Como Verificar e Validar Modelos Numéricos em Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD)

A resolução de problemas envolvendo o escoamento de fluidos, transferência de calor e massa, ou reações químicas, pode ser realizada hoje em dia por meio de pacotes de software especializados, como o Ansys Fluent. Esses softwares implementam métodos de Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD), que permitem uma análise detalhada e precisa de fenômenos complexos. Para garantir a precisão e a confiabilidade dos resultados obtidos por esses modelos, é fundamental seguir um processo rigoroso de verificação e validação, abordando os aspectos numéricos e físicos da simulação.

Após a definição da geometria e a importação do modelo para o solver do Ansys Fluent, o próximo passo é a escolha dos modelos físicos a serem usados, como os de turbulência, funções de parede, e as dependências das propriedades termo-físicas (como a densidade do ar, em problemas não isotérmicos). Além disso, é necessário configurar as condições de contorno (BCs) e definir o processo iterativo que será descrito com mais detalhes em partes posteriores.

No decorrer desse processo iterativo, o software resolve um sistema de equações diferenciais que descrevem o movimento do fluido, complementado por equações do modelo de turbulência e, em casos de problemas não isotérmicos, pela equação de transferência de energia, o modelo de transferência radiante, e a equação de estado. A análise dos resultados obtidos segue uma metodologia rigorosa, a fim de garantir que as simulações sejam fisicamente representativas e consistentes.

A verificação do modelo numérico é um componente essencial para garantir a precisão da simulação. A verificação, conforme definida pela NAFEMS (Associação Internacional para Modelagem, Análise e Simulação em Engenharia), refere-se ao processo de determinar a precisão da simulação numérica em relação ao modelo matemático subjacente e à solução obtida. Existem duas formas de verificação: a verificação do código de software, que é responsabilidade do desenvolvedor, e a verificação dos cálculos, que depende inteiramente do pesquisador. A verificação dos cálculos, ou seja, a avaliação da precisão da solução numérica obtida, é feita comparando os resultados em malhas com diferentes resoluções, tipicamente com células de tamanho duplo.

Este processo é chamado de adaptação de malha, onde a malha é refinada progressivamente, inicialmente sobre toda a área do problema, e depois em regiões cada vez mais restritas, com foco nos locais onde as variações das propriedades são mais intensas, como nas bordas dos dutos ou nas áreas de separação do fluxo em arestas agudas. As etapas finais de adaptação ao longo das bordas sólidas são essenciais para a correta resolução da camada limite e para a simulação precisa das perdas de pressão nessas regiões.

Além disso, é necessário escolher parâmetros de referência adequados, que serão usados para avaliar as diferenças entre as soluções obtidas nas diferentes fases de adaptação. Esses parâmetros devem caracterizar o escoamento de forma clara e estar diretamente relacionados às propriedades do problema em questão. Nos casos estudados, que envolvem principalmente escoamentos em dutos, é crucial que a malha resolva corretamente a camada limite. Para isso, utiliza-se uma distância adimensional, como o parâmetro y+ ou y*, para caracterizar a resolução da malha nas proximidades da parede.

A validação envolve também a análise de gráficos que mostram o comportamento dos parâmetros de referência em função da distância adimensional y+ (ou y*), considerando diferentes combinações de modelos de turbulência e de parede. A comparação entre esses gráficos e os dados experimentais permite verificar se a solução numérica converge para um valor consistente, independentemente do refinamento da malha. Além disso, essa análise ajuda a identificar se o modelo numérico é fisicamente adequado e se pode ser utilizado com confiança para previsões em cenários reais.

É imprescindível que o pesquisador compreenda a importância de um processo contínuo de verificação e validação durante a simulação numérica. A simulação nunca pode ser tratada como uma etapa isolada, mas como parte de um ciclo iterativo onde cada refinamento da malha, cada escolha de modelo físico, e cada validação experimental são passos essenciais para garantir a precisão dos resultados. Esse cuidado contínuo é crucial para o sucesso das simulações e para a aplicação de CFD em cenários complexos e em constante evolução.

Como Determinar as Perdas de Pressão e a Eficiência de Componentes em Sistemas de Ventilação: Métodos Experimentais e Cálculos

A medição de perdas de pressão e a avaliação da eficiência dos componentes em sistemas de ventilação exige a observância de normas específicas, como a GOST R ISO 5725-6-2002 (2024), que determina os procedimentos para garantir a precisão dos resultados. A metodologia envolve a realização de medições sucessivas para avaliar a reprodutibilidade e a consistência dos dados. Os valores obtidos são analisados com base em critérios rigorosos, sendo que, em caso de discrepâncias além dos limites estabelecidos, medições adicionais são realizadas.

Em sistemas onde a pressão estática é medida em pontos definidos no ducto, o uso de manômetros de Pitot ou anemômetros de fio quente permite a medição da pressão dinâmica nas ramificações e no ponto de confluência a montante do ventilador. Para a medição de velocidades no ducto, os procedimentos seguem as orientações de Badykova et al. (2017), que envolvem a medição em múltiplos pontos ao longo da seção para aumentar a precisão. A operação do ventilador é controlada para garantir uma evacuação constante do ar, com todos os componentes sendo equipados com vidros de visão acrílicos para visualização do fluxo, o que permite uma análise mais detalhada do comportamento do ar no sistema.

