Artículo_YarleyBuelvas,LindaDíaz,HumbertoDoria,StivenPeralta,FernandoSolar

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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 
Símbolo Descripción 
𝑨 Factor pre-exponencial 
𝑫𝒊,𝒎 Coeficiente de masa de las especies en mezclas 
𝑬 Energía de activación 
𝑲 Energía cinética de turbulencia 
𝒌𝒄 Tasa constante 
𝒌𝒂 Tasa constante de Arrhenius 
𝒌𝒅 Tasa constante de difusión 
𝒎𝒈𝒔 Tasa de consumo/generación de fase 
𝒑𝒊 Presión parcial de la ith especie gaseosa 
𝑺𝒄𝒊 Número turbulento de Schimidt 
𝜷 Coeficiente de intercambio de momento 
𝝉𝒈̅̅ ̅ Tensor de tensión 
 
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, presentándose en 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. 
 
𝑛 =
𝑤
𝑀𝑀
 
Donde: 
𝑛 es el número de moles del elemento 
𝑤 es la cantidad de masa 
𝑀𝑀 es la masa molar del elemento 
 
(1) 
Luego se realiza el balance estequiométrico para una combustión completa sin exceso 
de aire, como se expresa en la siguiente reacción química: 
 
[𝐶𝐻𝑚𝑂𝑛] + 𝑎𝑡ℎ(𝑂2 + 3,76𝑁2) → 𝑥𝐶𝑂2 + 𝑦𝐻2𝑂 + 𝑧𝑁2 
 
Para hallar los coeficientes estequiométricos 𝑥, 𝑦, 𝑧 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. 
𝑃𝐶𝑆 = 8100 ∗ 𝐶 + 34400 (𝐻 −
𝑂
8
 ) + 2500 ∗ 𝑆 
 
(2) 
𝑃𝐶𝐼 = 𝑃𝐶𝑆 − 600 ∗ 𝑊 (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: 
𝐹𝐷𝐸 =
𝑋𝐶𝑂2 ∙ 𝑚𝑔𝑎𝑠̇
�̇�𝑐𝑜𝑚𝑏 
 (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 ( 𝐀𝐣, 𝐄𝐣(𝐉/𝐤𝐦𝐨𝐥) 
𝐴𝑑 = 2,2 𝑥 10 𝑒
12 𝑠−1 
𝐸𝑑 = 1,67 𝑥 10
8 
 
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. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 5. Condiciones de contorno a), b) y c) sin exceso de aire, d), e) y f) exceso de aire del 40%
B) 
A) 
C) F) 
D) 
E) 
 
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. Los autores (Silva et al., 2017) realizaron unanálisis computacional de una biomasa madera en una caldera, con sus respectivas 
condiciones de bordes y utilizando un exceso de aire del 40% dando como resultado de 
temperaturas de 2655 °K y velocidad máxima de 42 m/s-1. 
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. 
 
𝐹𝐷𝐸 =
0,212 ∙ (1,847)
0,235
= 1,67 𝑘𝑔 𝐶𝑂2 sin 𝑒𝑥𝑐𝑒𝑠𝑜 𝑑𝑒 𝑎𝑖𝑟𝑒 
𝐹𝐷𝐸 =
0,213 ∙ (1,319)
0,235
= 1,18 𝑘𝑔 𝐶𝑂2 𝑐𝑜𝑛 𝑒𝑥𝑐𝑒𝑠𝑜 𝑑𝑒 𝑎𝑖𝑟𝑒 𝑑𝑒𝑙 40% 
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 
Se obtuvieron diferentes resultados producto de contar con configuraciones de exceso 
de aire al 40% o sin exceso de aire, dándonos resultados muy convenientes y que 
dependerá del uso que se le quiera dar al sistema reactivo, si es un sistema reactivo para 
alcanzar altas velocidades o por el contrario se busca alcanzar altas temperaturas. Sin 
embargo, al contar con exceso de aire al 40% se alcanza mayor temperatura pero menor 
velocidad en comparación al sistema reactivo sin exceso de aire, pero no teniendo 
alguna relevancia al momento de comparar las temperaturas puesto que con exceso de 
aire al 40% se alcanza una temperatura máxima que no supone mucha diferencia al 
compararlo con el sistema sin exceso de aire, sin embargo el contorno de temperaturas 
alcanzado con un 40% de exceso de aire gracias al CFD, nos muestra un área e 
intervalos mayor de temperatura en la cámara de combustión . 
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. 
Para futuras investigaciones que puedan utilizar este material se les recomienda variar el 
exceso de aire para ver si se logran diferenciaciones de temperatura y velocidad dentro 
de la cámara de combustión, además se recomienda hacer un análisis de costos para ver 
sí es factible el aumento en el suministro de aire a la cámara de combustión o por si el 
contrario este llega a ser contraproducente. 
 
 
 
 
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 
https://ezproxyucor.unicordoba.edu.co:2129/10.1016/j.fuel.2018.02.195
https://ezproxyucor.unicordoba.edu.co:2129/10.1016/j.fuel.2018.02.195
https://www.car.gov.co/index.php?idcategoria=42211&download=Y%0A
https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.02.195
https://doi.org/10.1021/acs.energyfuels.7b03150
https://doi.org/10.1016/S0378-3820(97)00058-1
https://doi.org/10.1016/S0378-3820(97)00058-1
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- 
 
 
https://ezproxyucor.unicordoba.edu.co:2129/10.1016/j.tsep.2020.100715
https://doi.org/10.1016/j.tsep.2020.100715
https://doi.org/10.1007/s13399-021-01369-