Análisis de dinámica de fluidos computacional de la combustión de biomasa maderable (L leucocephala) en un sistema reactivo

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Análisis de dinámica de fluidos computacional de la combustión de biomasa maderable (L. leucocephala) en un sistema reactivo.
Yarley A. Buelvas Arrieta1 Linda L. Diaz1 Stiven A. Peralta1 Humberto J. Doria1 Fernando1 Rafael Gomez1
(1) Facultad de Ingeniería, Dpto. de Ingeniería Mecánica, Univ. De Córdoba, Montería 333
Resumen
La necesidad de encontrar mejores eficiencias en las cámaras de combustión para aprovechar al máximo la combustión de biomasa ha llevado a una tendencia hacia el uso de estudios numéricos porque son muy útiles para predecir con precisión varios parámetros de combustión y características de emisión, reduciendo el costo de optimización del diseño
En este trabajo, se ha desarrollado un modelo completo de dinámica de fluidos computacional (CFD) para estudiar numéricamente la combustión y la emisión asociada de biomasa maderable en un combustor de geometría independiente. La combustión en fase sólida se modeló con un modelo de inyección para la solución numérica. Asistiendo varios parámetros en el modelo de conversión térmica permitieron evidenciar el comportamiento del combustible sólido, reacciones químicas, transferencia de calor y masa, emisiones del solido con respecto al consumo de combustible.
Los resultados obtenidos para la temperatura, velocidad y concentración de campos de especies dentro de la cámara, trayectoria de las partículas permiten el análisis y la optimización del proceso de combustión para este tipo de combustible. Además, los resultados muestran que la mezcla de gases con el aire comburente en la cámara de combustión podría mejorarse, por ejemplo, optimizando el caudal de aire secundario inyectado en relación con las condiciones de funcionamiento de la caldera, lo que conduciría a menores eficiencias en las reacciones de combustión.
Palabras clave: Modelo CFD, Biomasas maderables, cámaras de combustión, reacciones.
Computational fluid dynamics analysis of wood biomass (L. leucocephala) combustion in a reactive system.
Abstract
The need to find better combustion chamber efficiencies to take full advantage of biomass combustion has led to a trend towards the use of numerical studies because they are very useful for accurately predicting various combustion parameters and emission characteristics, reducing the cost of design optimization.
In this study, a complete computational fluid dynamics (CFD) model was developed to numerically study the combustion and associated emission of woody biomass in a combustor of independent geometry. The solid-phase combustion was modeled with an injection model for the numerical solution. By assisting various parameters in the thermal conversion model, the solid fuel behavior, chemical reactions, heat and mass transfer, solid emissions with respect to fuel consumption were evidenced.
The results obtained for temperature, velocity and concentration of species fields inside the chamber, particle trajectory allow the analysis and optimization of the combustion process for this type of fuel. In addition, the results show that the mixing of gases with the combustion air in the combustion chamber could be improved, for example, by optimizing the flow rate of secondary air injected in relation to the operating conditions of the boiler, leading to lower efficiencies in the combustion reactions.
Keywords: CFD model, woody biomasses, combustion chambers, reactions
1. 
Introducción
La creciente preocupación mundial por el calentamiento global y el cambio climático ha llevado a los países desarrollados a buscar formas sostenibles de producir energía para reducir las emisiones. Por otro lado, la creciente demanda de energía en los países en desarrollo y los recursos limitados de combustibles fósiles requieren el uso de fuentes de energía sostenibles. Hay muchas fuentes de energía renovable (biomasa, eólica, hidroeléctrica, geotérmica y solar), pero considerando los aspectos sociales, económicos, ambientales y de seguridad, todavía estamos buscando la fuente de energía clave del futuro para un mundo sostenible. La biomasa es la única fuente de energía renovable basada en el carbono y tiene una parte significativa de la energía renovable disponible en todo el mundo para reemplazar los combustibles fósiles en los sectores de industria, la electricidad y el transporte. [1]. 
