Cuando la pandemia de COVID-19 golpe贸 al mundo, el profesor Rajneesh Bhardwaj de IIT-Bombay estaba estudiando c贸mo se evaporaban las gotas para aplicaciones de impresi贸n por inyecci贸n de tinta y enfriamiento por aspersi贸n, y su colaborador Amit Agrawal estaba trabajando en dispositivos m茅dicos de punto de puntos. servicio electronico y refrigeracion.

Pero tan pronto como qued贸 claro que la pandemia se estaba propagando principalmente a trav茅s de la tos y los estornudos de las personas infectadas, la pareja comenz贸 a aplicar sus conocimientos para comprender la evaporaci贸n de las gotas respiratorias de las superficies y la propagaci贸n de las nubes de tos.

鈥淣uestros planes eran continuar en el campo de la ingenier铆a t茅rmica y de fluidos. Sin embargo, la pandemia surgi贸 como una oportunidad para diversificar y explorar otras 谩reas de investigaci贸n. Pensamos en ampliar y aplicar nuestro conocimiento a varias preguntas sin respuesta en el contexto de COVID-19 鈥, dijo Agrawal, profesor presidente del Departamento de Ingenier铆a Mec谩nica del IIT-Bombay.

Bhardwaj y Agrawal, ambos expertos en el campo de la mec谩nica de fluidos, dijeron que su comprensi贸n del movimiento de los fluidos les ayud贸 a modelar c贸mo se propag贸 el nuevo coronavirus.

芦El aire y el agua son los fluidos m谩s comunes y tambi茅n los portadores de la mayor铆a de los virus y bacterias, no es sorprendente que el tema est茅 jugando un papel importante en la comprensi贸n y el manejo de la pandemia actual禄, dijo Bhardwaj a PTI.

Numerosos estudios a lo largo de la pandemia COVID-19 han aplicado principios de mec谩nica de fluidos para proporcionar docenas de informaci贸n importante sobre la distancia recorrida por gotas respiratorias de diferentes tama帽os, la distancia segura entre personas y la efectividad de varios tipos de m谩scaras para reducir la transferencia de gotitas contaminadas.

Los cient铆ficos tambi茅n investigaron el proceso por el cual las gotas m谩s grandes se evaporaban y luego precipitaban para convertirse en microgotas llamadas aerosoles.

芦Durante este proceso, las gotas grandes se depositan en el suelo despu茅s de un vuelo corto, mientras que las m谩s peque帽as permanecen en el aire para formar aerosoles m谩s prolongados禄, explic贸 Saptarshi Basu, del Instituto Indio de Ciencia (IISc) en Bengaluru.

芦En resumen, toda la historia de las gotas que conducen a infecciones es un problema de din谩mica de fluidos禄, dijo a PTI Basu, profesor del Departamento de Ingenier铆a Mec谩nica.

Dos estudios de Basu y su equipo, ambos publicados en la revista Physics of Fluids, aplicaron experimentos de din谩mica de fluidos para mostrar c贸mo las gotitas respiratorias se secaron y formaron aerosoles, y c贸mo se distribuyen las part铆culas de virus dentro de ellas.

Seg煤n el cient铆fico del IISc, factores como el comportamiento de las personas que usan m谩scaras, la distancia social, la densidad de poblaci贸n y el movimiento de las personas contribuyen significativamente a la tasa y gravedad de la infecci贸n en una regi贸n.

Sin embargo, cree que algunos de los principales contribuyentes incluyen c贸mo se evaporan las gotas respiratorias despu茅s de la eyecci贸n, la distancia que viajan y c贸mo se dispersan.

芦Todo lo anterior controla c贸mo las gotas pueden infectar a otras personas y reglas como la distancia segura a la distancia social禄, dijo Basu, quien estudia la f铆sica de las gotas en aplicaciones que van desde la impresi贸n 3D, la estandarizaci贸n de superficies, la combusti贸n y la ingenier铆a biom茅dica. .

A medida que las econom铆as se abrieron lentamente en todo el mundo despu茅s de que se aliviaron los bloqueos y las restricciones de viaje, los cient铆ficos e ingenieros tambi茅n aplicaron la mec谩nica de fluidos para arrojar luz sobre la propagaci贸n interna del coronavirus.

Los cient铆ficos, dirigidos por Verghese Mathai, de la Universidad de Massachusetts-Amherst, en los Estados Unidos, realizaron simulaciones por computadora para comprender la propagaci贸n del coronavirus en aerosoles dentro de las cabinas de los autom贸viles.

鈥淥btuve experiencia industrial con este tipo espec铆fico de simulaciones de din谩mica de fluidos computacional mientras estuve en India, y mi sugerencia de usar estas simulaciones fue motivada principalmente por el hecho de que no pudimos realizar experimentos debido a solicitudes para quedarnos en casa y la situaci贸n la pandemia exigi贸 resultados con un tiempo de respuesta corto 鈥, dijo Mathai.

Los cient铆ficos pudieron aplicar r谩pidamente los principios utilizados para probar los flujos dentro de un motor de avi贸n y sugerir la forma m谩s segura de prevenir la posible transmisi贸n de COVID-19 cuando las personas viajan en autom贸viles en un estudio publicado en la revista Science.

芦Este es un excelente ejemplo de c贸mo la pandemia hizo que los investigadores revisaran sus habilidades complementarias y se unieran para trabajar en un tema importante禄, dijo Mathai.

鈥淓ntonces, este enfoque de simulaci贸n se puede extender a trenes o autobuses y podemos responder preguntas importantes sobre los flujos de aire y los tipos de part铆culas de aerosol. Tambi茅n podemos examinar edificios confinados o largas filas de personas y c贸mo se puede diluir el aire potencialmente cargado de pat贸genos a su alrededor 鈥, dijo.

Varios estudios, publicados en la revista Physics of Fluids, ayudaron a predecir c贸mo se propaga el virus en diferentes condiciones, como temperatura, concentraci贸n de di贸xido de carbono y humedad.

芦Estas predicciones nos permitieron identificar situaciones cr铆ticas para la transmisi贸n del virus禄, explic贸 Douglas Fontes, de la Universidad de Florida Central, en Estados Unidos.

芦Como los modelos representan mejor los fen贸menos reales, podemos usarlos para determinar mejores medidas de seguridad para condiciones espec铆ficas, personas y tipos de enfermedades禄, dijo Fontes a PTI.

Seg煤n Fontes, futuras simulaciones podr谩n detallar las propiedades f铆sicas del moco, las estructuras de los tejidos dentro del sistema respiratorio y c贸mo interact煤an entre s铆.

芦Cuanto mejor sea nuestro conocimiento de las caracter铆sticas biol贸gicas asociadas con los eventos respiratorios que transmiten enfermedades, mejor ser谩 nuestra capacidad para modelar con precisi贸n c贸mo se produce la transmisi贸n de la enfermedad mediante la dispersi贸n de gotas禄, a帽adi贸.