Numerical modeling of the combustion of iron particles

Iron is a promising metal to store energy as energy carrier. Despite the renewable sources (which have the problem of discontinuous operability) iron has an interesting specific energy and energy density. The energy density is higher respect to the traditional fuels because iron occupies less volume respect to liquid fuels. The other important advantage for the use of iron is that it is the most widely spread metal on Earth. The solid combustion of iron occurs in a heterogeneous way with the formation of oxide layers. This happens due to the fact that temperatures reached during the combustion does not overcome the boiling point of iron. To use iron, chemical looping processes have been developed where the metal is continuously oxidized and reduced. The oxidation generates the energy instead the reduction makes the iron reusable to oxidate it again. Through the system described, it is possible to use the renewable sources to produce hydrogen used in the reduction step. The numerical models developed describe an increasing complexity in the physics of the system, this complexity is the pushing action for this thesis. The final targets to be studied are the real 3D simulations to better design the previous processes, but the zero-dimension case are the starting point. Due to the big cost in the computational time of these simulations, the models must be reduced. The objective of this thesis was to develop streamlined models able to represent the original ones with a reduction in the complexity and simulation time. In this work, an innovative approach was used to describe the ignition point based on the difference between the two curves which describe a reactive and an inert particle. This way was followed due to the difficult adaptability of the most common approaches (like the use of the Damkohler number Da). Starting with considering an initial domain in the independent variables, two correlations were developed and then validated outside this domain using an automate procedure to run the simulations. For the most complex model, an important saving time from the computation point of view was noticed with also a low relative error (<5%) with respect to the original model. It is an important result that confirms how well the procedure worked. The methodology used to achieve this result is a new and interesting way to be used to reduce combustion models related to cases in the field of combustion of solids. So, systems different from conventional gas phase combustion with the presence of thousands of species and hundreds of reactions. The main outcome is that this new procedure used to develop the streamlined models is not fixed for the iron case (it is sufficient to look at its development). The use of iron and other metals in future will be supported by this approach to reduced more and more complex models.In fact, additional complexities must be accounted to have a deep understanding of the combustion of these elements (e.g. increasing dimensions in the analyzed system).

Il ferro è un metallo promettente per immagazzinare energia come vettore energetico. A dispetto delle fonti rinnovabili (che hanno il problema dell'operatività discontinua), il ferro ha un'interessante energia specifica e densità energetica. La densità di energia è più alta rispetto ai combustibili tradizionali perché il ferro occupa meno volume rispetto a un combustibile liquido. L'altro importante vantaggio per l'uso del ferro è che si tratta del metallo più diffuso sulla Terra. La combustione solida del ferro avviene in modo eterogeneo con la formazione di strati di ossidi. Questo avviene perché la temperatura raggiunta durante la combustione non supera il punto di ebollizione del ferro. Per utilizzare il ferro, sono stati sviluppati processi chimici ciclici in cui il metallo viene continuamente ossidato e ridotto. L'ossidazione genera energia, mentre la riduzione rende il ferro riutilizzabile per ossidarlo nuovamente. Attraverso il sistema descritto, è possibile utilizzare le fonti rinnovabili per produrre l'idrogeno utilizzato nella fase di riduzione. I modelli numerici sviluppati descrivono una complessità crescente nella fisica del sistema, complessità che è la spinta per questa tesi. Gli obiettivi finali da studiare sono le simulazioni 3D per progettare meglio i processi citati prima, ma il punto di partenza è il caso a dimensione zero. A causa del grande costo in termini di tempo computazionale di queste simulazioni, i modelli devono essere ridotti. L'obiettivo di questa tesi è stato quello di sviluppare modelli semplificati in grado di rappresentare quelli originali con una riduzione della complessità e del tempo di simulazione. In questo lavoro è stato utilizzato un approccio innovativo per descrivere il punto di accensione basato sulla differenza tra le due curve che descrivono una particella reattiva e una inerte. Questa strada è stata seguita a causa della difficile adattabilità degli approcci più comuni (come l'uso del numero di Damkohler Da). Partendo dalla considerazione di un dominio iniziale nelle variabili indipendenti, sono state sviluppate due correlazioni, poi convalidate al di fuori di questo dominio utilizzando una procedura automatizzata per eseguire le simulazioni. Per il modello più complesso, si è notato un importante risparmio di tempo dal punto di vista del calcolo, con un basso errore relativo (<5%) rispetto al modello originale. Si tratta di un risultato importante che conferma il buon funzionamento della procedura. La metodologia utilizzata per ottenere questo risultato è un modo nuovo e interessante da utilizzare per ridurre i modelli di combustione relativi a casi nel campo della combustione di solidi. Quindi, sistemi diversi dalla combustione convenzionale in fase gassosa con la presenza di migliaia di specie e centinaia di reazioni. Il risultato principale è che questa nuova procedura utilizzata per sviluppare i modelli semplificati non è fissa per il caso del ferro (è sufficiente vedere come è stata sviluppata). L'uso del ferro e di altri metalli in futuro sarà supportato da questo approccio per ridurre modelli sempre più complessi. Infatti, per comprendere a fondo la combustione di questi elementi è necessario tenere conto di ulteriori complessità (ad esempio, l'aumento delle dimensioni del sistema analizzato).