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Un método alternativo para calcular la tortuosidad geométrica en medios porosos 2D utilizando el algoritmo de búsqueda de ruta A-Star

Autores: Espinoza-Andaluz, Mayken; Pagalo, Javier; Ávila, Joseph; Barzola-Monteses, Julio

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un método alternativo para calcular la tortuosidad geométrica en medios porosos 2D utilizando el algoritmo de búsqueda de ruta A-Star


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Tortuosidad geométrica
Medio poroso
Propiedades de transporte por difusión
Coeficiente de difusión efectivo
Factor inercial
Valores de porosidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La tortuosidad geométrica es una característica esencial a considerar al estudiar la morfología de un medio poroso. Conocer la tortuosidad del material nos permite comprender y estimar las diferentes propiedades de transporte de difusión del material analizado. La tortuosidad geométrica es útil para calcular parámetros, como el coeficiente de difusión efectivo, el factor inercial y la difusibilidad, que se encuentran comúnmente en materiales de medios porosos. Este estudio propone un método alternativo para estimar la tortuosidad geométrica de medios porosos bidimensionales creados digitalmente. La microestructura porosa se genera utilizando la biblioteca PoreSpy de Python y se convierte en una matriz binaria para el cálculo de los parámetros involucrados en este trabajo. Como primer paso, se generan digitalmente medios porosos con valores de porosidad de 0.5 a 0.9; luego, la tortuosidad geométrica se determina utilizando el algoritmo A-estrella. Este enfoque, comúnmente utilizado en problemas de búsqueda de caminos, mejora el uso de recursos computacionales y cumple con la teoría encontrada en la literatura. Basándose en los resultados obtenidos, se proponen las mejores correlaciones entre tortuosidad geométrica y porosidad. La selección de la mejor correlación considera el valor del coeficiente de determinación (99.7%) con un intervalo de confianza del 95%.

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