La seguridad frente a incendios en centrales nucleares constituye un escenario de investigación crucial, tanto por la complejidad de los fenómenos implicados como por las posibles consecuencias sobre sistemas esenciales para la operación segura de la planta. En este contexto, la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) se ha consolidado como una herramienta fundamental para el análisis detallado de escenarios de incendio. Desde 2014, el Consejo de Seguridad Nuclear (CSN) y la Universidad de Cantabria (UC) mantienen una colaboración que en 2024 ha alcanzado su primera década. Actualmente, esta línea de trabajo se desarrolla bajo el convenio FIRENUC.

Texto: Eugenia Morgado Cañada / Técnica del Área de Riesgos Internos, Incendios e Inundaciones (ARIN) de la Subdirección de Tecnología Nuclear (STN). Coordinadora del proyecto FIRENUC.

La unión entre el CSN y la UC ha impulsado avances en la caracterización experimental de materiales, el desarrollo de software especializado, la validación de modelos mediante ensayos y la participación en proyectos internacionales de referencia. El objetivo es aumentar la fiabilidad de las simulaciones y dotar a reguladores e industria de herramientas más precisas para gestionar el riesgo de incendios en instalaciones nucleares. Diez años de cooperación han fortalecido las capacidades técnicas del CSN y reforzado su presencia en la investigación aplicada a la seguridad nuclear frente a incendios.

1. INCORPORACIÓN DE CFD EN LA EVALUACIÓN DEL RIESGO DE INCENDIOS

Los incendios constituyen uno de los riesgos más relevantes en el análisis de seguridad de las centrales nucleares. A pesar de que su frecuencia es baja, la complejidad de los fenómenos implicados y su capacidad para afectar a sistemas y componentes esenciales hacen que su estudio sea prioritario.

El incendio de la central Browns Ferry, en 1975, supuso un punto de inflexión en la conciencia del sector: demostró que un único suceso de fuego aparentemente menor podía afectar simultáneamente a múltiples redundancias, comprometiendo los principios de defensa en profundidad y funciones de seguridad esenciales, lo que llevó a implementar normativas y a impulsar el desarrollo de metodologías más rigurosas para mejorar la protección frente a incendios en instalaciones nucleares.

Tradicionalmente, la evaluación de escenarios de incendio se había basado en metodologías simplificadas. Entre ellas, destacan los cálculos unidimensionales y los modelos de zona, que representan los compartimentos como volúmenes homogéneos o estratificados en capas, y las correlaciones empíricas obtenidas a partir de ensayos estandarizados. Sin embargo, estos métodos, aunque conservadores y útiles para obtener estimaciones rápidas, presentan limitaciones evidentes al tratar de reproducir la naturaleza tridimensional de un incendio. Por ejemplo, la propagación del fuego en bandejas de cables, la interacción con sistemas de ventilación o la estratificación térmica no pueden ser representadas adecuadamente mediante estas aproximaciones.

Además, la defensa en profundidad, principio rector de la seguridad nuclear, exige garantizar que los incendios no comprometan funciones esenciales de seguridad incluso en escenarios de baja probabilidad. En este sentido, dada la vulnerabilidad de los sistemas de seguridad ante un incendio, como se evidenció en el accidente de Browns Ferry, la aparición de Códigos de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) supuso un salto cualitativo. La posibilidad de resolver con detalle espacial y temporal las ecuaciones que gobiernan el movimiento de fluidos y la transferencia de calor permitió abordar fenómenos hasta entonces inaccesibles. También posicionó los CFD como una herramienta idónea para complementar las metodologías tradicionales, de cara a lograr evaluaciones más representativas y proporcionar a reguladores e industria una base técnica más sólida en la gestión del riesgo de incendios. No obstante, su aplicación al ámbito nuclear aún requiere afrontar retos significativos, entre los que destacan la elevada demanda computacional, la necesidad de modelos de cierre adecuados y la validación experimental rigurosa de los resultados.

