Gustavo José Marturet Pérez1* , Gustavo Elías Marturet García2, Rafael

en dinámica de fluidos computacionales (CFD, por sus siglas en inglés). La construcción de un dominio

computacional se hizo partiendo del diámetro de la turbina. Como modelo de turbulencia para el modelo matemático

unos 65000 nodos para los cálculos del torque. Los álabes fueron rotados en ángulos de ataque de ±12, ± 9, ±6 y ±3º;

posteriormente, se valoraron los coeficientes de potencia o rendimiento de la turbina para cada caso. Se determinó la

influencia del ángulo de ataque del álabe de turbinas helicoidales en el coeficiente de potencia, como mejora de su

rendimiento. Los resultados mostraron variaciones en el rendimiento de la turbina conforme cambiaba el ángulo de

ataque; siendo de 6º el ángulo de ataque con el que se obtuvo mayor rendimiento.

profiles on the power coefficient of Gorlov helical turbines, and doing use of simulation on computational fluids

dynamics (CFD). The building of the computational domain was done starting from the turbine diameter. For the

indicated as enough meshes of near 65000 nodes for the calculations of the torque. The blades were rotated in attack

angles of ±12, ± 9, ±6 y ±3º; subsequently the power coefficients or turbine performance were evaluated in every

situation. It was determined the angle of attack of the blades profiles of helical turbines on the coefficient of power as

an upgrade of its performance. The results showed variations in turbine performance as the attack angle changed; 6º

being the attack angle with which the greatest performance was obtained.

das correntes oceânicas. Esta pesquisa tratou da análise da influência do ângulo de ataque dos perfis das pás no

coeficiente de potência de turbinas helicoidais Gorlov, utilizando simulação de dinâmica de fluidos computacional

(CFD). A construção de um domínio computacional foi feita com base no diâmetro da turbina. O SST k-ω foi

utilizado como modelo de turbulência para o modelo matemático. Um estudo de sensibilidade da malha de domínio

indicou que malhas de cerca de 65.000 nós eram suficientes para cálculos de torque. As lâminas foram giradas em

ângulos de ataque de ±12, ±9, ±6 e ±3º; Posteriormente, foram avaliados os coeficientes de potência ou desempenho

da turbina para cada caso. Foi determinada a influência do ângulo de ataque da pá helicoidal da turbina no

coeficiente de potência, como melhoria no seu desempenho. Os resultados mostraram variações no desempenho da

turbina conforme o ângulo de ataque mudava; 6º sendo o ângulo de ataque com o qual foi obtido o maior

desempenho.

mecánica. Este proceso de conversión puede cuantificarse con la eficiencia del sistema; más específicamente, el

coeficiente de potencia de la turbina, tal y como indican los estudios de Bachant y Wosnik (2015). Dichos autores

emplearon el coeficiente de potencia como medida de la capacidad de conversión energética de THG.

emplean técnicas en dinámica de fluidos computacionales (CFD, por su siglas en inglés). También, se elaboran

metodologías de análisis numérico con técnicas de simulación, empleando regímenes transitorios, como en el trabajo

de Satrio et al. (2018). En otras investigaciones se ha empleado el régimen estable, tal y como desarrollaron Marturet

y Torres (2012). Adicionalmente, Marturet et al. (2017) en sus estudios de THG compararon modelos de turbulencia

para la elaboración del análisis en CFD. En la investigación de Takludar et al. (2017) se determinaron

que emplean diferentes densidades de mallas para análisis en CFD y su importancia en análisis de flujos viscosos y

tiempos de simulación. Pineda-Ortiz et al. (2020) dieron a conocer un estudio sobre el estado del arte en THG y los

métodos numéricos empleados en el análisis predictivo del rendimiento de turbinas hidrocinéticas, entre otros. Al-

Dabbag y Yuce (2019), y Muratoğlu y Demir (2020), evaluaron el rendimiento de turbinas helicoidales para

diferentes configuraciones de la geometría del rotor de las turbinas, aunque sin considerar la posición angular del

álabe respecto al flujo de fluido como oportunidad de estudio. Estas investigaciones anteriormente señaladas

revelaron como objetivos: metodologías de análisis numérico, regímenes de trabajo estable o transitorio, modelos de

turbulencia, coeficientes de potencia de diversos arreglos operacionales de turbina, precisión de dominios

computacionales, coeficientes de arrastre y/o sustentación. Una oportunidad de desarrollo en THG son las

modificaciones en el diseño de la geometría de la turbina, como ejemplo para mejorar su rendimiento. Marturet et al.

