{"id":252676,"date":"2026-01-14T09:26:33","date_gmt":"2026-01-14T08:26:33","guid":{"rendered":"https:\/\/cimne.com\/defensa-de-tesis-doctoral-modelizacion-del-transporte-de-sedimentos-en-rios-y-embalses-mediante-un-modelo-acelerado-de-danial-dehghan\/"},"modified":"2026-01-14T09:41:15","modified_gmt":"2026-01-14T08:41:15","slug":"defensa-de-tesis-doctoral-modelizacion-del-transporte-de-sedimentos-en-rios-y-embalses-mediante-un-modelo-acelerado-de-danial-dehghan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cimne.com\/es\/defensa-de-tesis-doctoral-modelizacion-del-transporte-de-sedimentos-en-rios-y-embalses-mediante-un-modelo-acelerado-de-danial-dehghan\/","title":{"rendered":"Defensa de tesis doctoral: \u201cModelizaci\u00f3n del transporte de sedimentos en r\u00edos y embalses mediante un modelo acelerado\u201d de Danial Dehghan"},"content":{"rendered":"

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RESUMEN<\/h5>\n

La sedimentaci\u00f3n en embalses es un problema cr\u00edtico y continuo en la gesti\u00f3n sostenible de los recursos h\u00eddricos. Aunque los modelos bidimensionales (2D) convencionales son computacionalmente eficientes, omiten procesos tridimensionales clave, como la estratificaci\u00f3n t\u00e9rmica. Los modelos tridimensionales (3D) proporcionan una representaci\u00f3n f\u00edsica m\u00e1s precisa, pero requieren extensos recursos computacionales, lo que los hace impr\u00e1cticos para aplicaciones a gran escala. Esta investigaci\u00f3n desarrolla un marco computacional que combina Computaci\u00f3n de Alto Rendimiento (HPC), Inteligencia Artificial (IA) y simulaci\u00f3n multif\u00edsica 3D avanzada para salvar esta brecha.<\/p>\n

Un modelo hidromorfodin\u00e1mico bidimensional (R-Iber) fue reimplementado para Unidades de Procesamiento Gr\u00e1fico (GPUs), logrando aceleraciones computacionales de uno a dos \u00f3rdenes de magnitud. El modelo acelerado permiti\u00f3 el entrenamiento de un modelo sustituto (surrogate) basado en Redes Neuronales Profundas (DNN), posibilitando un an\u00e1lisis de Monte Carlo de 100.000 ejecuciones para una calibraci\u00f3n robusta del modelo y la cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre. En paralelo, se desarroll\u00f3 un modelo multif\u00edsico tridimensional completo en el entorno Kratos para para simular el problema fluido t\u00e9rmico tridimensional.<\/p>\n

El enfoque integrado se aplic\u00f3 al sistema del embalse de Riba-roja. Se evalu\u00f3 c\u00f3mo la estratificaci\u00f3n t\u00e9rmica afecta a la eficiencia de atrapamiento de sedimentos. Los resultados demuestran que la combinaci\u00f3n de HPC, IA y modelado multif\u00edsico conduce a m\u00e9todos pr\u00e1cticos y aplicables para la gesti\u00f3n sostenible de embalses.<\/p>\n

Directores de tesis: <\/strong><\/p>\n