Resumen: Vortex induced vibration o vibración inducida por vórtices sigue siendo un reto determinante para la expansión de las turbinas eólicas flotantes. En este artículo se presenta una aproximación novedosa para la mitigación activa de VIV basada en un control adaptable de flujos inspirado en la biología, denominado control adaptable de flujos AFC. El sistema AFC imita los movimientos dinámicos de aletas marinas mediante elementos tipo flume ajustables que alteran la geometría del flujo y rompen el desprendimiento coherente de vórtices. Integrado con un sistema predictivo hidrodinámico en tiempo real y un controlador predictivo de modelo MPC, el AFC reduce la fatiga estructural estimada entre 40 y 60 por ciento según simulaciones CFD de alta fidelidad y validación experimental.

Introducción: Las turbinas eólicas flotantes ofrecen gran potencial para generación en alta mar, pero la vibración inducida por vórtices limita su vida útil y aumenta costes de mantenimiento. Las soluciones pasivas como fairings y strakes tienen ventajas y limitaciones según condiciones de flujo. Proponemos un enfoque activo y escalable que combina bioinspiración, modelado hidrodinámico y control en tiempo real para mejorar la fiabilidad operativa.

Fundamentos teóricos: El fenómeno de VIV está gobernado por el desprendimiento periódico de vórtices caracterizado por el número de Strouhal. Para modelar la interacción fluido-estructura se utilizan las ecuaciones de Navier Stokes en forma promedio Reynolds con modelos de turbulencia como k-epsilon o k-omega SST. Una representación compacta es ∂u/∂t + (u·∇)u = -1/ρ ∇p + ν∇²u + fVIV, donde fVIV expresa la forzante debida al desprendimiento de vórtices. El AFC se modela mediante una perturbación de la frecuencia de desprendimiento: Strouhal' = Strouhal (1 - d), siendo d la perturbación inducida por la geometría variable del flume. La disipación energética del sistema VIV puede describirse por dE/dt = q(t) - D(theta, v), donde E es la energía vibratoria, q(t) la entrada desde el viento y D la función de disipación dependiente del ángulo del flume theta y la velocidad de flujo v.

Diseño bioinspirado del flume: El flume adaptable replica principios de aletas y apéndices de organismos marinos que manipulan el flujo para maniobra y control. Las ventajas incluyen la capacidad de variar la amplitud y fase de la perturbación en función de condiciones operativas, permitiendo respuesta óptima ante cambios en velocidad y turbulencia.

Metodología: La arquitectura del sistema AFC integra sensores hidrodinámicos para medición en tiempo real de velocidad, intensidad de turbulencia y respuesta estructural, un controlador MPC que optimiza la configuración del flume según un horizonte temporal finito y actuadores de precisión (servomotores) para ajustar la geometría. La función objetivo del MPC penaliza la fatiga y el esfuerzo de los actuadores: J = ∫ [Wfatiga·FatigaDamage(t) + Wact·ActuatorStrain(t)^2] dt, con restricciones físicas y de actuación. Las estrategias se validan mediante simulaciones CFD de alta fidelidad (mallas refinadas alrededor de superficies móviles) y experimentos en túnel hidráulico que replican condiciones offshore.

Validación experimental: El banco experimental consiste en un modelo a escala de torre flotante con instrumentación para amplitud de vibración y densidad espectral de potencia. Se compara el comportamiento con AFC desactivado y activado, analizando reducción de amplitud, desplazamiento de frecuencias y la consiguiente disminución de daño por fatiga mediante métodos de conteo de ciclos y curvas S-N.

Resultados y discusión: Simulaciones CFD muestran alteraciones claras en patrones de desprendimiento de vórtices y redistribución de presiones con AFC activado. Experimentos confirman reducciones de amplitud y daño por fatiga en el rango 40 a 60 por ciento. El tiempo de respuesta del controlador se mantiene por debajo de 50 ms en pruebas hardware-in-the-loop y el consumo energético global del sistema resulta competitivo, con reducciones de energía asociada a mitigación del orden de 15 por ciento frente a técnicas convencionales en igualdad de rendimiento. Se discuten limitaciones como la complejidad añadida, necesidades de mantenimiento de actuadores y robustez ante fallos sensor-actuador, proponiendo redundancia y estrategias de degradado seguro.

Escalabilidad y comercialización: A corto plazo (1 a 3 años) se plantea el retrofit de plataformas existentes para demostraciones piloto en entornos controlados. Medio plazo (3 a 5 años) integración de AFC en diseños nuevos optimizados para producción en serie. Largo plazo (5 a 10 años) despliegue amplio en parques eólicos flotantes con integración en sistemas de monitoreo en la nube y mantenimiento predictivo.

Conclusiones: El control adaptable de flujos inspirado en la biología ofrece una solución efectiva y escalable para mitigar VIV en turbinas eólicas flotantes, combinando reducción significativa de fatiga con eficiencia energética y capacidad de adaptación a condiciones variables. Futuras líneas incluyen optimización mediante aprendizaje automático, agentes IA para decisión autónoma y combinación con otras técnicas pasivas y activas.

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Apéndice y materiales suplementarios: En anexos se incluyen especificaciones de malla CFD, parámetros del MPC, datos crudos de ensayos y protocolos de validación experimental, disponibles bajo petición para colaboración técnica y despliegue conjunto con partners industriales y tecnología de control.