La publicación de la norma NFPA 805 en 2001 reconoció la posibilidad de aplicar modelos computacionales de incendio como soporte a los enfoques basados en el análisis probabilista de riesgos. En este contexto, el Fire Dynamics Simulator (FDS), desarrollado por el National Institute of Standards and Technology (NIST), se consolidó rápidamente como la herramienta más extendida en la simulación de incendios. Desde su primera versión en 2000, FDS ha evolucionado incorporando modelos de combustión, transferencia radiativa y producción de gases tóxicos, así como interfaces gráficas y otras herramientas asociadas que facilitan el trabajo del analista.

Su aceptación en el ámbito nuclear se vio reforzada por programas internacionales de validación, como el proyecto PRISME, promovido por la Agencia de Energía Nuclear de la OCDE y en el que ha participado el CSN, que proporcionó datos experimentales a escala real en configuraciones comparables a las de centrales nucleares. Estos ensayos incluyeron incendios en compartimentos con ventilación controlada, incendios de cables y propagación de humo entre salas. Los resultados de FDS, comparados con las mediciones experimentales, permiten realizar ejercicios de validación que demostraron un grado de concordancia aceptable en la mayoría de parámetros, lo que reforzó su credibilidad como herramienta de análisis y facilitó su uso en escenarios de mayor complejidad: incendios en bandejas de cables, interacción entre múltiples salas a través de aberturas o efecto combinado de ventilación forzada y convección natural (figura 3).

La experiencia también puso de manifiesto las limitaciones actuales del código. FDS reproduce adecuadamente incendios de combustibles sólidos comunes, pero su desempeño es menos robusto en fenómenos como la ignición y propagación en bandejas de cables, donde intervienen procesos complejos de pirólisis y la geometría juega un papel determinante. Asimismo, la interacción con sistemas de supresión de incendios, como rociadores automáticos de agua nebulizada, no está plenamente validada. Pese a que el código incorpora modelos simplificados para simular la descarga de agua, la predicción del enfriamiento y la dinámica de las gotas de agua sigue presentando incertidumbres significativas.

Otra dificultad se relaciona con la combustión en atmósferas con bajo contenido de oxígeno, un escenario posible en centrales nucleares donde se pueden encontrar configuraciones de compartimentos confinados o en incendios de larga duración. En estas condiciones, las reacciones químicas y la producción de especies tóxicas se desvían de las aproximaciones simplificadas incorporadas en FDS, lo que puede dar lugar a discrepancias con la realidad.

A pesar de estas limitaciones, FDS se aplica hoy de manera habitual en tres ámbitos clave:

1) Análisis de diseño y compartimentación: enfocado a la evaluación de la eficacia de barreras físicas, diseño de sistemas de ventilación y determinación de la posible propagación de humo entre salas.

2) Evaluación de escenarios de riesgo: mediante la simulación de incendios en bandejas de cables y armarios eléctricos se pueden estimar tiempos de fallo de sistemas críticos y posibles modos de propagación.

3) Apoyo a la toma de decisiones reguladoras: haciendo uso de simulaciones como complemento a los modelos probabilistas de riesgo y como herramienta para justificar medidas compensatorias en modificaciones de planta.

2. COLABORACIÓN CSN–UC

La consolidación del uso de estas herramientas de simulación en procesos de licenciamiento y tomas de decisión reguladoras implica robustecer metodologías de validación específicas ante escenarios de incendios en centrales nucleares, definir protocolos estandarizados de modelado y cuantificación de incertidumbre y continuar ampliando las bases de datos experimentales. Como respuesta a esta necesidad, surgió la colaboración entre el CSN y el grupo GIDAI de la Universidad de Cantabria, reconocido por su trayectoria en investigación de incendios y seguridad.

Por un lado, el CSN identificó la necesidad de reforzar el conocimiento con metodologías específicas y contrastadas para evaluar la validez de estos análisis. En paralelo, el grupo GIDAI acumulaba ya una sólida experiencia en investigación experimental y modelización de incendios, aunque con aplicaciones más centradas en la edificación y el transporte. El potencial de unir fuerzas resultaba evidente: el regulador aportaba el conocimiento sobre el marco normativo y las necesidades de seguridad nuclear en la protección contra incendios en centrales nucleares, mientras que la universidad ofrecía capacidades técnicas y científicas en simulación avanzada de incendios.

