Omar Dario Lopez Mejia

Omar Dario Lopez Mejia
Doctor Of Philosophy
od.lopez20 @uniandes.edu.co
Profesor Asociado
Office: ML-649
Extension: 3666
Profile
Professor Lopez main research interests are focused in the use and application of Computational Fluid Dynamics (CFD) in the solution of mechanical engineering problems such as external turbulent flows, in which turbulence modelling plays an important role.
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- 2023
TERMOFLUIDOS III
First period
Bachelor Level
TERMOFLUIDOS I
First period
Bachelor Level
Recent Products
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Doctor Of Philosophy
Doctoral degree
University Of Texas At Austin
2009
Estados Unidos
Magíster En Ingeniería Mecánica
Master degree
Universidad De Los Andes, Colombia
2002
Colombia
Recent Projects
- 2015
- Procesos de combustión flujo turbulento - Uniandes
Duration: 24 months
PR.1.2015.2533
1. RESUMEN DEL PROYECTO Para realizar el diseño seguro y eficiente de componentes mecánicos que interactúen con flujos que presentan combustión turbulenta, así como analizar el comportamiento y propagación de incendios y conflagraciones, el conocimiento de las propiedades y variables termofluidicas y químicas al interior del flujo es de vital importancia debido a que a partir del conocimiento de estas se pueden minimizar los riesgos durante la fase de diseño de equipos por una parte, y por otra conocer los potenciales riesgos asociados a un incendio. En ambos escenarios se encuentra en juego tanto pérdidas humanas como materiales, económicas y posibles efectos ambientales. Así pues es de importancia buscar alternativas para modelar y predecir el comportamiento de este tipo de fenómenos minimizando los riesgos y costos asociados a la experimentación. Esta propuesta de investigación plantea la exploración y documentación de solucionadores basados en OpenFOAM para la solución de flujos reactivos no premezclados y turbulentos a bajo número de Mach. Los resultados serán validados y contrastados con resultados experimentales de la literatura. Finalmente se evaluaran los solucionadores y su habilidad para capturar las escalas relevantes de la combustión. El marco del proyecto estará enfocado específicamente al análisis de conflagraciones y de cámaras de combustión de flujo no pre mezclado.2. Objetivos: Objetivo general ● Establecer una metodología general para la simulación de procesos de combustión en flujos turbulentos a bajos números de Mach utilizando la herramienta OpenFOAM. Objetivos específicos ● Seleccionar y documentar herramientas de solución numérica (solver o solucionador) pertenecientes a OpenFOAM para resolver problemas de combustión en flujos turbulentos y bajos Mach a varias escalas. ● Realizar la simulación del proceso de combustión en una conflagración (Uniandes). ● Realizar la simulación del proceso de combustión al interior de una cámara de combustión (Univalle). ● Confrontar los resultados computacionales utilizando datos experimentales disponibles o reportados en la literatura. ● Evaluar la influencia de los modelos de turbulencia basados en RANS y LES en los resultados de las simulaciones en relación con la escala del problema.3. Metodología propuesta: • Seleccionar y documentar una herramienta de solución numérica (solver o solucionador) perteneciente a OpenFOAM para resolver problemas de combustión en flujos turbulentos y bajos mach a varias escalas. Dada la variedad de solucionadores disponibles en OpenFOAM para la simulación de problemas de combustión [6], en este primer objetivo específico se pretende seleccionar y documentar aquellos que cumplan con los requerimientos necesarios para la solución de los problemas de combustión planteados en la presente propuesta. Dicho proceso de selección y documentación involucra el análisis del sistema de ecuaciones y los esquemas numéricos de solución que incluyen los solvers de OpenFOAM para combustión y evaluación de cuáles de estos son apropiados para la solución de problemas de flujos turbulentos a bajos números de mach y a diferentes escalas (i.e; problemas de conflagraciones, de cámaras de combustión). Se espera que de este estudio se genere como producto una revisión bibliográfica del estado del arte de los solvers de OpenFOAM para aplicaciones de combustión y la teoría tanto física como numérica subyacente. • Realizar la simulación del proceso de combustión en una conflagración (Uniandes). Una vez seleccionado el solucionador más apropiado para la simulación de conflagraciones se procederá a realizar una simulación que permita determinar la capacidad del mismo en la solución de dicho problema. Como casos de prueba pueden utilizarse alguno de los disponibles en la base de datos del código FDS (Fire Dynamic Simulator desarrollado por NIST) [7] los cuales están