Integración de CFD, Análisis Dimensional y Estadística en la Optimización de Turbinas Hidrocinéticas - Marturet Pérez, Gustavo José; Marturet García , Gustavo Elías (Rev. Téc. Fac. Ing. Univ. Zulia, 2025)
En el presente se explora la optimización de turbinas hidrocinéticas, dispositivos clave para la generación de energía sostenible en zonas aisladas, como evidencian proyectos en Escocia y Francia. Para superar los altos costos de experimentación, la investigación se enfoca en la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) y metodologías de análisis numérico. El objetivo principal es analizar la integración de CFD, el Teorema π de Buckingham y la Estadística en la optimización de estas turbinas. El artículo revisa la literatura existente, estableciendo un marco teórico para futuras investigaciones. Se destaca el papel de CFD en el análisis de flujos y la determinación de parámetros críticos, y cómo el Teorema π de Buckingham simplifica las ecuaciones de fluidos y facilita el escalamiento. La Estadística, por su parte, es fundamental para el diseño, optimización, evaluación del rendimiento y desarrollo de modelos predictivos. Finalmente, la investigación resalta la creciente integración de la Inteligencia Artificial (IA), incluyendo el aprendizaje automático y profundo, como un enfoque novedoso para mejorar el diseño, la optimización y el control de las turbinas hidrocinéticas, abriendo nuevas vías para el avance de esta tecnología energética.