El modelado numérico del sistema de combustión es una herramienta útil para la optimización del diseño y se puede utilizar para estudiar el fenómeno de combustión en detalle. El modelado CFD es muy útil para estimar la distribución de temperatura y especies de gases en toda la región [2]. El uso del método de simulación CFD para analizar la combustión de combustibles sólidos en cámaras de combustión o calderas requiere un modelo de conversión de combustible para describir la liberación de productos de combustión en la región de francobordo. El punto de partida para el modelado de la combustión de combustibles sólidos es la descripción de un lecho de combustible térmicamente reactivo, que se convierte en productos gaseosos y sólidos. Esto incluye procesos de secado, evaporación, oxidación de carbono y gasificación o una combinación de todos estos subprocesos [3]. Varios métodos de quema de biomasa se encuentran en modelos numéricos, que incluyen lecho fijo, combustión en lecho fluidizado y combustión pulverizada [4]
En estudios que compararon mediciones experimentales con resultados de simulación CFD de una caldera de biomasa de red fija a pequeña escala, Patronelli [5] concluyó que una estrategia de modelado numérico estándar para calderas pequeñas basada en el modelo de reactor perfectamente agitado (PSR) combinado con lecho de biomasa Varalaida. el modelo CFD de fase de gas reactivo no puede predecir muy bien los cambios de temperatura.
 
Rajh et al [6] presentaron un modelo CFD de combustión de residuos de madera en una caldera de parrilla de 13 MW en una planta de residuos y encontraron que era bastante preciso. El análisis CFD muestra que el suministro de aire secundario y terciario debe optimizarse y mejorarse para mejorar el rendimiento de la planta.
Scharler y Obernberger [7] llevaron a cabo un estudio de caso sobre la optimización de la geometría de las cámaras de combustión y las toberas de aire secundario utilizando modelos CFD. Los resultados de los cálculos CFD mostraron un potencial significativo para optimizar la geometría del horno y los chorros de aire secundario con respecto a la mezcla aire-combustible. 
Miljkovic et al. [8] desarrollaron un modelo matemático bidimensional para la quema superficial de pacas de paja en una parrilla móvil, donde se estudiaron diferentes velocidades de parrilla y flujos de aire para estimar la temperatura, la velocidad de propagación del frente de llama y la concentración de especies de gas en el lecho.
Así mismo se ha demostrado que métodos simplificados y computacionalmente eficientes para la simulación de fenómenos complejos que ocurren en una caldera de biomasa pueden ser de gran utilidad, siempre que ofrezcan predicciones fiables y razonablemente precisas [9]. La optimización de las geometrías de la cámara de combustión y la tobera se puede lograr mediante el uso de simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD). La técnica permite una mejora específica y optimizada y, por lo tanto, puede acelerar el proceso de desarrollo [10]. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo demostrar mediante el CFD la optimización del proceso de combustión para una biomasa maderable para este tipo de cámara de combustión teniendo en cuenta comportamientos de temperatura, velocidad y concentración de campos de especies, trayectoria de las partículas dentro de la cámara.
2. GEOMETRÍA DEL QUEMADOR 
Para la geometría se realizó como se muestra en la Figura 1, utilizando medidas distintas en nuestro caso, cada una de las medidas se multiplicaron por 3. 
Figura 1 (a). Geometría 
Figura 1 (b). Geometría realizada en ANSYS, con los parámetros descrito anteriormente
3. CONFIGURACIÓN DEL MODELO 
Se utilizo elprograma de ANSYS para realizar el modelo del quemador, presentándose en 5 fase para el modelo y simulación del quemador.
a) Diseño de la geometría 
b) Mallado 
c) Configuración 
d) Solución
e) Resultados 
El mallado se realiza en el paquete de ANSYS meshing como se muestra en la figura 2 
Figura 2. Mallado de la geometría del quemador 
La estática del mallado es de 
· No de nodos 33576
· No de elementos 32836
Las siguientes fueron suposiciones generales realizadas por 
a) Las partículas son de forma esférica y tamaño de 25 mm presentan una distribución uniforme 
b) Se utilizo el modelo de fase discreta dado el tamaño de la partícula 
4. ANÁLISIS DE RELACIÓN AIRE-COMBUSTIBLE 
Se realizo el análisis de relación aire-combustible por medio de Excel en donde tuvimos en cuenta los parámetros expuestos en la Tabla 1 y 2: 
Tabla 1. Propiedades Generales 
	Propiedades Generales 
	Elemento
	Masa Molar (kg/Kmol) 
	C
	12
	H
	1
	O
	16
	Aire
	28,97
	ER combustión 
	1,3
Se tiene en cuenta los análisis próximo y elemental de la investigación realizada por (Yazdanpanah Jahromi et al., 2021) quienes utilizan una biomasa maderable la cual es una madera tipica de la región la tabla se observan los parámetros descritos por los investigadores. 