El primer convenio entre ambas instituciones se firmó en 2014 y se extendió hasta 2018. Bajo el título de «Simulación de Incendios en Centrales Nucleares», los objetivos principales del proyecto fueron: definición de metodologías de cara a la obtención de parámetros de entrada para definir las reacciones de los materiales en el modelo FDS; análisis de la aplicabilidad de FDS para modelar fuentes de incendio complejas, como armarios o bandejas de cables; comparación de diferentes metodologías para representar su comportamiento en FDS; simulación de escenarios reales de centrales nucleares, y definición de una metodología para definir escenarios de incendio en FDS. Durante este periodo, se participó en el proyecto internacional PRISME 2, promovido por la OCDE-NEA (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico-Agencia para la Energía Nuclear), que proporcionó datos experimentales a gran escala y permitió abordar un ejercicio de validación de FDS (figura 3). Por último, se inició el desarrolló del software gratuito NuclearFire para facilitar el modelado computacional de escenarios de incendios de centrales nucleares. Tras los buenos resultados iniciales, la colaboración se renovó mediante un segundo convenio, denominado «Metodologías avanzadas de análisis y simulación de incendios en centrales nucleares» y vigente entre 2020 y 2024, con un alcance más ambicioso. Esta etapa se centró en el desarrollo de metodologías avanzadas del modelado y el estudio de algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la definición de los parámetros de entrada a FDS y disminuir el coste computacional. Se aplicaron técnicas de caracterización experimental de materiales mediante calorimetría de cono y ensayos térmicos, así como el uso de inteligencia artificial para acelerar los cálculos CFD. Se trabajó en la generación de bases de datos experimentales específicas para cables y componentes eléctricos empleados en plantas nucleares, un aspecto crítico debido a la fuerte dependencia de los modelos CFD respecto de los parámetros de entrada. También se incluyó la modelización de los sistemas de detección y extinción y se continuó el desarrollo del software NuclearFire para definir escenarios de incendio en centrales nucleares. Además, se intensificó la participación internacional, con la inclusión en proyectos como FIRE Benchmark. Por último, como aplicación directa de esta colaboración, el grupo GIDAI ha dado apoyo al CSN en el análisis de detalle de áreas de fuego de distintas centrales nucleares españolas, cuyo estudio era de interés tanto para el regulador como para el licenciatario de las centrales.

La etapa actual, iniciada en 2024 bajo el nombre FIRENUC «Análisis de modelos numéricos y experimentales para la investigación de incendios en centrales nucleares», tiene una duración prevista de cuatro años y representa la consolidación de esta cooperación. El convenio no solo busca profundizar en los aspectos técnicos de la simulación de incendios mediante CFD, sino también enmarcar la investigación dentro de los grandes retos de regulación. FIRENUC se centra en seis grandes líneas de trabajo:

1) Acometer un análisis continuo y comprensivo de los desarrollos y submodelos de FDS, orientado a dotar al CSN del criterio técnico necesario para el manejo de la herramienta de simulación y su aplicación en las tareas de evaluación y supervisión dentro la temática de la protección contra incendios.

2) Realizar ensayos experimentales a pequeña escala, encaminados a comprender el comportamiento del incendio ante escenarios característicos de instalaciones nucleares, tales como incendios en bandejas de cables (figura 1).

3) Validar los modelos de FDS mediante comparación directa con los datos obtenidos en ensayos a pequeña y gran escala, con el objetivo de cuantificar la incertidumbre asociada a las simulaciones.

4) Realizar simulaciones realistas de escenarios de incendios en centrales nucleares y otras tipologías de interés para el análisis de fenómenos o del impacto del fuego sobre componentes específicos, como puede ser la instrumentación o la consideración de diferentes configuraciones en los escenarios típicos en centrales nucleares, haciendo hincapié en la influencia de las condiciones ambientales u otros parámetros esenciales en la simulación del proceso de propagación de un incendio (figura 4).

