Automatic generation of chemical reactor networks from CFD simulations

The current ecological situation is forcing statal and super-statal entities to enforce strict regulations on the emissions of pollutants in the atmosphere. Combustion processes are a necessity with the present-day society configuration and their study is crucial in the reduction of their environmental impact. As of today, one of the most used methods in the optimization of combustion processes are Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. However, for complex cases CFD simulations can require long times and have an exceedingly high computational cost. Because of that, a novel approach has been developed in the last years based on the approximation of real systems with a network of Perfectly Stirred Reactors (PSRs) and Plug Flow Reactors (PFRs), called Chemical Reactor Network (CRN). In the context of this thesis, a new method for automatically generating a CRN from the results of a CFD simulation has been developed, based on the identification of the presence of eddies, clustering of the computational cells based on Temperature, and analysis of the clusters for the characterization of the reactors to approximate them in. This method has been then implemented in a Python program and tested on two real cases.

L'attuale situazione ecologica sta forzando vari enti, statali e super-statali, a rilasciare normative ambientali sempre più stringenti riguardo le emissioni di inquinanti in atmosfera. I processi basati sulla combustione sono diventati necessari per come è configurata la società odierna e il loro studio può permettere una riduzione del loro impatto ambientale. Ad oggi, uno dei metodi più usati per l'ottimizzazione dei processi di combustione sono le simulazioni CFD (Computational Fluid Dynamics). Tuttavia, il loro costo a livello temporale e computazionale risulta estremamente elevato nello studio di casi reali particolarmente complessi. Un nuovo metodo è stato sviluppato negli ultimi anni per far fronte all'esigenza di diminuire i costi di una simulazione CFD, basato sull'approssimazione di sistemi reali tramite una rete di reattori PSR (Perfectly Stirred Reactor) e PFR (Plug Flow Reactor) interconnessi, chiamata CRN (Chemical Reactor Network). Nel contesto di questa tesi è stato progettato un nuovo metodo per la generazione automatica di CRN a partire dai risultati di simulazioni CFD, basato sull'identificazione della presenza di vortici, sul clustering delle celle computazionali in base alla temperatura, e sull'analisi dei cluster per la caratterizzazione dei reattori da cui è composta la CRN. Questo metodo è stato poi implementato in un programma scritto in Python e testato su due casi reali.