Development of CFD models applied to fluidized beds for waste gasification

• Main Author: Tricomi, Leonardo
• Other Authors: Lavoie, Jean-Michel
• Language: English
• Published: Université de Sherbrooke 2017
• Subjects: CFD models; TFM; DPM; Power Spectral Density (PSD); Kinetic Theory of Granular Flow (KTGF); Bubbling fluidized bed; Pressure drop; Lit fluidisé bouillonnant; Fluctuations de pression; Modèles CFD–TFM/DPM; Densité spectrale de puissance (PSD); Théorie cinétique du flux granulaire (KTGF)
• Online Access: http://hdl.handle.net/11143/11333

Abstract: The thesis work is part of a project that aims to develop a reliable CFD model to investigate the fluid-dynamics of a fluidized bubbling bed during gasification of refuse derived fuel (RDF) from sorted municipal solid waste (MSW). Gasification is a thermochemical process that converts carbon-containing materials into syngas. In this specific context scaling up is challenging because it implies dealing with a complex chemistry combined to heat and mass transfer phenomena in a multi-phase fluid environment. CFD modeling could represent a potential tool to predict the impact of the reactor configuration and operating conditions on gas yield, composition and potential contaminants. Validation of CFD simulations for such systems has been so far possible using different sophisticated experimental tools, allowing to link the model with experimental data. However, such high tech equipment may not always be available, especially at industrial scale. Hence, this work focuses on investigating the accuracy and numerical sensitivity of two different CFD models employed in the characterization of dense solid-particle flows in bubbling fluidized beds. The key parameter adopted to describe and quantify the dynamic behavior of this multiphase system is the power spectral density (PSD) distribution of pressure fluctuations. This PSD function was used to assess the accuracy of CFD models using one set of operating condition. The same type of analysis, extended to a wider range of operating conditions, may lead to a robust validation of the numerical models presented in this work. In spite of his measurement simplicity, pressure drop data present a strong connection with the bed fluid-dynamics and its interpretation could help to improve the fluidized bed technologies very fast, pushing CFD models closer to applications. === Résumé : Le but de ce projet est de développer un modèle CFD fiable pour étudier la dynamique des fluides d'un lit fluidisé en régime bullant pendant la gazéification de combustibles solides de récupération (CSR) triés à partir de déchets solides municipaux (DSM). La gazéification est un processus thermochimique qui convertit les matériaux contenant du carbone en gaz de synthèse. La mise à l'échelle est difficile dans ce cas car elle implique une chimie complexe combinée aux phénomènes de transfert de chaleur et de masse dans un environnement fluide multiphasique. La modélisation CFD représente un outil potentiel pour prédire l'impact de la configuration du réacteur et des conditions de fonctionnement sur le rendement, la composition et les contaminants potentiels du gaz. La validation des simulations CFD pour de tels systèmes a été jusqu'à présent possible grâce à l’utilisation de différents outils expérimentaux sophistiqués, permettant de lier le modèle aux données expérimentales. Toutefois, un tel équipement de pointe n’est pas toujours disponible, en particulier à l'échelle industrielle. Par conséquent, ce travail se concentre sur l'étude de la précision et de la sensibilité numérique de deux modèles CFD différents, utilisés dans la caractérisation des flux de particules solides denses dans les lits fluidisés bouillonnants. Le paramètre clé adopté pour décrire et quantifier le comportement dynamique de ce système multiphase est la distribution de la densité spectrale de puissance (DSP) des fluctuations de pression. La fonction DSP a été utilisée pour évaluer la précision des modèles CFD en utilisant un ensemble de conditions de fonctionnement. Le même type d'analyse, étendu à une plus large gamme de conditions de fonctionnement, peut conduire à une validation robuste des modèles numériques présentés dans ce travail. En dépit de sa simplicité de mesure, les données de chute de pression présentent une importante corrélation avec les lits fluidisés, de plus, leur interprétation pourrait aider à améliorer ces technologies très rapidement, poussant les modèles CFD plus près des applications.