Jet fuel surrogates formulation and metamodeling of fuel mixtures properties

The aviation is a sector where technologies alternative to fossil fuels are not expected to become available in the near future. For this reason the efficient exploitation of the currently available resources is mandatory. However, the development of new engines and new fuels is characterized by a large number of tests (that can be expensive), requiring a long bureaucratic procedure. Due to these aspects and to ensure the reproducibility, the preliminary tests are carried out using surrogates of the fuels: mixtures with simple and defined composition whose properties are similar to the ones of the fuel of interest. The object of this thesis work is the development of a Matlab(R) framework to ease the surrogates evaluation and screening procedures. The resulting code requires as input only the properties of the real fuel and a palette of chemical compounds, among which it will choose the ones to formulate the surrogate. These properties have been implemented: density, molecular weight, H/C ratio, cetane number, viscosity, sooting index, distillation curve, ignition delay times and laminar burning velocities. Mixing rules for the last two properties were not available, so dedicated models have been developed exploiting heavy numerical simulations carried out using the OpenSMOKE++ Suite. A Kriging model is used to describe ignition delay times, while a polynomial one is built to describe laminar burning velocities. These approximate mixing rules allows a quick estimation compatible with the iterative formulation procedure. The problem of the formulation of a mixture whose properties are as similar as possible to a given target is transposed to the minimization of properties differences: this allows to describe the formulation as an optimization. A study about the possibility to use only a small set of known properties and the importance of each property is carried out. The framework allows an efficient surrogate formulation with a small data supply required from the user. Its validity is confirmed by comparison between the formulated surrogates for a real fuel and surrogates already available in the scientific literature.

L'aviazione è un settore in cui è difficile immaginare lo sviluppo di tecnologie alternative ai combustibili fossili nel breve periodo. È quindi necessario sfruttare al meglio le risorse disponibili. Tuttavia, lo sviluppo di nuovi motori e carburanti è caratterizzato da numerosi test (potenzialmente costosi) e lunghi iter burocratici. Per questo e per garantire la riproducibilità, i test preliminari vengono effettuati utilizzando surrogati dei combustibili: miscele di composizione semplice e definita le cui proprietà siano simili a quelle del combustibile considerato. L'obiettivo di questa tesi è lo sviluppo di un framework Matlab(R) per semplificare le procedure di valutazione e selezione dei surrogati, richiedendo in input solo le proprietà del carburante e un insieme di composti tra cui vengono scelte le specie per costruire il surrogato. Sono state considerate le seguenti proprietà: densità, peso molecolare, rapporto H/C, numero di cetano, viscosità, indice di sooting, curva di distillazione, tempi di ignizione e velocità laminari di fiamma. Data la mancanza di regole di miscelazione per le ultime due, sono stati sviluppati modelli dedicati sfruttando simulazioni, computazionalmente costose, effettuate tramite la OpenSMOKE++ Suite. Un modello di Kriging è stato utilizzato per descrivere i tempi di ignizione, mentre uno polinomiale è stato usato per le velocità laminari di fiamma. Questi modelli approssimati permettono una stima rapida di tali proprietà, compatibile con la procedura iterativa di formulazione. Il problema della formulazione di una miscela con proprietà il più simili possibile ad un dato target si rispecchia nella minimizzazione delle differenze di proprietà tra target e surrogato: è possibile descrivere la formulazione come un'ottimizzazione. È stata studiata la possibilità di utilizzare solo alcune delle proprietà note e l'importanza di ciascuna proprietà. Il framework consente la formulazione efficiente di un surrogato con pochi dati richiesti all'utente. La sua validità è confermata confrontando i surrogati formulati per un carburante con surrogati disponibili nella letteratura scientifica.