ANÁLISIS DE DINÁMICA DE FLUIDOS COMPUTACIONAL DE LA COMBUSTIÓN DE BIOMASA MADERABLE

Vista previa del material en texto

ANÁLISIS DE DINÁMICA DE FLUIDOS COMPUTACIONAL DE LA COMBUSTIÓN DE BIOMASA MADERABLE (MADERA TÍPICA) EN UN SISTEMA REACTIVO
Yarley A. Buelvas1 Linda L. Diaz2 Stiven A. Peralta3 Humberto J. Doria4 Fernando M. Solar5, Rafael. D Gómez6
(1) Facultad de Ingeniería, Dpto. de Ingeniería Mecánica, Univ. De Córdoba, Montería 333
RESUMEN
La necesidad de encontrar mejores eficiencias para aprovechar al máximo la combustión de biomasa ha marcado una tendencia hacia el uso de estudios numéricos, ya que son útiles para predecir con precisión diversos parámetros de combustión y características de emisión, reduciendo el costo de optimización del diseño. Esta investigación desarrolla un modelo completo de dinámica de fluidos computacional (CFD) para estudiar numéricamente la combustión y la emisión asociada de biomasa maderable en un combustor con geometría independiente. La combustión en fase sólida se modeló a través de un modelo por inyección para la solución numérica. Teniendo en cuenta ciertos parámetros se evidenció el comportamiento del combustible sólido, reacciones químicas, transferencia de calor y masa, emisiones de sólido en el modelo de conversión térmica con respecto al consumo de combustible.
Los resultados obtenidos para la temperatura (2913,38 °K), velocidad (59,26 m/s-1) y concentración de campos de especies dentro de la cámara (0,212 CO2), trayectoria de las partículas permiten el análisis y la optimización del proceso de combustión para este tipo de biomasa. 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 claves: Modelo CFD, Biomasas maderables, cámaras de combustión, reacciones.
ABSTRACT
The need to find better efficiencies to maximize biomass combustion has marked a trend towards the use of numerical studies, as they are useful to accurately predict various combustion parameters and emission characteristics, reducing the cost of design optimization. This research develops a complete computational fluid dynamics (CFD) model to numerically study the combustion and associated emission of woody biomass in a combustor with independent geometry. The solid-phase combustion was modeled through an injection model for the numerical solution. Considering certain parameters, the behavior of the solid fuel, chemical reactions, heat and mass transfer, solid emissions in the thermal conversion model with respect to fuel consumption were demonstrated.
The results obtained for temperature (2913.38 °K), velocity (59.26 m/s-1) and concentration of species fields inside the chamber (0.212 CO2), particle trajectory allow the analysis and optimization of the combustion process for this type of biomass. Furthermore, 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
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. (R.L Bain et al, 1998)
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 (R.L Bain et al, 1998). 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 (I. Haberle et al, 2017). Varios métodos de quema de biomasa se encuentran en modelos numéricos, que incluyen lecho fijo, combustión en lecho fluidizado y combustión pulverizada (A.A.B. Pécora et al, 2014). 
En estudios que compararon mediciones experimentales con resultados de simulación CFD de una caldera de biomasa de red fija a pequeña escala, Patronelli (S. Patronelli et al, 2018) 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, 2013) 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.
(R. Scharler & I. Obernberger, 2000) 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. 
(B. Miljkovic et al, 2013) 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 (Tomas Zadravec et al, 2020). 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 (G. Thek et al, 2012). 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.
NOMENCLATURA 
METODOLOGÍA 
Geometría del quemador 
La geometría y dimensiones del quemador se muestran en la Figura 1. 
Figura 1. Geometría y dimensiones del quemador
Configuración del modelo 
Se utilizó el programa Fluent del software ANSYS para realizar el modelo del quemador, presentándoseen cinco fases para el modelo y simulación del quemador, las cuales son el diseño de la geometría, mallado, configuración, solución y resultados. El mallado se realizó 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 resultó con 33576 nodos y un total de 32836 elementos. Algunas consideraciones tomadas en cuenta son: las partículas tienen un tamaño de 25 mm y forma esférica y distribución uniforme, se utilizó un modelo de fase discreta dado el tamaño de la partícula.
Análisis de relación aire-combustible 
Se realizo el análisis de relación aire-combustible por medio de Excel teniendo en cuentas los parámetros de las tablas 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 (Silva J., 2017) quienes usan 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 último 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
Tomado de: (Yazdanpanah Jahromi et al., 2021)
Balance estequiométrico 
Luego de tener los parámetros correspondientes se realizará el cálculo de las moles de carbono, hidrógeno y oxígeno necesarios para el balance estequiométrico; cálculos realizados a través de fórmulas en la hoja de cálculo de Excel® utilizando la ecuación 1.
	