5) Desarrollar software específico, mejorando de forma continua la herramienta NuclearFire para dotarla de instrumentos de apoyo que faciliten la introducción de parámetros de entrada, la especialización de bases de datos típicas de centrales nucleares o la visualización de resultados. 6)Participar en proyectos internacionales, como PRISME 3 y FAIR, que buscan armonizar las metodologías de uso de CFD en el ámbito nuclear y generar consenso entre reguladores de diferentes países. La participación conjunta del CSN y la UC en proyectos internacionales sigue una metodología de tres pasos: 1) una fase de calibración, 2) una simulación a ciegas de un experimento de incendio de cable PRISME y 3) la simulación de evento de incendio real. La importancia de este tipo de benchmarks radica en la necesidad –aún existente– de validar modelos de simulación de incendios bajo ciertos fenómenos relacionados con el fuego, como la propagación del fuego por bandejas de cables (figura 1). Uno de los aspectos más destacados de la colaboración entre el CSN y el grupo GIDAI es que no se ha limitado a aplicar herramientas existentes, sino que ha generado innovaciones propias, adaptadas a las necesidades específicas de la seguridad nuclear.

A lo largo de una década de trabajo conjunto, los convenios han generado múltiples líneas de trabajo:

1) Caracterización experimental de materiales. La calidad de una simulación CFD depende de manera crítica de la fidelidad de los parámetros de entrada. Propiedades como conductividad térmica, densidad, calor específico, tasa de pérdida de masa o calor de combustión determinan cómo se comporta un material bajo condiciones de fuego. En muchos casos, los valores por defecto disponibles en bases de datos genéricas no representan adecuadamente los materiales empleados en instalaciones nucleares, sobre todo, cables eléctricos, plásticos retardantes de llama o aislamientos específicos.

Para cubrir esta laguna, la UC, bajo el marco de los convenios con el CSN, ha desarrollado una intensa actividad experimental. Se han utilizado calorímetros de cono, cámaras de pirólisis y ensayos de ignición para obtener parámetros precisos de combustión. Estos ensayos permiten, por ejemplo, conocer la tasa de liberación de calor de un cable eléctrico bajo diferentes condiciones de flujo de calor, información indispensable para modelar con realismo un incendio en bandejas de cables. La obtención de esta información ha sido uno de los avances más significativos, ya que proporciona al analista valores representativos y validados de entrada que posteriormente se utilizan en simulaciones CFD, reduciendo la incertidumbre asociada a las simulaciones.

2) Metodologías de modelado avanzadas. Otro logro ha sido la definición de procedimientos estandarizados de modelado de incendios para escenarios nucleares. En la práctica, modelar un incendio en una central nuclear no es una tarea trivial: exige tomar decisiones sobre la discretización de la malla, la selección de modelos de combustión, los criterios de parada de cálculo o la representación de sistemas de ventilación. La ausencia de guías específicas generaba, hasta hace pocos años, resultados heterogéneos según el analista.

Los convenios han permitido establecer protocolos comunes que aseguran coherencia y reproducibilidad. Se han definido, por ejemplo, criterios de refinamiento de malla específicos para la simulación de bandejas de cables, procedimientos para representar aberturas y compuertas de ventilación, procedimientos específicos para introducir en FDS parámetros que representen mejor la combustión de cables y estrategias de simplificación geométrica que equilibran la fidelidad del modelo con la viabilidad computacional. Estas metodologías no solo han sido documentadas en los informes y seguimiento del convenio, sino que también se han compartido en foros internacionales, contribuyendo al debate global sobre buenas prácticas para el empleo de los CFD en el ámbito nuclear.

3) Validación mediante ensayos a gran escala. La validez de cualquier simulación depende, en última instancia, de su comparación con la realidad. Por ello, la colaboración CSN-UC ha apostado por una combinación de ensayos propios y participación en programas internacionales de validación. En el ámbito nacional, se han desarrollado ensayos a escala reducida y media en instalaciones experimentales de la UC, donde se han reproducido incendios en bandejas de cables y pequeños compartimentos (figura 2). Estos ensayos han proporcionado datos valiosos de temperaturas, flujos de humo y tiempos de ignición.

A mayor escala, la participación en proyectos internacionales como PRISME y FAIR ha permitido contrastar los modelos con incendios reales en instalaciones de ensayo representativas de centrales nucleares (figura 4). La alianza con la UC favoreció la participación española en el análisis de resultados obtenidos en estos proyectos internacionales y contrastar la capacidad de los modelos de FDS para reproducir fenómenos complejos, como la propagación de humo entre salas adyacentes o la influencia de la ventilación forzada en la dinámica del fuego (figura  3). La presencia española en estos foros también ha reforzado su visibilidad internacional y facilitado el acceso a bases de datos experimentales de gran valor.