(2022) presentaron un sumario referenciado de estudios en turbinas Gorlov, en los cuales uno de los parámetros

dominio computacional, en la dirección del eje X. El plano de referencia para la los ángulos de ataque α a simular,

coincide con la dirección del eje X de la Figura 2; correspondiendo a valores positivos de α las rotaciones en sentido

horario y a valores negativos las rotaciones en sentido antihorario.

turbinas. En su metodología, este trabajo se apoyó en técnicas de CFD para dominios bidimensionales (Satrio et al.,

2018). Los álabes modelados corresponden a un perfil de turbina de tres álabes tipo NACA0015, y se posicionan en

ángulos de ataque α de: ±12, ± 9, ±6 y ±3º; todos para un mismo diámetro de THG.

Chettiar et al. (2015), y cuya geometría se describe en la Tabla 1. En cuanto a las propiedades del agua, se tuvieron:

dimensiones de la THG, según la Tabla 1, con álabes espaciados a 120º.

A continuación se presentan las Ecuaciones correspondientes:

En la Figura 7 se presentan dos histogramas indicativos de la estabilidad de las variables presión y velocidad

del campo de flujo de la THG, observándose una baja perturbación aguas abajo de la turbina y cuyo rotor está en la

posición 0 m. En la Figura 7a se muestra la magnitud de la velocidad en la extensión del dominio computacional,

donde a partir de la posición 2 m se localizan magnitudes del orden de 1,2 m/seg. En la Figura 7b se puede observar

rotor de la turbina presenta mayores diferenciales de presión; por consiguiente, para esta investigación la longitud

podrían constituirse en fenómenos de perturbación del flujo en el rotor de THG.

Puede observarse la tendencia a la estabilidad del valor del torque de la THG frente a incrementos del número de

nodos del dominio. Este estudio de sensibilidad se realizó para validar el modelo numérico aquí desarrollado en

CFD. Los errores relativos del torque frente a la densificación del dominio oscilaron entre 8 y 4 %, de allí que la

densificación del mallado del dominio presenta una perturbación despreciable de la variable torque obtenida en las

simulaciones. Sobre la base de la economía del recurso computacional, la calidad del mallado, los tiempos de

simulación y los dominios para las simulaciones, se densificaron alrededor de 65000 nodos. Así mismo, para la

consideración de las iteraciones, se tomó como criterio de convergencia el control de los residuales, el cual se fijó en

Universidad Politécnica Territorial del Estado Bolívar, por su contribución en el desarrollo de esta investigación.

Al-Dabbagh, M. A, Yuce, M. I. (2919). Numerical evaluation of helical hydrokinetic turbines with different

solidities under different flow conditions. International Journal of Environmental Science and Technology, 16(8),

Barrera, E., Aguirre, F., Vargas, S., Martínez, E. D. (2018). Influencia del y plus en el valor del esfuerzo cortante de

pared a través simulaciones empleando dinámica computacional de fluidos. Información Tecnológica, 29(4), 291-

302.

Bachant, P., Wosnik, M. (2015). Performance measurements of cylindrical- and spherical-helical cross-flow marine

hydrokinetic turbines, with estimates of exergy efficiency. Renewable Energy, 74, 318-325.

Durrani, N., Hameed, H., Rahman H., Chaudhry, S. (2011). A detailed aerodynamic design and analysis of a 2-D

de turbinas hidrocinéticas Gorlov. Novo Tékhne, 3(2), 19-31.

Marturet, G., Gutiérrez, E., Caraballo, S. (2017). Valoración de modelos de turbulencia en dominios

computacionales para simulación de una turbina helicoidal. Revista Científica UNET, 28(1), 5-18.

Marturet, G., Torres, C. (2012). Modelación numérica en flujo estable para una turbina Gorlov. Avances en

simulación computacional y modelado numérico. XI Congreso CIMENICS: avances en simulación computacional y

modelado numérico. La Asunción: Sociedad Venezolana de Métodos Numéricos en Ingeniería, 1-6.

Marturet, G., (2019). Modelación fluidodinámica de turbinas Gorlov para la mejora de su rendimiento. Tesis

Muratoğlu A., Demir, M. S. (2020). Investigating the effect of geometrical and dynamic parameters on the

performance of Darrieus turbines: a numerical optimization approach via QBlade algorithm. Bitlis Eren Üniversitesi

Fen Bilimleri Dergisi, 9(1), 413-426.

Pineda-Ortiz, J. C., Chica-Arrieta, E. L. (2020). Métodos numéricos para el desarrollo de una turbina hidrocinética

tipo Gorlov. Revista UIS Ingenierías, 19(3), 187-206.

Proceedings of the ASME 2017 Gas Turbine India Conference (GTINDIA 2017). Bangalore: American Society of

Mechanical Engineers (ASME), 4572.

Yilmaz, A., Boer, O., Kirkpinar, A., Aktas, F., Turgut, O. (2019). The effect of the number of turbine blade on

Mechanical Engineering (IIETME 2019). Bangalore: Nagarjuna College of Engineering & Technology, P15.