A determinação do coeficiente de atrito foi seguida pelo cálculo da perda de pressão dinâmica nas seções posteriores, utilizando as equações apropriadas. Essa abordagem foi aplicada de forma sistemática, considerando diferentes taxas de fluxo e números de Reynolds para garantir que os resultados fossem representativos e abrangentes.

Outro aspecto importante na medição da eficiência do sistema é a verificação da estanqueidade dos componentes. Isso garante que o fluxo de ar não seja alterado por vazamentos indesejados, o que poderia afetar as medições e os cálculos. As inspeções de estanqueidade foram feitas para cada configuração experimental, comparando as taxas de fluxo antes e após a confluência no ventilador. Para garantir a máxima precisão, foram utilizados vedantes de borracha e plastilina para selar as conexões, minimizando as perdas de fluxo.

O uso de dispositivos de medição, como anemômetros e medidores de pressão, foi fundamental para avaliar a exatidão do sistema de ventilação. Medições adicionais, como a velocidade do ar nos ramais e nos pontos intermediários ao longo das aberturas, permitiram uma análise mais precisa da dinâmica do fluxo. A soma de todas essas variáveis foi crucial para a determinação das perdas de carga específicas de cada componente do sistema.

Na visualização dos contornos de zonas de vórtices (VZ), foi empregada uma técnica com trilha de fumaça, utilizando um gerador de névoa composto por um fio de níquel cromado que produzia uma névoa de glicerina. Esse método auxiliou na observação e na compreensão das turbulências e vórtices que se formam em diferentes seções do ducto, proporcionando uma visão clara do comportamento do fluxo e das áreas problemáticas do sistema.

Além disso, é fundamental que o leitor entenda que, ao realizar essas medições e cálculos, a precisão das ferramentas de medição e a confiabilidade das conexões de sistema são determinantes para a obtenção de dados representativos. Isso implica que qualquer erro no processo de vedação ou nas configurações do sistema pode comprometer significativamente a validade dos resultados. Portanto, um controle rigoroso da qualidade dos instrumentos e dos procedimentos é necessário para garantir que os dados coletados sejam confiáveis e úteis para o desenvolvimento de modelos e simulações mais precisos, que podem ser aplicados em futuras otimizações de sistemas de ventilação. A interação entre as variáveis de fluxo, pressão e dinâmica dos fluidos deve ser constantemente monitorada para identificar pontos de ineficiência ou falhas potenciais antes que se tornem problemas críticos.

Como Realizar Estimativas de Erros e Medições de Pressão em Sistemas de Dutos

Quando não há desvios significativos nas medições, assume-se que a distribuição dos dados segue uma distribuição normal. Caso erros grosseiros sejam detectados, os resultados correspondentes são descartados e as medições são recalculadas. Nesse contexto, a probabilidade de confiança é determinada em P = 0.99. O número de leituras é representado por n, e os graus de liberdade por k = n - 1. O coeficiente de confiança t é determinado a partir da tabela da distribuição de Student (Kharitonov, 2011). Para k > 30, o valor de t é igual a 2,7582.

Ao medir a pressão em diferentes pontos de uma seção transversal de um duto (como ilustrado na Figura 4.37c), os valores obtidos são estimativas de uma mesma grandeza, embora provenientes de diferentes localizações. Essas quatro medições podem apresentar dispersões diferentes, o que indica que a precisão de cada grupo de medições não é uniforme. Para tratar essa questão, é necessário usar um algoritmo que leve em consideração os pesos específicos, com base nos desvios padrão conhecidos para cada grupo de medições.

O primeiro passo do algoritmo é determinar os pesos específicos, que podem ser calculados com base nos desvios padrão de cada grupo de medições. A média ponderada das medições é então estimada, assim como o erro padrão. A partir disso, podemos calcular o número de graus de liberdade, que é dado pela fórmula k = Σ n_j - 1. Com essas variáveis, podemos, finalmente, calcular a estimativa de intervalo para a grandeza alvo usando a fórmula P = x ± t * s.

Após o processamento dos resultados diretos de medições, são calculadas as variáveis indiretas. Nesse caso, a grandeza alvo apresenta uma relação não linear com outras grandezas medidas. A relação entre essas variáveis pode ser expressa de forma geral como Q = F(x₁, x₂, ..., xₙ), onde Q é a variável dependente e x₁, x₂, ..., xₙ são as variáveis independentes. A estimativa de erro para essa grandeza indireta é então calculada usando a fórmula de erro parcial:

onde s_j é o desvio padrão associado à variável x_j. A variância da variável indiretamente determinada é dada por:

A fórmula para o número de graus de liberdade, neste caso, é dada por:

O resultado final, que fornece a estimativa de intervalo da variável indireta Q, pode ser expresso como Q = x ± t * s ou como uma estimativa pontual Q = x ± s.

