[en] This thesis delves into investigating the complexities of heat transfer in supercritical fluids through the application of advanced theoretical and computational methodologies. The research primarily focuses on conducting large-scale direct numerical simulations (DNSs) to capture the intricate thermal behaviors of these fluids. Following the simulations, a comprehensive analysis is performed, leading to the generation of empirical heat transfer correlations tailored for high-pressure transcritical fluids. This work aims to bridge the gap between theoretical predictions and practical applications, offering valuable insights into the thermal dynamics of supercritical systems. In detail, the work introduces methods for compressible turbulence simulations on GPU-accelerated nodes, achieving significant speedups. Next, artificial compressibility method for high-pressure transcritical fluids is extended to enhance computational efficiency. Following, a comprehensive dataset for high-pressure fluid channel flows is presented, facilitating detailed analysis and modeling. Finally, novel heat transfer correlations for transcritical fluids are developed, offering improved accuracy for engineering applications. The work is organized into six chapters. The first chapter introduces the type of flows considered and the methodology used to study them. The next four chapters form the core of the dissertation, containing content published in peer-reviewed journals, thus being largely self-contained with minor changes from the original papers. Consequently, some theoretical and numerical content is repeated. The final chapter provides concluding remarks and suggestions for future work. Two appendices include supplementary material useful for understanding parts of the thesis without disrupting its main flow. Specifically, the second chapter introduces a computational approach for large-scale compressible turbulence simulations on heterogeneous nodes with GPUs. It uses MPI for node distribution and OpenACC for GPU acceleration, discussing GPU porting, data management, solver performance, and scalability. Two OpenACC methods --- automated (managed) and manual (non-managed) --- are compared, with the non-managed strategy outperforming the managed one, achieving up to 6x speedup overall and up to 26x for specific kernels. The approach is validated with high-fidelity simulations of turbulent flow, proving its efficiency for modern GPU-accelerated architectures. The third chapter extends the artificial compressibility method for high-pressure transcritical fluids by decoupling thermodynamic and hydrodynamic pressure fields, allowing the modification of acoustic time scales without affecting flow physics. The method is computationally efficient and includes an automatic speedup factor selection. Numerical tests show it can achieve speedups over 10x while maintaining accuracy in simulating high-pressure transcritical flows. The fourth chapter introduces the first comprehensive, open-source dataset for studying high-pressure transcritical fluid channel flows in microconfined environments. It includes 18 direct numerical simulations of carbon dioxide at various pressures and velocities between differentially-heated walls, covering laminar, transitional, and turbulent regimes. The dataset captures the fluid's transcritical trajectory through the pseudo-boiling region and offers detailed physical quantities for comprehensive parametric analysis, aiming to enhance the study and modeling of high-pressure transcritical fluid dynamics in microfluidics. Finally, the fifth chapter focuses on empirical heat transfer correlations, crucial for optimizing thermal performance in engineering applications like energy conversion and propulsion. This study aims to develop new correlations for high-pressure transcritical fluids at low Reynolds numbers, using data from 18 direct numerical simulations between differentially heated walls.

[es] Esta tesis se centra en la investigación de las complejidades de la transferencia de calor en fluidos supercríticos mediante la aplicación de metodologías teóricas y computacionales avanzadas. La investigación se focaliza principalmente en realizar simulaciones numéricas directas a gran escala para capturar los comportamientos térmicos de estos fluidos. Tras las simulaciones, se lleva a cabo un análisis exhaustivo que conduce a la generación de correlaciones empíricas de transferencia de calor, adaptadas para fluidos transcríticos a alta presión. Este trabajo tiene como objetivo cerrar la brecha entre las predicciones teóricas y las aplicaciones prácticas, ofreciendo valiosas perspectivas sobre la dinámica térmica de los sistemas supercríticos. En detalle, el trabajo introduce métodos para simulaciones de turbulencia compresible en nodos acelerados por GPU, logrando importantes aceleraciones. A continuación, se extiende el método de compresibilidad artificial para fluidos transcríticos de alta presión para mejorar la eficiencia computacional. Seguidamente, se presenta un conjunto de datos exhaustivo para flujos de fluidos a alta presión en canales, lo que facilita un análisis y modelado detallado. Finalmente, se desarrollan nuevas correlaciones de transferencia de calor para fluidos transcríticos, ofreciendo una mayor precisión para aplicaciones de ingeniería. El trabajo está organizado en seis capítulos. El primer capítulo introduce el tipo de flujos considerados y la metodología utilizada para estudiarlos. Los siguientes cuatro capítulos constituyen el núcleo de la disertación, conteniendo contenido publicado en revistas revisadas por expertos, siendo en gran medida independientes con cambios menores respecto a los artículos originales. El capítulo final ofrece comentarios finales y sugerencias para trabajos futuros. Dos apéndices incluyen material complementario útil para comprender partes de la tesis sin interrumpir su flujo principal. Específicamente, el segundo capítulo introduce el enfoque computacional para simulaciones de turbulencia compresible a gran escala en nodos heterogéneos con GPUs. Se utiliza MPI para la distribución de nodos y OpenACC para la aceleración en GPU, discutiendo la adaptación a GPU, la gestión de datos, el rendimiento del solucionador y la escalabilidad. El tercer capítulo amplía el método de compresibilidad artificial para fluidos transcríticos de alta presión al desacoplar los campos de presión termodinámica e hidrodinámica, permitiendo la modificación de las escalas de tiempo acústicas sin afectar la física del flujo. El método es computacionalmente eficiente e incluye una selección automática del factor de aceleración. El cuarto capítulo introduce el primer conjunto de datos integral y de código abierto para el estudio de flujos de fluidos transcríticos a alta presión en entornos microconfinados. El conjunto de datos captura la trayectoria transcrítica del fluido a través de la región de pseudo-ebullición y ofrece cantidades físicas detalladas para un análisis paramétrico exhaustivo, con el objetivo de mejorar el estudio y modelado de la dinámica de fluidos transcríticos de alta presión en microfluidos. Finalmente, el quinto capítulo se centra en las correlaciones empíricas de transferencia de calor, cruciales para optimizar el rendimiento térmico en aplicaciones de ingeniería como la conversión de energía y la propulsión. Este estudio tiene como objetivo desarrollar nuevas correlaciones para fluidos transcríticos de alta presión a bajos números de Reynolds, utilizando el conjunto de datos creado anteriormente. Se derivan seis correlaciones, abarcando regiones similares a líquidos fríos y gases calientes a lo largo de flujos laminares, transicionales y turbulentos. Estas correlaciones, basadas en los números de Reynolds, Prandtl, Eckert y Mach, proporcionan estimaciones precisas con errores relativos por debajo del 8%, superando las correlaciones existentes.