Resumen Este artículo presenta una metodología novedosa para la predicción mejorada del campo de flujo dinámico en combustión turbulenta premixed dentro de microreactores. La propuesta combina refinamiento de malla adaptativo AMR con técnicas de calibración bayesiana para optimizar precisión y coste computacional. Al asignar recursos computacionales de forma dinámica hacia zonas de grandes gradientes y al incorporar asimilación de datos en tiempo real, el enfoque permite predecir fenómenos de combustión complejos que son críticos para el diseño y control de microreactores destinados a síntesis química distribuida, propulsión y generación de microenergía.

Introducción Los microreactores ofrecen control preciso de condiciones de reacción y mayor eficiencia energética, pero la predicción de flujos en combustión turbulenta premixed a escala micrométrica sigue siendo un desafío. Los métodos CFD tradicionales exigen mallas uniformes muy finas para resolver fluctuaciones turbulentas, lo que resulta en costes computacionales prohibitivos. Proponemos un marco dinámico que refina la malla donde es necesario y calibra iterativamente el modelo con datos experimentales, reduciendo tiempos de simulación sin sacrificar fidelidad.

Solución propuesta: AMR-BC El sistema AMR-BC integra dos componentes principales: refinamiento de malla adaptativo (AMR) y calibración bayesiana (BC). AMR utiliza una estructura de malla jerárquica que refina dinámicamente regiones con altos gradientes de velocidad, temperatura y concentración de especies. El criterio de refinamiento se basa en una función cascada C(x,y,z,t) definida como C(x,y,z,t) = max(|∇u|, |∇T|, |∇Y|), donde u es la velocidad, T la temperatura y Y las concentraciones de especies. La malla se refina cuando C(x,y,z,t) supera un umbral ajustado dinámicamente según la evolución del flujo. BC aplica un marco bayesiano para actualizar parámetros de simulación a partir de datos experimentales, incorporando incertidumbres de modelo y afinando representaciones físicas como cierres turbulentos y cinética química. La regla de actualización es p(theta|D) ∝ p(D|theta) p(theta), buscando maximizar la verosimilitud p(D|theta) frente a los datos observados D.

Diseño modular detallado El sistema se organiza en módulos que facilitan integración y auditoría: ingestión multimodal de datos y normalización de señales procedentes de cámaras de alta velocidad, sensores de presión y sondas térmicas; módulo de descomposición semántica y estructural para identificar llamas, frentes de reacción y vórtices mediante procesamiento de imágenes; y una tubería de evaluación multicapa que incluye un motor de consistencia lógica para verificar leyes de conservación, un sandbox de verificación de fórmulas y código para ejecutar esquemas AMR con las ecuaciones de Navier-Stokes, análisis de novedad para comparar estructuras de flujo con resultados previos y una predicción de impacto sobre rendimiento del microreactor.

Bucle meta y aprendizaje humano-IA Un bucle de autoevaluación meta ajusta en tiempo real criterios de refinamiento y parámetros bayesianos. Un módulo de fusión de puntuaciones agrega métricas de consistencia, novedad, reproducibilidad y factibilidad. Además, un bucle híbrido humano-IA permite a especialistas incorporar nuevos datos experimentales o modificar priors bayesianos, integrando experiencia de proceso con aprendizaje automático.

Fórmulas de evaluación Para cuantificar el valor investigativo y la viabilidad se proponen fórmulas de scoring que combinan puntuaciones lógicas, de novedad, impacto y reproducibilidad mediante ponderaciones adaptativas. Estas métricas permiten priorizar casos de estudio y optimizar recursos en plataformas de diseño y screening.

Configuración experimental y fuentes de datos Se describe un microcanal rectangular de 500 µm x 500 µm x 100 µm con entradas de combustible y oxidante. Mezcla metano-aire en proporción estequiométrica, condiciones iniciales a 350 K y 1 atm. Los datos experimentales provienen de shadowgraphy de alta velocidad y sensores de presión distribuidos en el canal. El módulo de análisis semántico emplea técnicas de visión para extraer características temporales y espaciales que alimentan la calibración bayesiana.

Resultados esperados y validación Se anticipa una reducción del 30-40% en tiempo computacional respecto a mallas uniformes, junto a una mejora en precisión de al menos 15% medida por RMSE entre simulación y datos experimentales. La validación se realizará comparando contra códigos CFD estándar y mediante experimentos controlados que permitan cuantificar desviaciones y ajustar modelos cerrados de turbulencia y cinética química.

Escalabilidad y hoja de ruta A corto plazo 1-2 años se busca demostrar robustez del método para varias geometrías y condiciones operativas. A medio plazo 3-5 años integrar el marco en plataformas de screening de alto rendimiento para optimización de diseños. A largo plazo 5-10 años desarrollar sistemas de control en lazo cerrado que, con datos experimentales en tiempo real, ajusten condiciones de operación del microreactor para maximizar rendimiento y seguridad.

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Servicios complementarios Además de desarrollo a medida, Q2BSTUDIO presta servicios de ciberseguridad y pentesting para garantizar protección de datos experimentales y modelos, servicios cloud AWS y Azure para escalado y orquestación de simulaciones, y servicios de inteligencia de negocio y Power BI para visualización y reporting de resultados. También implementamos soluciones de ia para empresas que incluyen calibración bayesiana automatizada y despliegue de modelos en producción.

Verificación, reproducibilidad y buenas prácticas La reproducibilidad se garantiza mediante contenedorización, control de versiones de mallas y parámetros, y pruebas unitarias en el sandbox de ejecución. Las métricas de factibilidad valoran coste computacional, disponibilidad de datos experimentales y esfuerzo de integración con pipelines de instrumentación. Se recomienda instrumentar desde el diseño sensores capaces de muestrear a alta frecuencia y almacenar metadatos para facilitar el proceso bayesiano.

Conclusión AMR-BC representa un avance significativo en la predicción de campos de flujo dinámico en microreactores con combustión turbulenta premixed. Al combinar refinamiento de malla adaptativo con calibración bayesiana y prácticas de ingeniería de software robustas, se obtiene una herramienta eficiente y escalable para diseño, control y optimización industrial. Q2BSTUDIO puede apoyar la transformación de esta tecnología en soluciones comerciales integradas, abarcando desde el desarrollo de software a medida hasta la seguridad, despliegue en la nube y la analítica avanzada con Power BI y servicios de inteligencia de negocio.

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