4) Desarrollo de herramientas de apoyo al modelado. Además de avances experimentales y metodológicos, la colaboración ha dado lugar al desarrollo de un software propio. NuclearFire es una herramienta de simulación de incendios creada por la UC para facilitar la preparación de modelos CFD en el ámbito nuclear, que permite al analista seleccionar materiales de una base de datos previamente caracterizada, definir escenarios de incendio con interfaces amigables y exportar automáticamente archivos compatibles con FDS.

Otra innovación es la extensión de FLASH-CAT, un modelo semiempírico diseñado para predecir la propagación de incendios en bandejas de cables. Este modelo, que combina correlaciones experimentales con algoritmos de predicción, se ha integrado con FDS para proporcionar estimaciones rápidas en etapas preliminares del análisis, antes de realizar simulaciones tridimensionales completas, reduciendo así los costes computacionales y mejorando las predicciones.

5) Incorporación de la inteligencia artificial. En los últimos años, una línea emergente de trabajo ha sido la aplicación de técnicas de inteligencia artificial al análisis de incendios. El elevado coste computacional de las simulaciones CFD supone un obstáculo para su uso rutinario en evaluaciones reguladoras. Para superar esta barrera, el grupo GIDAI ha comenzado a entrenar redes neuronales que actúan como metamodelos: a partir de un conjunto de simulaciones CFD de referencia, son capaces de generar predicciones aproximadas de la evolución de un incendio en cuestión de segundos. Aunque aún en fase de validación, este enfoque promete reducir drásticamente los tiempos de cálculo y abrir la puerta a aplicaciones en tiempo real, como la gestión de emergencias.

Más allá de los logros técnicos que han proporcionado metodologías más robustas y resultados validados que permiten evaluar con mayor fiabilidad escenarios críticos para la seguridad nuclear, la colaboración ha tenido un impacto institucional notable. Para el CSN, ha generado un canal estable de transferencia de conocimiento entre el ámbito académico y el regulador, así como el fortalecimiento de sus capacidades internas, contribuyendo a que las decisiones de seguridad se apoyen en bases científicas más sólidas. Para la UC, los convenios han abierto un campo de investigación de alto valor añadido, situando al grupo GIDAI como referente internacional en la aplicación de CFD a incendios nucleares.

Los resultados no solo se aplican a resolver problemas inmediatos del regulador, sino que también contribuyen a generar nuevo conocimiento científico, publicable en foros internacionales y útil para otros países. De hecho, muchos desarrollos realizados en el marco de estos convenios han sido presentados en congresos especializados y han generado numerosas publicaciones de artículos científicos, lo que ha permitido situar al país en una posición destacada en el ámbito internacional de la seguridad nuclear aplicada a incendios.

3. INTEGRACIÓN DE LOS CFD: RETOS FUTUROS

El empleo de los CFD para la simulación de incendios en el ámbito nuclear y su integración real en la práctica reguladora y operativa constituye un reto presente. La razón es sencilla: las decisiones reguladoras que afectan a la seguridad nuclear requieren un alto grado de rigor, trazabilidad y reproducibilidad. No obstante, la experiencia acumulada tanto en proyectos internacionales como a través de los convenios entre el CSN y la UC han demostrado que es posible alcanzar un nivel de madurez técnica suficiente para aportar confianza ante escenarios concretos de incendios, existiendo aún retos que afrontar en los próximos años.

El primer desafío radica en la naturaleza misma de la dinámica de fluidos computacional. A diferencia de un método empírico sencillo, una simulación CFD es el resultado de múltiples elecciones de modelado: definición geométrica, mallado, modelos de turbulencia, submodelos de combustión, condiciones de contorno, opciones numéricas y parámetros termodinámicos de materiales. Cada una de esas elecciones introduce fuentes de incertidumbre. En este sentido, se debe afrontar el problema de la cuantificación de incertidumbres en la modelización de incendios que no resulta trivial, pues combina las epistémicas (falta de conocimiento sobre modelos de cierre o parámetros cinéticos) y las aleatorias (variabilidad experimental de los datos de entrada).

