Desarrollo de Herramienta para Simulaciones Hidrosedimentológicas mediante OpenFOAM y SedFOAM, integrando Redes Neuronales Informadas por la Física (PINN) - Fernández, Juan Pablo
La gestión de los recursos hídricos y el transporte de sedimentos son clave para el ordenamiento territorial y el desarrollo económico, siendo las vías navegables y los puertos elementos cruciales para el comercio exterior. El modelado numérico constituye una herramienta esencial para su comprensión, pero los softwares libres como OpenFOAM y SedFOAM presentan una elevada complejidad operativa por la carencia de interfaces gráficas y los altos costos computacionales. En respuesta a esta problemática, se desarrolla una herramienta de código abierto denominada "Fluxus", que implementa una interfaz gráfica de usuario para facilitar la configuración, ejecución y visualización de simulaciones hidrosedimentológicas. La metodología adopta un modelo evolutivo organizado en etapas, implementando una arquitectura de software basada en el patrón Modelo-Vista-Controlador. El sistema utiliza el lenguaje Python y la librería PySide6 para la interfaz, y asegura la portabilidad y reproducibilidad del entorno de cálculo mediante la tecnología de contenerización Docker. Adicionalmente, se investiga la aplicación de Redes Neuronales Informadas por la Física (PINN) mediante el framework PyTorch. Inicialmente se evalúan como modelos sustitutos para acelerar predicciones en flujos simples, y luego otros complejos como una rotura de presa. Ante las limitaciones de convergencia detectadas en fenómenos turbulentos bifásicos, los esfuerzos se reorientan hacia la asimilación de datos y reconstrucción de campos, integrando mediciones experimentales de laboratorio.