[ca] Aquesta tesi aprofundeix en investigar les complexitats de la transferència de calor en fluids supercrítics mitjançant l'aplicació de metodologies teòriques i computacionals avançades. La investigació se centra principalment en la realització de simulacions numèriques directes a gran escala per capturar els intricats comportaments tèrmics d'aquests fluids. Després de les simulacions, s'efectua un anàlisis exhaustiu, que condueix a la generació de correlacions empíriques de transferència de calor adaptades per a fluids transcrítics d'alta pressió. Aquest treball pretén tancar la bretxa entre les prediccions teòriques i les aplicacions pràctiques, oferint valuoses perspectives sobre la dinàmica tèrmica dels sistemes supercrítics. En detall, el treball introdueix mètodes per a simulacions de turbulència compressible en nodes accelerats per GPU, aconseguint acceleracions significatives. A continuació, s'amplia el mètode de compressibilitat artificial per a fluids transcrítics d'alta pressió per millorar l'eficiència computacional. Seguidament, es presenta un conjunt de dades exhaustiu per a canals amb fluids d'alta pressió, facilitant l'anàlisi i el modelatge detallats. Finalment, es desenvolupen noves correlacions de transferència de calor per a fluids transcrítics, oferint una millor precisió per a aplicacions d'enginyeria. El treball s'organitza en sis capítols. El primer capítol introdueix el tipus de fluxos considerats i la metodologia utilitzada per estudiar-los. Els següents quatre capítols formen la part principal de la dissertació, que conté contingut publicat en revistes revisades per experts, sent així en gran part independents amb canvis menors dels articles originals. El capítol final ofereix observacions finals i suggeriments per a futurs treballs. Dos apèndixs inclouen material complementari útil per a la comprensió de la tesi sense interrompre el seu flux principal. En concret, el segon capítol introdueix l'enfocament computacional per a simulacions de turbulència compressible a gran escala sobre nodes heterogenis amb GPU. S'utilitza MPI per a la distribució de nodes i OpenACC per a l'acceleració de la GPU, discutint l'adaptació de la GPU, la gestió de dades, el rendiment del solucionador i l'escalabilitat. El tercer capítol amplia el mètode de compressibilitat artificial per a fluids transcrítics d'alta pressió desacoblant camps de pressió termodinàmics i hidrodinàmics, permetent la modificació d'escales de temps acústiques sense afectar la física de flux. El mètode és computacionalment eficient i inclou una selecció automàtica del factor d'acceleració. Les proves numèriques mostren que pot aconseguir acceleracions per sobre de 10x mentre es manté la precisió en la simulació de fluxos transcrítics d'alta pressió. El quart capítol presenta el primer conjunt de dades de codi obert per estudiar els fluxos de fluids transcrítics d'alta pressió en entorns microconfinats. Inclou 18 simulacions numèriques directes de diòxid de carboni a diverses pressions i velocitats confinat entre dues parets amb temperatures diferents, cobrint règims laminars, transitoris i turbulents. Finalment, el cinquè capítol se centra en correlacions empíriques de transferència de calor, crucials per optimitzar el rendiment tèrmic en aplicacions d'enginyeria com la conversió d'energia i la propulsió. Per tant, aquest estudi pretén desenvolupar noves correlacions per a fluids transcrítics d'alta pressió a baixos nombres de Reynolds, utilitzant dades de 18 simulacions numèriques directes de diòxid de carboni confinat entre dues parets amb temperatures diferents. Aquestes correlacions, basades en els nombres de Reynolds, Prandtl, Eckert i Mach, proporcionen estimacions precises amb errors relatius per sota del 8%, superant les correlacions existents.

[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.