Predicciones mesoscópicas de la conductividad térmica efectiva para medios porosos aleatorios a microescala

Se ha desarrollado una herramienta numérica mesoscópica en este estudio para predecir las conductividades térmicas efectivas para medios porosos aleatorios a microescala. Para resolver la ecuación de transporte de energía con geometrías porosas multiphásicas complejas, se ha introducido un algoritmo de Boltzmann en red para abordar la transferencia de calor conjugada entre diferentes fases. Con condiciones de contorno elegidas correctamente, el algoritmo ha sido validado inicialmente mediante la comparación con soluciones teóricas para casos más simples y con los datos experimentales existentes. Además, para reflejar las características de distribución de fase estocástica de la mayoría de los medios porosos, se ha propuesto un método de generación-crecimiento de morfología y estructura interna aleatoria, denominado conjunto de generación de estructura cuarteto (QSGS), basado en la teoría de crecimiento de clúster estocástico para generar microestructuras más realistas de medios porosos. Así, utilizando el presente algoritmo de Boltzmann en red junto con la herramienta generadora de estructuras QSGS, podemos predecir las conductividades térmicas efectivas de medios porosos con estructura multiphásica y geometrías complejas estocásticas, sin recurrir a ningún parámetro empírico determinado caso por caso. La metodología se ha aplicado en esta contribución a varios sistemas de dos y tres fases, y los resultados concuerdan bien con los datos experimentales publicados, demostrando así que el método presente es riguroso, general y robusto. Además de los medios porosos convencionales, el enfoque actual es aplicable en el tratamiento de otras mezclas multiphásicas, aleaciones y compuestos multicomponentes también.