[en] The aim of this thesis is to investigate the spatial distribution of microplastics (MPs) in the upper ocean layer, particularly under the influence of turbulent flows. Voronoi Diagrams (VDs) are used as a post-processing tool to analyze data obtained through Direct Numerical Simulations (DNS). Both 2D and 3D Voronoi Diagrams were generated using Python algorithms, offering a detailed visualization of spatial patterns and facilitating the identification of areas of clustering and dispersion. A new algorithm, the Feature Transform (FT), was developed for the efficient computation of Voronoi volumes, particularly for larger datasets that were beyond the capability of existing tools such as the Pyvoro package. The accuracy of the FT algorithm was validated by comparing its results with those from Pyvoro, showing that finer mesh resolutions significantly improve the accuracy of Voronoi volume calculations, although this comes with increased computational costs. The study strikes a balance between computational efficiency and accuracy, recommending the FT algorithm as a highly efficient method when only volume calculations are needed. The comparison of different test cases revealed the influence of particle size on particle distribution, leading to some differences in spatial distribution. Finally, Probability Density Functions (PDFs) of Voronoi volumes indicated deviations from normal distributions.This work provides new insights into MP behavior in turbulent marine environments and opens pathways for future research, particularly in extending the FT algorithm to analyze systems with multiple particle types such as biogenic particles.

[es] El objetivo de esta tesis es investigar la distribución espacial de los microplásticos (MPs) en la capa superior del océano, especialmente bajo la influencia de flujos turbulentos. Los Diagramas de Voronoi (VDs) se utilizan como herramienta de post-procesado para analizar datos obtenidos mediante Simulaciones Numéricas Directas (DNS). Se han generado diagramas de Voronoi 2D y 3D utilizando algoritmos en Python, ofreciendo una visualización detallada de los patrones espaciales y facilitando la identificación de zonas de agrupamiento y dispersión. Se ha desarrollado un nuevo algoritmo, el algoritmo "Feature Transform" (FT), para el cálculo eficiente de los volúmenes de Voronoi, especialmente para conjuntos de datos más grandes que superaban la capacidad de herramientas existentes como el paquete Pyvoro. La exactitud del algoritmo FT se ha validado comparando sus resultados con los obtenidos con Pyvoro, demostrando que las resoluciones de malla más finas mejoran significativamente la exactitud de los cálculos de volúmenes de Voronoi, aunque esto implica un aumento de los costos computacionales. El estudio encuentra un equilibrio entre la eficiencia computacional y la exactitud, recomendando el algoritmo FT como un método altamente eficiente cuando solo se necesitan cálculos de volúmenes. La comparación de diferentes casos de prueba ha revelado la influencia del tamaño de las partículas en la distribución de partículas, lo que ha llevado a algunas diferencias en la distribución espacial. Finalmente, las Funciones de Densidad de Probabilidad (PDFs) de los volúmenes de Voronoi han indicado desviaciones respecto a las distribuciones normales. Este trabajo aporta nuevos conocimientos sobre el comportamiento de los MPs en entornos marinos turbulentos y abre vías para futuras investigaciones, especialmente en la ampliación del algoritmo FT para analizar sistemas con múltiples tipos de partículas, como por ejemplo partículas biogénicas.