adecuadamente documentados. Una vez seleccionado el caso a simular entonces se procederá a la generación de la geometría y malla, debido a que en la mayoría de los casos de prueba las geometrías son simples entonces este proceso se realizará con BLOCKMESH que es el generador de malla de OpenFOAM. La malla se generará con refinamientos cerca a las paredes y en las zonas cercanas a fuentes de emisión de combustibles manteniendo índices adecuados de calidad de malla. En caso de utilizar modelos de turbulencia tipo RANS se realizarán diferentes mallas para posterior análisis de convergencia. Aunque las primeras pruebas se realizarán con procesamiento serial, en este punto también se debe hacer la descomposición de dominio para correr las simulaciones en paralelo. Una vez definidas las mallas se procederá a configurar todos los diccionarios del solucionador (discretización espacial y temporal, modelo de turbulencia, condiciones de frontera, avance temporal, propiedades de los fluidos, modelo de combustión, etc). También se deben configurar las variables a postprocesar, por ejemplo: temperatura, flujos de calor, velocidades, concentraciones de productos de la combustión, etc. Seguidamente, se procede a correr la simulación en paralelo en el cluster de alto desempeño disponible en la Universidad de los Andes. Culminada la simulación se procede a realizar el post-procesamiento, en este punto se analizarán tanto resultados de variables puntuales como temperatura, concentraciones y velocidad; así como variables integrales como flujo de calor. La última fase corresponderá a la comparación y verificación con los datos experimentales disponibles en la literatura. También se realizarán visualizaciones de los resultados en el dominio tanto promedio como instantáneas, esto se llevará a cabo con el software libre ParaView. • Realizar la simulación del proceso de combustión al interior de una cámara de combustión (Univalle). Con el solucionador seleccionado, para el caso de estudio del flujo reactivo en una cámara de combustión, se desarrollaran simulaciones a partir de casos referenciados en la literatura. Para el desarrollo de las simulaciones se realizará la configuración de los casos desde el punto de vista geométrico y de discretización del dominio en volúmenes finitos. La discretización del dominio se realizará en ICEM CFD o mediante las utilidades de enmallado de OpenFOAM como BlockMesh. Se definirán las condiciones de frontera durante la configuración de los casos a estudiar, se analizarán y tomarán decisiones respecto al tamaño, geometría y discretización de los dominios (en función de los modelos de turbulencia empleados RANS y LES), condiciones iniciales y de frontera a emplear (velocidades, presiones, fracciones de especies, turbulencia), modelos de turbulencia, modelos de combustión, constantes y propiedades de transporte y termofísicas afines a los modelos y ecuaciones empleadas. Por último se definirán los métodos numéricos requeridos (discretización y orden de los operadores diferenciales, esquemas de interpolación, métodos de solución de sistemas lineales dispersos). Las configuraciones anteriormente mencionadas serán llevadas a cabo en los diccionarios requeridos por el solucionador particular y basadas en recomendaciones de la literatura [8], [9]. Se configuran también las variables a monitorear en tiempo de ejecución, variables a post-procesar (temperatura estática, concentraciones/ fracciones de especies, magnitudes de campos de velocidades) relevantes a comparar así como los casos reportados en literatura [10], [11], [12], [13], [14]. • Evaluar la influencia de los modelos de turbulencia basados en RANS y LES en los resultados de las simulaciones en relación con la escala del problema. Para las diferentes simulaciones realizadas tanto para el caso de la simulación de una conflagración como el caso de simulación del proceso de combustión en una cámara, se presente evaluar tanto cuantitativa como cualitativamente la calidad de los resultados obtenidos con los diferentes modelos de turbulencia empleados. Esta comparación se realizará para diferentes variables de flujo tanto puntuales (distribución de temperaturas, velocidades y concentraciones) como integrales (flujo de calor, concentraciones de productos, etc). Por supuesto para los casos en los que se utilice LES se deben realizar promedios en el tiempo adecuados de tal forma que las comparaciones con RANS sean justas, por supuesto se cuantifican las fluctuaciones de las variables analizadas. La calidad de una solución se medirá respecto a resultados experimentales o respecto a otros resultados computacionales reportados en la literatura no únicamente en la predicción de valores y tendencias correctos, sino también en la definición del frente de llama predicho por cada modelo.