Tabla 2. Parámetros del análisis ultimo y elemental de Madera típica 
	Análisis ultimo y elemental de una madera típica 
	Parámetros 
	Análisis ultimo (%) 
	C
	49,59
	H
	6,28
	N
	0,39
	O
	43,74
	Análisis elemental 
	Parámetros 
	Análisis elemental (%) 
	Material Volátil 
	56,39
	Carbón fijo 
	31,46
	Humedad 
	9,71
	Contenido de cenizas 
	2,44 
Tomada de: (Yazdanpanah Jahromi et al., 2021)
4.1 Balance estequiométrico 
Luego de tener los parámetros correspondientes se realizará el cálculo de las moles de carbono, hidrogeno y oxigeno ya que las necesitamos para el balance estequiométrico, esto lo realizamos por medio de fórmulas en la hoja de Excel utilizando la Ec 1. 
Donde: 
es el número de moles del elemento 
 es la cantidad de masa 
 es la masa molar del elemento
Luego se realiza el balance estequiométrico para una combustión completa sin exceso de aire, como se expresa en la siguiente reacción química: 
Para hallar los coeficientes estequiométricos utilizaremos Excel ya con las fórmulas despejadas. 
4.2 Poder Calorífico 
Para el cálculo del poder calorífico en la biomasa utilizaremos la siguiente ecuación 
5. ANÁLISIS DE CFD 
Para el análisis en el quemador se tuvieron en cuenta los parámetros mostrados en la tabla 2 los cuales fueron tomado de [11] también de las investigaciones realizada por [12] y [13] e igualmente las condiciones de borde como se muestra en la tabla 3. 
Tabla 3. Condiciones de borde 
	Condiciones de borde
	Valores
	Temperatura de fuel-injection (wall) (°K)
	1400 
	Velocidad del aire (m/s) 
	3,2-7,2 
	Temperatura del combustible (°K)
	370
	Flujo masico del combustible (kg/h)
	17
	Diámetro de la partícula (m) 
	0,0025
Como el flujo masico del combustible es de 17 Kg/h = 0,0047 Kg/s hallamos el flujo masico correspondiente al del aire 
6. ECUACIONES 
Las ecuaciones para la energía, el momento y el flujo masico esta dado por la siguiente respectivamente [11]:
Donde la conductividad es K y la difusión es de especies i.
Transporte de especies 
La forma común de la ecuación de transporte para cada especie se define como: 
Donde es la tasa neta de producción de la especie ''i por reacción química, donde el flujo de difusión de las especies esta dado por: 
Donde es el coeficiente de masa de las especies en la mezcla y es el numero turbulento de Schimidt [11]. 
 
7. RESULTADOS 
Luego de utilizar ecuación 1 y formularla en Excel nos da como resultado lo que se muestra en la tabla 4. 
Tabla 4. Numero de Moles del carbono, oxígeno e hidrogeno 
	Fuentes de energía 
	Moles 
	
	C
	H
	O
	Biomasa (Typical Wood) 
	0,041
	0,063
	0,027
Posteriormente se realiza el balance estequiométrico para una combustión, obteniendo como resultado lo que se muestra en la siguiente tabla, allí mismo hallamos la relación Hidrogeno-carbono y Oxigeno-Carbono y así representar los puntos en el Diagrama de Van Krevelen (Figura 3) 
	Fuente de energía 
	x
	y
	z
	ath
	RA/C
	Biomasa (Wood) 
	1
	0,76
	3,94
	1,05
	6,00
	Coeficientes
	H/C
	O/C
	C
	H
	O
	
	
	1
	1,52
	0,66
	1,52
	0,66
Figura 3. Diagrama de Van Krevelen
Por medio del diagrama de Van Krevelen confirmamos que si se trata de una biomasa. Ahora en la Tabla se muestra el cálculo de los poderes caloríficos y la relación de air-fuel en la combustión.
