CFD to create a Data-Driven model to predict the performances of an industrial rubber extruder

In this work, a Computational Fluid Dynamics (CFD) model was developed to simulate a single screw extruder, a device used in rubber production plants. From the high-fidelity CFD simulations two Reduced Order Models (ROM) were computed: the first one able to predict the full tridimensional steady-state flow field and the second able to predict the residence time distribution. The ROM model is based on Artificial Intelligence; it is data-driven and non-intrusive: it constructs the model directly from the simulations results without introducing additional hypotheses, it is based on the Proper Orthogonal Decomposition (POD). The models predicts the performance of the device based on three operative parameters: Screw speed, Screw temperature, and Barrel temperature. To compute the model 26 simulations have been used as training set and 6 additional as validation set, a particular focus will be given to compare the model prediction with the simulations results, both globally and locally. The outcome of the study is that the ROM models are extremely good at predicting the result of the simulations. In the simulations, the flow field and temperature are solved together, and viscosity is temperature dependent. As Rheological model, a power-law fluid has been used because it well-fitted viscosity measurements. The screw can be divided in two parts, in this study the CFD model predicts only the second imposing realistic boundary conditions. In this study the following parts are simulated: the second half of the screw, the final part of the screw, the region between the screw and die (head), and the die. A detailed discussion will be spent on the comparison between the simulation outcomes and experimental results from a trial campaign executed on the exact geometry used in this study. The CFD model proved to be particularly effective in predicting the residence time distribution.

In questo lavoro è stato sviluppato un modello di fluidodinamica computazionale (CFD) finalizzato a simulare il campo di moto e la temperatura all’interno di un estrusore a vite singola, macchinario utilizzato negli impianti di produzione della gomma. A partire dai risultati delle simulazioni CFD sono stati ricavati due modelli algebrici (ROM): il primo in grado di prevedere l'intero campo di moto tridimensionale e la temperatura in condizioni stazionarie e il secondo volto a prevedere la distribuzione del tempo di residenza. Il modello ROM è basato sull'Intelligenza Artificiale; è data-driven e non intrusivo: costruisce il modello direttamente dai risultati delle simulazioni senza introdurre ulteriori ipotesi; il modello è basato sulla Proper Orthogonal Decomposition (POD). Entrambi i modelli prevedono le prestazioni dell’estrusore in base a tre parametri operativi: velocità della vite, temperatura della vite e temperatura del cilindro. Per costruire il modello sono state utilizzate 26 simulazioni come insieme di addestramento e 6 ulteriori come insieme di validazione; un'attenzione particolare è stata dedicata al confronto tra la previsione del modello e i risultati delle simulazioni, sia a livello globale che locale. Il risultato principale dello studio è che i modelli ROM sono estremamente buoni nel prevedere i risultati delle CFD. Nelle simulazioni, il campo di moto e la temperatura sono risolti contemporaneamente e la viscosità è in funzione dalla temperatura. Come modello reologico, è stato utilizzato un fluido a legge di potenza perché si è rivelato essere il modello che meglio approssimava le misurazioni di viscosità. La vite può essere divisa in due parti, in questo studio il modello CFD risolve solo la seconda. In questo studio vengono simulate le seguenti parti: la seconda metà della vite, la parte finale della vite, la regione tra la vite e l’utensile (testa) e l’utensile. Una discussione approfondita sarà dedicata al confronto tra i risultati della simulazione e i risultati sperimentali provenienti da una campagna eseguita sull'esatta geometria utilizzata in questo studio. Il modello CFD si è dimostrato particolarmente efficace nel prevedere la distribuzione del tempo di residenza.