- 2010
- Modelamiento y simulación computacional de flujos turbulentos.
Duration: 36 months
4142
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2009
Estados Unidos
Magíster En Ingeniería Mecánica
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Universidad De Los Andes, Colombia
2002
Colombia
Ingeniero Mecánico
Bachelor degree
Universidad Industrial De Santander
2000
Colombia
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- 2015
- Procesos de combustión flujo turbulento - Uniandes
Duration: 24 months
PR.1.2015.2533
1. RESUMEN DEL PROYECTO Para realizar el diseño seguro y eficiente de componentes mecánicos que interactúen con flujos que presentan combustión turbulenta, así como analizar el comportamiento y propagación de incendios y conflagraciones, el conocimiento de las propiedades y variables termofluidicas y químicas al interior del flujo es de vital importancia debido a que a partir del conocimiento de estas se pueden minimizar los riesgos durante la fase de diseño de equipos por una parte, y por otra conocer los potenciales riesgos asociados a un incendio. En ambos escenarios se encuentra en juego tanto pérdidas humanas como materiales, económicas y posibles efectos ambientales. Así pues es de importancia buscar alternativas para modelar y predecir el comportamiento de este tipo de fenómenos minimizando los riesgos y costos asociados a la experimentación. Esta propuesta de investigación plantea la exploración y documentación de solucionadores basados en OpenFOAM para la solución de flujos reactivos no premezclados y turbulentos a bajo número de Mach. Los resultados serán validados y contrastados con resultados experimentales de la literatura. Finalmente se evaluaran los solucionadores y su habilidad para capturar las escalas relevantes de la combustión. El marco del proyecto estará enfocado específicamente al análisis de conflagraciones y de cámaras de combustión de flujo no pre mezclado.2. Objetivos: Objetivo general ● Establecer una metodología general para la simulación de procesos de combustión en flujos turbulentos a bajos números de Mach utilizando la herramienta OpenFOAM. Objetivos específicos ● Seleccionar y documentar herramientas de solución numérica (solver o solucionador) pertenecientes a OpenFOAM para resolver problemas de combustión en flujos turbulentos y bajos Mach a varias escalas. ● Realizar la simulación del proceso de combustión en una conflagración (Uniandes). ● Realizar la simulación del proceso de combustión al interior de una cámara de combustión (Univalle). ● Confrontar los resultados computacionales utilizando datos experimentales disponibles o reportados en la literatura. ● Evaluar la influencia de los modelos de turbulencia basados en RANS y LES en los resultados de las simulaciones en relación con la escala del problema.3. Metodología propuesta: • Seleccionar y documentar una herramienta de solución numérica (solver o solucionador) perteneciente a OpenFOAM para resolver problemas de combustión en flujos turbulentos y bajos mach a varias escalas. Dada la variedad de solucionadores disponibles en OpenFOAM para la simulación de problemas de combustión [6], en este primer objetivo específico se pretende seleccionar y documentar aquellos que cumplan con los requerimientos necesarios para la solución de los problemas de combustión planteados en la presente propuesta. Dicho proceso de selección y documentación involucra el análisis del sistema de ecuaciones y los esquemas numéricos de solución que incluyen los solvers de OpenFOAM para combustión y evaluación de cuáles de estos son apropiados para la solución de problemas de flujos turbulentos a bajos números de mach y a diferentes escalas (i.e; problemas de conflagraciones, de cámaras de combustión). Se espera que de este estudio se genere como producto una revisión bibliográfica del estado del arte de los solvers de OpenFOAM para aplicaciones de combustión y la teoría tanto física como numérica subyacente. • Realizar la simulación del proceso de combustión en una conflagración (Uniandes). Una vez seleccionado el solucionador más apropiado para la simulación de conflagraciones se procederá a realizar una simulación que permita determinar la capacidad del mismo en la solución de dicho problema. Como casos de prueba pueden utilizarse alguno de los disponibles en la base de datos del código FDS (Fire Dynamic Simulator desarrollado por NIST) [7] los cuales están adecuadamente documentados. Una vez seleccionado el caso a simular entonces se procederá a la generación de la geometría y malla, debido a que en la mayoría de los casos de prueba las geometrías