A estimativa de LDC (Loss of Dynamic Coefficient) é obtida de uma forma semelhante. A diferença entre as pressões total e dinâmica nas seções do duto, combinada com a medição de perda de pressão devido ao atrito, é usada para calcular a variação da LDC. Para isso, deve-se levar em conta a equação de atrito hidráulico, que relaciona a perda de pressão com o comprimento e diâmetro do duto. A LDC pode então ser expressa como:

Onde P_tot e P_dyn são as pressões total e dinâmica, respectivamente, e ΔP representa a perda de pressão por atrito. Esse valor é ajustado de acordo com as medições realizadas em diferentes pontos do duto.

O cálculo do LDC pode ser feito com base nas leituras de pressão realizadas em pontos estratégicos do duto. Para garantir que o efeito do atrito seja adequadamente contabilizado, é necessário calcular o coeficiente de atrito, considerando a diferença de pressão medida. Uma vez obtido o coeficiente de atrito, podemos calcular a perda de pressão ao longo do comprimento do duto e, por fim, a LDC.

A análise estatística desses dados também leva em consideração o número de graus de liberdade, que é fundamental para avaliar a variabilidade e a confiabilidade das estimativas obtidas. Quando se trabalha com medições indiretas, como no caso do cálculo de Q ou ζ, a propagação de erro deve ser cuidadosamente calculada para garantir que as estimativas finais sejam robustas e precisas.

Em resumo, a precisão nas medições e a correta interpretação dos erros desempenham um papel crucial na obtenção de resultados válidos em sistemas complexos de medição, como os encontrados em dutos e sistemas de ventilação.

Como a Geometria da Capô de Exaustão Afeta a Eficiência na Captura de Contaminantes: Um Estudo de Fluxos Separados

A eficiência de uma capô de exaustão perfurada com flange, projetada para capturar contaminantes, depende significativamente de variáveis geométricas como o comprimento da flange e o ângulo de inclinação. A distribuição da velocidade do fluxo de ar, tanto vertical quanto horizontal, desempenha um papel crucial na formação das zonas de captura, especialmente na proximidade do bocal da capô, o que influencia diretamente a eficiência na remoção de poluentes.

Por outro lado, as capôs com flanges mais inclinados, como o modelo com α = 90°, apresentam uma distribuição de velocidade mais ampla e contínua, com maior eficiência de captura de contaminantes em distâncias mais longas do ponto de entrada. Isso ocorre porque o fluxo se estabiliza de forma mais uniforme ao longo do campo de exaustão, com a distribuição de velocidades mantendo-se mais estável, mesmo em seções mais distantes.

Nos cálculos realizados usando o método de DVM (Discrete Vortex Method) e CFD (Computational Fluid Dynamics), observa-se uma correspondência significativa entre os resultados, embora as diferenças se ampliem em seções transversais mais afastadas do ponto de entrada. À medida que a velocidade do fluxo diminui, a diferença absoluta de velocidades tende a se manter constante, mas a diferença relativa cresce, o que sugere que o método CFD é capaz de capturar nuances que o DVM não consegue, especialmente em áreas distantes da capô.

Ao focar nas zonas de vorticidade, particularmente na primeira VZ, é evidente que os resultados de CFD se aproximam mais dos dados experimentais, enquanto as simulações DVM apresentam uma transição mais suave entre as zonas. A definição precisa dos limites da primeira VZ é crucial para entender a dinâmica do fluxo e projetar capôs de exaustão com maior eficiência de captura. O estudo da distribuição da velocidade axial e da inversão do sinal dos componentes da velocidade também fornece dados importantes para a otimização dos projetos de capôs, visto que o comportamento do fluxo não é uniforme e varia com a geometria do dispositivo.

A análise dos diferentes comprimentos de flange e ângulos de inclinação também oferece insights sobre o comportamento das zonas de vorticidade. A inversão do sinal da velocidade ocorre em regiões específicas, o que é fundamental para a interpretação dos gráficos de módulo de velocidade. Com o aumento do comprimento da flange e a mudança do ângulo de inclinação, a inversão do sinal se desloca para regiões mais distantes do exaustor, o que implica uma modificação no padrão de captura de contaminantes.

Para projetar uma capô de exaustão mais eficiente, é necessário levar em consideração não apenas a configuração do exaustor, mas também o comportamento do fluxo dentro da VZ e as interações entre as diferentes componentes de velocidade. A análise do fluxo em diferentes distâncias do exaustor, como em x/B maiores que 3, onde o ângulo de flange de 90° se destaca, pode proporcionar um maior entendimento sobre como a eficiência da captura é afetada ao longo de uma área maior do fluxo.

É importante observar que, ao projetar capôs de exaustão, as condições de contorno, como a condição de deslizamento no muro (no-slip condition), desempenham um papel essencial na modelagem precisa dos fluxos. No modelo CFD, a condição de deslizamento é aplicada nas paredes, o que assegura que o componente tangencial da velocidade seja zero na superfície, uma característica que não se aplica aos cálculos do DVM, onde a definição da condição de contorno é feita apenas para o componente normal da velocidade.