Fluid dynamic optimization of steam boiler components

Al giorno d'oggi, grazie alle risorse computazionali sempre crescenti, un percorso praticabile per una strategia di progettazione robusta e veloce, sia per le macchine termiche che per le turbomacchine, è l'accoppiamento tra la fluidodinamica computazionale (CFD) e le tecniche di ottimizzazione di forma con algoritmi genetici (GA). Generalmente, gli approcci di ottimizzazione numerica richiedono meno tempo rispetto alla procedura per tentativi ed errori tradizionalmente impiegata, in cui il progettista produce solo una geometria iniziale provvisoria. Questo lavoro di ricerca sfrutta la capacità degli algoritmi di ottimizzazione di forma per migliorare la progettazione di un canale di miscelazione di una caldaia a vapore, dei tubi da fumo con turbolatori e le dimensioni della camera di combustione, in modo da garantire sia la riduzione delle emissioni di NOx che il consumo di carburante, con una maggiore efficienza termica e la riduzione degli ingombri. Inizialmente vengono dunque studiati gli effetti della qualità della miscelazione, dell'uniformità di flusso e delle perdite di carico nella sezione di uscita del canale di miscelazione della caldaia a vapore Ecovapor. L'approccio di ottimizzazione di forma qui impiegato, è basato su un algoritmo genetico (GA) con surrogato (SBO), in cui vengono adottate superfici di risposta basate sul meta-modello di Kriging per ridurre il costo computazionale dell'approccio proposto. In secondo luogo, viene fornito uno strumento automatizzato, basato su simulazioni numeriche e algoritmi genetici, in grado di scegliere i parametri geometrici del profilo di turbolatore elicoidale che massimizzano il calore scambiato e minimizzano le perdite di carico. Infine, viene analizzato e validato un modello di sviluppo di fiamma all'interno della camera di combustione di caldaia a vapore, per stimare i meccanismi di scambio termico e la produzione di NOx. Tutti i diversi setup di CFD sono validati su test sperimentali effettuati dal laboratorio di ICI Caldaie. La metodologia qui proposta ed applicata ai diversi componenti delle caldaie a vapore è adatta ad un'ampia gamma di applicazioni industriali, sia per macchine termiche che turbomacchine, senza alcun vincolo.

Nowadays, thanks to ever-increasing computational resources, a viable path to a robust and fast design strategy for both thermal machines and turbomachinery is the coupling of Computational Fluid Dynamics (CFD) approach and shape optimization genetic algorithms (GA) techniques. Generally, numerical optimization approaches require less time than the trial-and-error procedure traditionally employed, where the designer produces only a tentative initial geometry. This research work assesses the capability of a shape optimization algorithms to enhance the design of a steam boiler mixing channel, turbolators' smoke pipes and combustion chamber sizes, which guarantee both NOx emission and fuel consumption reduction, higher thermal efficiency and space saving. Initially, the effect of the mixing quality, flow uniformity and the pressure losses at the outlet section of the Ecovapor steam boiler's mixing channel are investigated. The shape optimization approach is here based on a Surrogate Based Optimization (SBO) with the Genetic Algorithm (GA), where response surfaces based on the Kriging meta-model are adopted to decrease the computational cost of the proposed approach. Secondly, an automated tool is provided, based on numerical simulations and Genetic Algorithms, which is able to choose the helical-turbulator profile geometric parameters that maximize the heat exchanged and minimize the pressure losses. Finally, the flame development within steam boiler's combustion chamber is analyzed and validate to estimate the heat exchange mechanisms and NOx production. All different CFD setups are validated with experimental tests carried out by ICI Caldaie Lab. The methodology here proposed and applied to different steam boiler's components is suitable for a wide range of industrial applications, both for thermal machines and turbomachinery, without any restrictions.