Ottimizzazione di un bruciatore per forni industriali

Dicembre 2018
Ottimizzazione di un bruciatore per forni industriali attraverso l’analisi Termo-Fluidodinamica (CFD) di un processo di combustione tra metano e ossigeno puro
Simulazione numerica CFD

La richiesta

Il cliente, un’azienda produttrice di impianti elettromeccanici per forni di fusione, ci ha contattati per ottimizzare il comportamento del proprio modello di bruciatore per forni industriali, chiedendoci in particolare di:

  • Verificare la qualità della combustione tramite un’analisi CFD del bruciatore attualmente utilizzato
  • Intervenire sulla geometria del circuito di alimentazione del metano, in modo da ottimizzare il processo di combustione e ottenere una fiamma più performante

Il progetto

Al fine di soddisfare le richieste del cliente, abbiamo suddiviso il lavoro in 3 fasi.

Come prima cosa, abbiamo realizzato un’analisi CFD stazionaria del modello corrente del bruciatore, così da valutare la qualità della combustione attraverso questi KPI:

  • Temperatura massima raggiunta dalla fiamma
  • Concentrazione massima di CO (la combustione perfetta produce zero CO di scarto)
  • Lunghezza massima della fiamma

Una volta chiaro il quadro della situazione, abbiamo quindi sviluppato ben cinque proposte di modifica della geometria dell’ugello, così da poterne valutare le performance attraverso delle analisi CFD analoghe a quella effettuata sulla geometria di partenza.

Come ultima cosa, in assenza di una geometria che garantisse performance migliori per tutti i KPI, è stato sviluppato un sistema di valutazione delle diverse alternative, basato sull’importanza attribuita dal cliente a ciascun parametro, andando così ad individuare la soluzione complessivamente più soddisfacente.

In casi complessi come questo, in cui il miglioramento di un parametro spesso comporta il peggioramento di un altro, non è sempre possibile raggiungere il risultato ideale che ci si prefigge.

Ciononostante, grazie all’analisi CFD, è stato possibile individuare i punti critici, sviluppare un buon numero di alternative e valutarne quindi i miglioramenti: il tutto senza necessità di costruire prototipi e testarli in laboratorio, in tempi ridotti ed andando ad individuare la soluzione reale che più si avvicinava all’obiettivo ideale.

 

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