Las simulaciones numéricas están sujetas a incertidumbres debido al conocimiento impreciso de las propiedades físicas, los parámetros del modelo, así como las condiciones iniciales y de contorno. La evaluación de estas incertidumbres es necesaria para algunas aplicaciones. En el campo de la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD), la predicción confiable de la distribución de hidrógeno y la acumulación de presión en el contenedor de un reactor nuclear después de un accidente severo del reactor es una aplicación representativa donde la evaluación de estas incertidumbres es de importancia esencial. Las condiciones iniciales y de contorno que influyen significativamente en el flujo impulsado por flotabilidad presente están sujetas a incertidumbres. Por lo tanto, el objetivo es investigar la propagación de incertidumbres en los parámetros de entrada hacia las variables de resultado. Como base para el examen de un contenedor de prueba de reactor representativo, las investigaciones se llevan a cabo inicialmente utilizando la Cavidad Calentada Diferencialmente (DHC) de relación de aspecto 4 con Ra=2x10^9 como caso de prueba de la literatura. Esto permite un desarrollo gradual de métodos para pautas que cuantifiquen la incertidumbre de los flujos de convección natural en aplicaciones industriales a gran escala. Se aplica un enfoque dual, en el que se utiliza la Simulación de Grandes Vórtices (LES) como referencia para los cálculos de Navier-Stokes promediados en Reynolds no estacionarios (URANS). Se presenta una metodología para la cuantificación de la incertidumbre en aplicaciones de ingeniería con un estudio previo de convergencia de malla y análisis de sensibilidad. Al tomar la LES como referencia, los resultados indican que URANS es capaz de predecir el proceso de mezcla subyacente a Ra=2x10^9 y la variabilidad de las variables de resultado debido a las incertidumbres de los parámetros.