Durante décadas, la modelización térmica se consideró una disciplina casi académica: rigurosa, pero lenta y costosa. Los estudios requerían semanas de cálculo y rara vez se ajustaban al ritmo de la industria. Sin embargo, el escenario ha cambiado por completo. El aumento de la capacidad de cómputo, la madurez de las herramientas de dinámica de fluidos (CFD) y la irrupción de la inteligencia artificial (IA) han convertido lo que antes era un ejercicio académico en una herramienta directa de competitividad energética.
Hoy, los modelos térmicos pueden predecir el comportamiento de hornos, reactores o intercambiadores con una precisión milimétrica, identificar pérdidas de energía y proponer mejoras que se traducen en ahorro, estabilidad operativa y reducción de emisiones. Lo que antes requería semanas de simulación, ahora se obtiene en minutos, con diagnósticos más precisos y decisiones mejor fundamentadas.
La combinación de CFD y algoritmos de aprendizaje automático permite crear modelos híbridos capaces de aprender del propio proceso. Estos “gemelos digitales” evolucionan con los datos de planta, anticipan desviaciones térmicas y ajustan parámetros de forma autónoma, manteniendo el sistema en su punto óptimo de eficiencia. No sustituyen al operador, sino que amplían su capacidad de decisión mediante información predictiva en tiempo real.
Los resultados ya son visibles en sectores muy diversos. En la industria del cemento, la simulación de hornos rotatorios y precalcinadores ha permitido reducir el consumo de combustible hasta un 8% y las emisiones de NOₓ en un 15%, facilitando además la incorporación de combustibles alternativos. En la automoción y la fundición, el análisis del flujo metálico y los tratamientos térmicos ha mejorado la uniformidad de temperatura y reducido los tiempos de calentamiento, con ahorros energéticos cercanos al 20%. En la siderurgia, la optimización de hornos ‘walking beam’ mediante modelos CFD e IA ha disminuido el consumo de gas natural cerca del 9% y mejorado la homogeneidad térmica de las piezas.
También el sector químico y farmacéutico se beneficia de esta sinergia entre simulación y datos. Los modelos integrados con ‘machine learning’ permiten maximizar la transferencia de calor, detectar ineficiencias y optimizar la operación sin interrumpir la producción, con incrementos de eficiencia de hasta el 10% y reducciones de CO₂ cercanas al 7%. En cerámica, papel o alimentación, la modelización avanzada está logrando recortes de consumo de entre el 10% y el 15%, al tiempo que mejora la estabilidad del producto y reduce los costes de mantenimiento.
Más allá del ahorro energético, la digitalización de los procesos térmicos ofrece también una ventaja estratégica: menor huella de carbono y mayor vida útil de los equipos. En transformadores eléctricos, por ejemplo, el rediseño termo-fluidodinámico del sistema de refrigeración ha conseguido reducir la temperatura de los puntos calientes en casi 3 °C, prolongando un 27% la vida del aislamiento y disminuyendo la necesidad de ventilación forzada.
La ecuación es clara: menos energía implica menos costes y menos emisiones. Pero el impacto no es solo ambiental o económico. La simulación avanzada acelera la innovación, acorta los tiempos de desarrollo y reduce la dependencia de ensayos físicos, que suelen ser costosos y limitados.
En el contexto europeo actual, además, la eficiencia energética tiene un valor añadido. Los ahorros derivados de la optimización térmica pueden certificarse oficialmente a través del sistema de Certificados de Ahorro Energético (CAEs), impulsado por el MITECO. Estos certificados permiten monetizar el ahorro conseguido y recuperar parte de la inversión, transformando la eficiencia en una oportunidad económica adicional.
La inteligencia artificial y la modelización térmica representan así una nueva etapa en la ingeniería industrial: una etapa en la que la simulación no se limita a describir el proceso, sino que lo acompaña, aprende de él y lo mejora. El resultado es una industria más eficiente, más limpia y, sobre todo, más preparada para un futuro donde cada kilovatio cuenta. La energía más barata es la que no se consume.