	(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 la hoja del cálculo de Excel® con el despeje de la fórmula. 
Poder Calorífico 
Para el cálculo del poder calorífico en la biomasa utilizaremos la siguiente ecuación 2 y 3. 
	
	(2)
	
	(3)
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 (Gupta, R. et al, 2017) también de las investigaciones realizada por (Karim & Naser, 2018) y (Yazdanpanah, J. et al, 2021) 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)
	373
	Flujo masico del combustible (kg/s)
	0,235
	Diámetro de la partícula (m)
	0,0025
	Flujo másico del aire (kg/s)
	1,847
	Exceso de aire (EA)
	0,4
Figura 3. Condiciones de borde
Las ecuaciones para la energía, el momento, la continuidad y el trasporte de especies son las siguientes (Gupta R., 2017):
Tabla 4. Modelo matemático 
	Continuidad
	
	(4)
(5)
	Cantidad de movimiento
	
;
	(6)
(7)
	Energía 
	
	(8)
(9)
(10)
(11)
	Transporte de especie
	
	
(12)
(13)
(14)
Factor de emisiones 
Indican las emisiones de los gases contaminantes generados por la fuente de estudio, se define por medio de la ecuación: 
	
	(15)
RESULTADOS Y DISCUSIONES
Luego de utilizar ecuación 1 y formularla en la hoja de cálculo de Excel nos da como resultado lo tabulado en la Tabla 5. 
Tabla 5. Número de Moles del carbono, oxígeno e hidrógeno 
	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 mostrado en la Tabla 6 y 7, allí mismo hallamos la relación Hidrogeno-carbono y Oxigeno-Carbono para representar los puntos en el Diagrama de Van Krevelen Figura 4. 
Tabla 6. Coeficientes estequiométricos de los productos 
	Fuente de energía
	x
	y
	z
	ath
	RA/C
	Biomasa (Wood)
	1
	0,76
	3,94
	1,05
	6,00
Tabla 7. Coeficientes estequiométricos de los reactivos 
	Coeficientes
	H/C
	O/C
	C
	H
	O
	
	
	1
	1,52
	0,66
	1,52
	0,66
Figura 4. Diagrama de Van Krevelen
Por medio del diagrama de Van Krevelen confirmamos que sí 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
Tabla 8. Poderes caloríficos y relación air-fuel
	Poder Calorífico
	PCS (kJ/kg)
	PCI (kJ/kg)
	RA/C combustión
	Biomasa (Wood)
	17975,68
	17917,42
	7,80
Igualmente, de (Gupta R., 2017) se tomaron los valores para los parámetros cinéticos representados en la Tabla 9. 
Tabla 9. Parámetros cinéticos 
	Parámetros cinéticos ( 
	
