Los modelos de dinámica de fluidos computacional (CFD) se han utilizado ampliamente para evaluar el rendimiento hidrodinámico y de intercambio de gases de los oxigenadores, que son cruciales para apoyar a los pacientes con enfermedades o fallos pulmonares. Sin embargo, aunque los modelos CFD han sido efectivos en el análisis de la transferencia de oxígeno, no han abordado adecuadamente los efectos demostrados experimentalmente de las variaciones en las tasas de flujo del gas de barrido sobre la eliminación de CO2. Esta es una brecha crítica, ya que el flujo del gas de barrido influye directamente en la eficiencia de transferencia de CO2 en los oxigenadores. Para llenar esta brecha, extendemos nuestro modelo matemático unidimensional previamente desarrollado a un marco computacional tridimensional para predecir tanto las caídas de presión en la sangre como las tasas de transferencia de oxígeno y CO2 en los oxigenadores. La comparación entre las predicciones de nuestro modelo y los datos experimentales valida la capacidad del modelo para capturar las tendencias generales en las tasas de transferencia/eliminación de CO2 bajo diferentes tasas de flujo del gas de barrido. Los resultados también demostraron que nuestro modelo puede predecir la eliminación de CO2 de manera más precisa, particularmente en escenarios donde ajustar la tasa de flujo del gas de barrido es esencial para optimizar el rendimiento del oxigenador.