	Poder Calorífico 
	PCS (Kj/kg)
	PCI (Kj/kg) 
	RA/C combustión 
	Biomasa (Wood) 
	17975,68
	17917,42
	7,80
Como el flujo masico del combustible anteriormente mencionado es de 17 Kg/h = 0,0047 Kg/s hallamos el flujo masico correspondiente al del aire 
Igualmente, de (Gupta et al., 2017) se tomó los valores para los parámetros cinéticos representados en la 
Tabla 5. Parámetros cinéticos 
	Parámetros cinéticos ( 
	
	
Luego de recopilar todos los datos que necesitamos para completar la simulación del quemador, se realizó 
la configuración para obtener los contornos de velocidad y temperatura mostradas en la figura 5.
Figura 5 (a). Contorno de velocidad
Figura 5 (b). Contorno de temperatura
Figura 6. Distribución de la velocidad 
Figura 7. Distribución de la temperatura 
CONCLUSIONES
REFERENCIAS
[1] R.L. Bain, R.P. Overend, K.R. Craig. Biomass-fired power generation Fuel Process Technol, 54 (1998), pp. 1-16
[2] Richard L. Bain, Ralph P. Overend, Kevin R. Craig, Biomass-fired power generation,Volume 54, Issues 1–3, 1998, https://doi.org/10.1016/S0378-3820(97)00058-1.
[3] I. Haberle, Ø. Skreiberg, J. Łazar, N.E.L. Haugen, Numerical models for thermochemical degradation of thermally thick woody biomass, and their application in domestic wood heating appliances and grate furnaces, Prog. Energy Combust. Sci. 63 (November 2017) (2017) 204–252
[4] A.A.B. Pécora, I. Ávila, C.S. Lira, G. Cruz, P.M. Crnkovic. Prediction of the combustion process in fluidized bed based on physical–chemical properties of biomass particles and their hydrodynamic behaviors. Fuel Process Technol, 124 (2014), pp. 188-197 https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.02.195
[5] S. Patronelli, M. Antonelli, L. Tognotti, C. Galletti. Combustion of wood-chips in a small-scale fixed-bed boiler: Validation of the numerical model through in-flame measurements. Fuel, 221 (1(June)) (2018),pp. 128-137. https://doi.org/10.1016/j.tsep.2020.100715
[6] B. Rajh, C. Yin, N. Samec, M. Hribersek y F. Kokalj. Modelado CFD y experiencia de plantas de conversión de residuos en energía que queman residuos de madera. En Actas del 14º Simposio Internacional de Gestión de Residuos y Rellenos Sanitarios. Padua, Italia: CISA Publisher (2013).
[7] R. Scharler, I. Obernberger. Modelado Numérico de Hornos de Parrilla de Biomasa. Actas de la 5ª Conferencia Europea sobre Hornos y Calderas Industriales, Oporto Portugal, 11-14 de abril (2000)
[8] B. Miljković, I. Pešenjanski, M. Vićević. Mathematical modelling of straw combustion in a moving bed combustor: a two dimensional approach. Fuel, 104 (2013), pp. 351-364. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.02.195
[9] Tomas Zadravec, Boštjan Rajh, Filip Kokalj, Niko Samec. CFD modelling of air staged combustion in a wood pellet boiler using the coupled modelling approach, Thermal Science and Engineering Progress. Volume 20, https://doi.org/10.1016/j.tsep.2020.100715.
[10] G. Thek, I. Obernberger. The Pellet Handbook: The Production and Thermal Utilization of Biomass Pellets. Taylor & Francis (2012)
[11] Gupta, R., Jain, P., & Vyas, S. (2017). CFD Modeling and Simulation of 10KWE Biomass Downdraft Gasifier. International Journal of Current Engineering and Technology, 7(4), 1446–1452.
Yazdanpanah Jahromi, M. A., Atashkari, K., & Kalteh, M. (2021). Comparison of different woody biomass gasification behavior in an entrained flow gasifier. Biomass Conversion and Biorefinery.https://doi.org/10.1007/s13399-021-01369-1
Diagrama de Van Krevelen 
Biomasa 	
0.66152450090744097	1.5196612220205687	Atomic O/C ratio
Atomic H/C ratio