	
Una vez recopilados los datos necesarios para la simulación del quemador, se realiza la configuración para obtener contornos sin exceso de aire y con exceso de aire del 40% mostrados en la figura 5.
11
	 (
A)
)
	 (
D)
)
	 (
B)
)
	 (
E)
)
	 (
C)
)
	 (
F)
)
Figura 5. Condiciones de contorno a), b) y c) sin exceso de aire, d), e) y f) exceso de aire del 40%
La combustión se conoce como un proceso de oxidación en el que el aire se combina con el combustible para formar reacciones exotérmicas, productos y calor. La figura 5 b) y e). muestra la fracción másica de dióxido de carbono (CO2) en el quemador con y sin exceso de aire, en ambos casos se observa que la temperatura es proporcional a la concentración de CO2. Comparando los resultados con (Silva et al., 2017) ,quienes en su estudio utilizaron 40% de exceso de aire para quemar biomasa leñosa, resultando una temperatura máxima de 2655°K y una fracción másica de CO2 de 0.247, mostró que las concentraciones de CO2 aumentan al aumentar la temperatura, es decir, son proporcionales, los autores (Silva et al., 2017) creen que debido al flujo de aire suministrado, el monóxido de carbono se oxida casi por completo a dióxido de carbono, lo que resultará en pequeñas pérdidas de energía que conducirán a una combustión incompleta, también depende de la geometría de la estructura utilizada y de la cantidad de exceso de aire tomado en consideración.
La combustión con un 40% de exceso de aire logra alcanzar velocidades mayores de 42,25 m/s-1 como se evidencia en la figura 5 f) mientras que sin exceso de aire figura 5 c) fue de 59,26 m/s-1. Con exceso de aire se observa un comportamiento continuo en los contornos de velocidades, ya que la mezcla puede hacer que el transporte de gases sea superior hasta el final del combustor. 
En las reacciones de combustión la temperatura fue superior en el proceso de combustión con exceso de aire siendo de 2931,51 °K figura 5 d), esto puede ser debido a que, dentro del quemador, la mezcla entre el aire de combustión y los volátiles liberados por la biomasa realizan un papel muy importante. Debido a la penetración del inyector de aire secundario inferior en el lado izquierdo de la pared, se produce un aumento en el gradiente de la temperatura después de la mitad del quemador a la mezcla de gases con el aire suministrado por la boquilla. Por lo tanto, la configuración de los chorros de aire es prescindible para mejorar el proceso de combustión y la mezcla.
Los factores de emisión de combustible varían según el tipo de combustible utilizado y se relacionan con la operación y tecnología empleada en el proceso de combustión. Usando la ecuación 15, encontramos el factor de emisión de CO2.
Según los autores (Cámara de Comercio de Bogotá et al., 2013) los factores de emisiones de combustibles sólidos colombianos como la leña y la madera se encuentra 1,84 kgCO2 y 1,15 kgCO2 respectivamente, contrastando con los valores antes obtenidos, la biomasa de madera típica se encuentra dentro de los rangos de la literatura, con o sin exceso de aire. 
CONCLUSIONES
La optimización de las geometrías de la cámara de combustión y la tobera se puedelograr 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. 
BIBLIOGRAFÍA 
A.A.B. Pécora, I. Ávila, C.S. Lira, G. Cruz, P.M. (2014). 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 pp. 188-197 https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.02.195
B. Rajh, C. Yin, N. Samec, M. Hribersek y F. Kokalj. (2013). 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 
B. Miljković, I. Pešenjanski, M. Vićević. (2013) Mathematical modelling of straw combustion in a moving bed combustor: a two dimensional approach. Fuel, 104, pp. 351-364. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.02.195
Cámara de Comercio de Bogotá, Corporación Ambiental Empresarial [CAEM], & Gestión Ambiental Responsabilidad de Todos [CAR]. (2013). Guía Metodológica para el cálculo de la Huella de Carbono Corporativa a Nivel Sectorial. 42. Obtenido de: https://www.car.gov.co/index.php?idcategoria=42211&download=Y%0A 
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.
G. Thek, I. Obernberger. (2012). The Pellet Handbook: The Production and Thermal Utilization of Biomass Pellets. Taylor & Francis 
I. Haberle, Ø. Skreiberg, J. Łazar, N.E.L. (2017). 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) 204–252
Karim, M. R., & Naser, J. (2018). CFD modelling of combustion and associated emission of wet woody biomass in a 4 MW moving grate boiler. Fuel, 222(March), 656–674.Obtenido de: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.02.195 
Liu, Y., & Shen, Y. (2018). Computational Fluid Dynamics Study of Biomass Combustion in a Simulated Ironmaking Blast Furnace: Effect of the Particle Shape. Energy and Fuels, 32(4), 4372–4381. Obtenido de: https://doi.org/10.1021/acs.energyfuels.7b03150
Richard L. Bain, Ralph P. Overend, Kevin R. Craig, Biomass-fired power generation,Volume 54, Issues 1–3, 1998, Obtenido de: https://doi.org/10.1016/S0378-3820(97)00058-1. 
R.L. Bain, R.P. Overend, K.R. Craig. Biomass-fired power generation Fuel Process Technol, 54 (1998), pp. 1-16
R. Scharler, I. Obernberger. (2000) 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 
Silva, J., Teixeira, J., Teixeira, S., Preziati, S., & Cassiano, J. (2017). CFD Modeling of Combustion in Biomass Furnace. Energy Procedia, 120, 665–672. Obtenido de: https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.07.179 
S. Patronelli, M. Antonelli, L. Tognotti, C. Galletti. (2018). 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. Obtenido de: https://doi.org/10.1016/j.tsep.2020.100715
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. Obtenido de: https://doi.org/10.1016/j.tsep.2020.100715.
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. Obtenido de: https://doi.org/10.1007/s13399-021-01369-