa 1 es la de mayor valor a comparación

de las otras dos aspas de la turbina, al menos el doble respecto al aspa 3 (330°), siendo la

zona de mayor velocidad sobre el aspa en la línea de alta presión descrita anteriormente y

de los 60 mm a los 85 mm (desde la parte inferior del aspa) se presenta una zona de alta

velocidad en el intradós desde el punto de máximo espesor hacia el borde de salida del

perfil.

La distribución de vorticidad a lo largo del perfil del aspa 1 es la de mayor vorticidad

a comparación de las otras dos aspas (210° y 330°), como se esperaba del comportamiento

de la distribución del campo de velocidad. Pero, la magnitud más alta de la vorticidad se

encuentra en el intradós del perfil a lo largo del aspa.

El campo de vorticidad de la turbina para este ángulo azimutal es el de menor

presencia de vórtices alrededor de las aspas, esto se debe a que en esta posición el único

vórtice principal presente en las aspas es el generado en la base de estas y se aplica sobre

el aspa ubicada a los 90°.

8. Conclusiones

A partir de los resultados obtenidos y el análisis cualitativo generado se concluye:

• Se desarrolló una metodología de visualización para el campo de presiones,

velocidad y vorticidad en el dominio de la turbina mediante el uso del software

Paraview, obteniendo como resultado final videos donde se muestran los mismos

para cada ángulo azimutal y su evolución en el tiempo aplicada al caso de estudio.

• Se identificaron los vórtices presentes en el dominio de la turbina mediante la

aplicación de los criterios “Vorticity” y “Q-crietrion”.

35

• En el ángulo azimutal de mayor rendimiento de la turbina, las aspas de la turbina no

se encuentran en las zonas de alta presencia de vórtices (zonas localizadas a 180° y

270° aprox.) siendo el único vórtice principal en contacto con las aspas el que genera

la estela del aspa de 90°.

9. Trabajo Futuro

Teniendo en cuenta que, el campo de vorticidad es el parámetro más importante en la

dinámica de flujo y su visualización sigue siendo un reto, se desarrollaron las siguientes

tareas a seguir como trabajo futuro para la dinámica de flujo alrededor de una turbina:

- Ampliación de la metodología desarrollada al dominio completo de la simulación del

modelo DES.

- Implementación de otros criterios de identificación del campo de vorticidad con el

fin de realizar una comparación y diferenciación de cada uno, como el criterio “𝜆2”.

- Obtener datos a partir de un avance más discreto en los ángulos azimutales y desde

la primera vuelta del modelo DES con el fin de ampliar en detalle en el análisis

cualitativo obtenido en la turbina.

- Aplicación de la metodología al modelo DDES también implementado en el análisis

de rendimiento de la turbina por parte de Jhon Quiñones.

10. Referencias

[1] REN21. Renewable Energy Policy Network for the 21st Century, «RENEWABLES 2017.

GLOBAL STATUS REPORT,» REN21, Paris, 2017.

[2] M. H. Mohamed, A. M. Ali y A. A. Hafiz, «CFD analysis for H-rotor Darrieus turbine as

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11. Anexos

• 1 unidad de video que contiene las imágenes y videos para cada caso de la vuelta

10 de la turbina del modelo DES (caso de estudio).

Identificación y visualización tridimensional de la ...

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