La participación en ejercicios de validación y benchmarking internacionales juega un papel esencial para la cuantificación de incertidumbres. Benchmarks bien diseñados proveen casos de referencia con datos experimentales de alta calidad, que permiten evaluar el desempeño de distintos códigos y prácticas de modelado. La participación en estos programas –tanto en calidad de contribuyente como de evaluador– proporciona una base objetiva para calibrar y entender las limitaciones de los modelos de simulación de incendios en escenarios realistas.

El coste computacional sigue siendo otro gran obstáculo para la generalización de los CFD en procesos reguladores. Una simulación detallada de un incendio en un compartimento nuclear puede requerir semanas o meses de cálculo en estaciones de trabajo de alto rendimiento. Para superar esta limitación se vislumbran varias estrategias, como la paralelización masiva en arquitecturas de supercomputación o la integración de la inteligencia artificial mediante redes neuronales o metamodelos entrenados con grandes conjuntos de datos derivados de simulaciones CFD y experimentos.

Otra línea de futuro consiste en integrar los resultados de los CFD con las metodologías de análisis probabilista de seguridad (APS). Tradicionalmente, los APS se han basado en modelos simplificados para estimar la frecuencia y las consecuencias de incendios. Incorporar resultados de CFD permite representar de forma más realista la evolución de escenarios críticos, cuantificar con mayor precisión las trayectorias de propagación de humo y mejorar la estimación de tiempos de fallo de sistemas.

Una línea prioritaria para afrontar este problema consiste en el fortalecimiento de la base experimental disponible. Si bien se han realizado ensayos de referencia a escala real en proyectos internacionales, todavía existen fenómenos mal caracterizados. Los incendios de cables de última generación, con cubiertas poliméricas retardantes de llama, presentan comportamientos de combustión complejos y difíciles de reproducir en modelos CFD. Del mismo modo, aspectos como la interacción entre incendios y sistemas de supresión por agua nebulizada, espuma o agentes limpios o el impacto del envejecimiento de los cables sobre su combustión aún carece de una base experimental amplia que permita validar los modelos. La realización de nuevas campañas experimentales a pequeña o gran escala, con instrumentación avanzada y escenarios realistas, que puedan abarcar estas casuísticas de interés, será esencial para consolidar la confianza en las simulaciones.

Una consecuencia directa de la integración de CFD en la práctica reguladora es la necesidad de que los organismos reguladores dispongan de capacidades técnicas propias para evaluar estudios complejos. Esto implica invertir en formación especializada, herramientas de software para reproducir o verificar análisis y, en ocasiones, realizar simulaciones de comprobación. La colaboración CSN-UC ha contribuido de forma decisiva a este objetivo, formando especialistas en un ámbito en el que confluyen conocimientos de física de incendios, modelización numérica, ingeniería nuclear y normativa de seguridad para la protección de incendios en centrales nucleares.

Tras una década de trabajo conjunto, la colaboración CSN-UC ha permitido avances significativos en caracterización experimental de materiales, desarrollo de software específico, validación de modelos mediante ensayos a pequeña y gran escala y en la definición de metodología de simulación de incendios aplicables a escenarios reales en centrales nucleares. Más allá de los resultados técnicos, ha generado un canal estable de transferencia de conocimiento entre el ámbito académico y el regulador.

El reto ahora es consolidar estas capacidades y proyectarlas hacia el futuro, mediante nuevas campañas experimentales, integración con análisis probabilistas y participación en foros internacionales. En este camino, España se ha posicionado como un actor relevante en la investigación aplicada a la seguridad nuclear frente a incendios, mostrando cómo la cooperación entre organismos reguladores y universidades puede traducirse en beneficios tangibles para la seguridad.

En definitiva, el recorrido de la CFD en la seguridad nuclear frente a incendios ha sido, en apenas dos décadas, extraordinario. Lo que comenzó como una herramienta exploratoria, confinada a laboratorios de investigación, se ha convertido en un recurso con potencial para apoyar decisiones críticas en el ámbito regulador y en la operación de instalaciones nucleares.