son simples entonces este proceso se realizará con BLOCKMESH que es el generador de malla de OpenFOAM. La malla se generará con refinamientos cerca a las paredes y en las zonas cercanas a fuentes de emisión de combustibles manteniendo índices adecuados de calidad de malla. En caso de utilizar modelos de turbulencia tipo RANS se realizarán diferentes mallas para posterior análisis de convergencia. Aunque las primeras pruebas se realizarán con procesamiento serial, en este punto también se debe hacer la descomposición de dominio para correr las simulaciones en paralelo. Una vez definidas las mallas se procederá a configurar todos los diccionarios del solucionador (discretización espacial y temporal, modelo de turbulencia, condiciones de frontera, avance temporal, propiedades de los fluidos, modelo de combustión, etc). También se deben configurar las variables a postprocesar, por ejemplo: temperatura, flujos de calor, velocidades, concentraciones de productos de la combustión, etc. Seguidamente, se procede a correr la simulación en paralelo en el cluster de alto desempeño disponible en la Universidad de los Andes. Culminada la simulación se procede a realizar el post-procesamiento, en este punto se analizarán tanto resultados de variables puntuales como temperatura, concentraciones y velocidad; así como variables integrales como flujo de calor. La última fase corresponderá a la comparación y verificación con los datos experimentales disponibles en la literatura. También se realizarán visualizaciones de los resultados en el dominio tanto promedio como instantáneas, esto se llevará a cabo con el software libre ParaView. • Realizar la simulación del proceso de combustión al interior de una cámara de combustión (Univalle). Con el solucionador seleccionado, para el caso de estudio del flujo reactivo en una cámara de combustión, se desarrollaran simulaciones a partir de casos referenciados en la literatura. Para el desarrollo de las simulaciones se realizará la configuración de los casos desde el punto de vista geométrico y de discretización del dominio en volúmenes finitos. La discretización del dominio se realizará en ICEM CFD o mediante las utilidades de enmallado de OpenFOAM como BlockMesh. Se definirán las condiciones de frontera durante la configuración de los casos a estudiar, se analizarán y tomarán decisiones respecto al tamaño, geometría y discretización de los dominios (en función de los modelos de turbulencia empleados RANS y LES), condiciones iniciales y de frontera a emplear (velocidades, presiones, fracciones de especies, turbulencia), modelos de turbulencia, modelos de combustión, constantes y propiedades de transporte y termofísicas afines a los modelos y ecuaciones empleadas. Por último se definirán los métodos numéricos requeridos (discretización y orden de los operadores diferenciales, esquemas de interpolación, métodos de solución de sistemas lineales dispersos). Las configuraciones anteriormente mencionadas serán llevadas a cabo en los diccionarios requeridos por el solucionador particular y basadas en recomendaciones de la literatura [8], [9]. Se configuran también las variables a monitorear en tiempo de ejecución, variables a post-procesar (temperatura estática, concentraciones/ fracciones de especies, magnitudes de campos de velocidades) relevantes a comparar así como los casos reportados en literatura [10], [11], [12], [13], [14]. • Evaluar la influencia de los modelos de turbulencia basados en RANS y LES en los resultados de las simulaciones en relación con la escala del problema. Para las diferentes simulaciones realizadas tanto para el caso de la simulación de una conflagración como el caso de simulación del proceso de combustión en una cámara, se presente evaluar tanto cuantitativa como cualitativamente la calidad de los resultados obtenidos con los diferentes modelos de turbulencia empleados. Esta comparación se realizará para diferentes variables de flujo tanto puntuales (distribución de temperaturas, velocidades y concentraciones) como integrales (flujo de calor, concentraciones de productos, etc). Por supuesto para los casos en los que se utilice LES se deben realizar promedios en el tiempo adecuados de tal forma que las comparaciones con RANS sean justas, por supuesto se cuantifican las fluctuaciones de las variables analizadas. La calidad de una solución se medirá respecto a resultados experimentales o respecto a otros resultados computacionales reportados en la literatura no únicamente en la predicción de valores y tendencias correctos, sino también en la definición del frente de llama predicho por cada modelo.
- 2010