Resumen: Este trabajo presenta un enfoque innovador para optimizar el rendimiento del material núcleo de Paneles de Aislamiento al Vacío (VIP) mediante la integración de simulaciones CFD y modelos de aprendizaje automático para la modelización adaptativa de la dispersión de nanopartículas. La combinación de dinámica de fluidos computacional con redes neuronales recurrentes permite predecir en tiempo real la distribución de nanopartículas y ajustar parámetros de fabricación como la velocidad de inyección de gas, la concentración de partículas y la porosidad para maximizar la resistencia térmica y reducir costes de producción.

Introducción: Los VIP son tecnologías críticas para aislamiento térmico en construcción, electrodomésticos y logística de frío. La eficacia de un VIP depende de un control preciso de la microestructura del núcleo, en particular de la dispersión homogénea de nanopartículas reflectivas dentro de una matriz porosa. Los procesos tradicionales generan distribuciones inconsistentes que provocan puentes térmicos y pérdida de rendimiento. Proponemos un marco integrado CFD + ML que predice y ajusta parámetros de fabricación en tiempo real para lograr una distribución cercana a la ideal.

Antecedentes y trabajo relacionado: La literatura existente aborda selección de materiales, optimización de tamaño de poro y hermeticidad al vacío. Si bien se han usado simulaciones CFD para modelar permeación de gas, su aplicación para controlar dinámicamente la dispersión de nanopartículas en la fabricación queda poco explorada. Tampoco es habitual que modelos de ML guíen en tiempo real el proceso de manufactura. Este trabajo cierra esa brecha mediante un bucle de retroalimentación estrechamente acoplado entre simulación y aprendizaje automático.

Metodología: marco integrado CFD y ML: El sistema consta de tres módulos principales. CFD: modelo 3D basado en el método Volume of Fluid VOF que simula dispersión de nanopartículas en la matriz porosa durante la formación del núcleo. Parámetros clave: velocidad de inyección de gas U, concentración de nanopartículas C, porosidad F, diámetro de nanopartículas d y viscosidad µ. El solver resuelve ecuaciones de continuidad, Navier Stokes y la ecuación VOF para seguir la fracción de volumen de partículas a en función del tiempo. ML: red neuronal recurrente con celdas LSTM entrenada para predecir la distribución final de nanopartículas g(U,C,F,d) a partir de datos de CFD. Arquitectura propuesta: LSTM con 3 capas y 64 unidades por capa, función de pérdida MSE y optimizador Adam. Bucle de optimización en tiempo real: control cerrado que alimenta parámetros de proceso en la simulación CFD, la ML predice la estructura nanoparticulada y el sistema ajusta U, C y otros para minimizar la varianza de espaciamiento de partículas J = var(x).

Diseño experimental y adquisición de datos: Materiales: nanopartículas de sílice d = 50 nm en matriz de polipropileno poroso con F ≈ 0.98. Proceso de fabricación: técnica de espumado modificada con geometría de inyección de gas controlada. Validación de simulaciones: imágenes por microscopía electrónica de barrido SEM para comparar distribución real y simulada. Evaluación de rendimiento: mediciones de conductividad térmica según ASTM C518.

Resultados y discusión: Las simulaciones preliminares muestran correlaciones fuertes entre parámetros de proceso y dispersión nanoparticulada. El modelo ML alcanzó aproximadamente 90 por ciento de precisión en validación sobre conjunto independiente. La integración del sistema permitió mejoras en el rendimiento térmico del orden de 15 por ciento respecto a métodos tradicionales y reducciones significativas en costes de fabricación mediante disminución de piezas defectuosas. Comparaciones con distribuciones aleatorias de partículas confirman la ventaja de la dispersión optimizada.

Escalabilidad y hoja de ruta: Corto plazo 1-2 años: despliegue en una línea de producción VIP para aplicaciones concretas, por ejemplo aislamiento de frigoríficos. Medio plazo 3-5 años: integración en múltiples líneas y ampliación del modelo ML para incorporar temperatura, humedad y variabilidad de materia prima. Largo plazo 5-10 años: control autónomo del proceso de fabricación, sistemas de mantenimiento predictivo y despliegue industrial a escala.

Verificación y consideraciones técnicas: La validación experimental mediante SEM y pruebas térmicas según norma proporcionan la base para la confianza en el sistema. Es crítico asegurar la fidelidad del modelo CFD y la representatividad del conjunto de entrenamiento ML. Recomendamos auditorías periódicas de sensores y calibración del modelo, así como pruebas de robustez para variaciones de materia prima.

Contribuciones y originalidad: La novedad radica en el acoplamiento en tiempo real entre CFD y ML para control activo de la dispersión de nanopartículas durante la fabricación de VIP, pasando de procesos estáticos a procesos adaptativos que corrigen desviaciones y mejoran rendimiento y consistencia del producto.

Aplicaciones industriales y sinergias tecnológicas: Además de VIP, la metodología es aplicable a procesos donde la microestructura controla propiedades funcionales, por ejemplo materiales compuestos, espumas técnicas y recubrimientos avanzados. La implementación requiere software a medida y sistemas de adquisición y control industrial. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones de software a medida que integran simulación, control en tiempo real e inteligencia artificial; conoce nuestros servicios para desarrollar aplicaciones industriales desarrollo de aplicaciones y software multicanal y para incorporar modelos de IA empresariales visita servicios de inteligencia artificial.

Conclusión: La integración de CFD y ML en un bucle de control adaptativo ofrece una vía práctica y replicable para mejorar la dispersión de nanopartículas en núcleos de VIP, aumentando la eficiencia térmica y reduciendo costes. Futuras líneas de trabajo incluyen la ampliación del conjunto de datos experimentales, incorporación de sensores inteligentes y migración a infraestructuras cloud para inferencia en tiempo real con tolerancia a fallos.

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