Aluminum recycling significantly contributes to supplying the growing demand for aluminum alloys within the framework of a circular economy. Recycling leads to reducing the negative economic and environmental impact of primary aluminum production. Enhancing energy efficiency to reduce carbon footprint in secondary aluminum production is a necessity for meeting the environmental regulations. This project is conducted during an internship at EPFL, and in collaboration with an industrial company. In the current study, several potential solutions are proposed and analyzed to improve energy efficiency in both remelting and rolling plants of secondary aluminum production. To characterize the thermal performance of the furnaces and evaluate the proposed strategies for waste heat management, a heat transfer model is developed using the finite difference method and machine learning approaches. Four regression models are trained and checked for predicting the heat transfer coefficient in preheater and ACL furnaces. These operational models calculate temperature profile of the aluminum inside the furnaces, as well as the fuel consumptions, and allows achieving an energy analysis for non-predefined operating conditions. A low computational time makes the model suitable for the optimization and real-time controlling applications. The energy efficiency scenarios for the remelting plant are defined based on the integrated waste heat from the melter and holder stack into the preheater furnace to heat up the charge. Results demonstrate that waste heat recovery can reduce fuel consumption of the preheater furnace up to 80.4% less than energy consumption of the preheater furnace in the business-as-usual case. Potential solutions for improvement of the energy performance in rolling plant are proposed on the furnace of annealing continous line (ACL). ACL furnace is critical for achieving the desired material properties in the production of high-quality aluminum products. The proposed strategies include the modulation of the furnace temperature profiles and the energy integration via the partial recirculation of the zonal exhaust gases. The results show that the advanced energy integration approach significantly reduces fuel consumption by up to 20.7%. In total, the proposed energy efficiency measures reduce fuel consumption by 2.7 and 5.5 m3NG/tonAl in remelting and rolling plants, respectively.
Il riciclo dell’alluminio contribuisce in modo significativo a soddisfare la crescente domanda di leghe di alluminio nel quadro di un’economia circolare. Il riciclaggio porta a ridurre l’impatto economico e ambientale negativo della produzione di alluminio primario. Migliorare l’efficienza energetica per ridurre l’impronta di carbonio nella produzione di alluminio secondario è una necessità per soddisfare le normative ambientali. Questo progetto è condotto durante uno stage presso l'EPFL e in collaborazione con un'azienda industriale. Nel presente studio vengono proposte e analizzate diverse potenziali soluzioni per migliorare l’efficienza energetica sia negli impianti di rifusione che di laminazione per la produzione di alluminio secondario. Per caratterizzare le prestazioni termiche dei forni e valutare le strategie proposte per la gestione del calore di scarto, è stato sviluppato un modello di trasferimento del calore utilizzando il metodo delle differenze finite e approcci di apprendimento automatico. Vengono addestrati e controllati quattro modelli di regressione per prevedere il coefficiente di trasferimento del calore nei preriscaldatori e nei forni ACL. Questi modelli operativi calcolano il profilo della temperatura dell'alluminio all'interno dei forni, nonché i consumi di combustibile, e consentono di realizzare un'analisi energetica per condizioni operative non predefinite. Un tempo computazionale basso rende il modello adatto per applicazioni di ottimizzazione e controllo in tempo reale. Gli scenari di efficienza energetica per l'impianto di rifusione sono definiti sulla base del calore di scarto integrato dal gruppo fusore e dal camino di supporto nel forno di preriscaldamento per riscaldare la carica. I risultati dimostrano che il recupero del calore di scarto può ridurre il consumo di carburante del forno di preriscaldamento fino all’80,4% in meno rispetto al consumo di energia del forno di preriscaldamento nel caso normale. Potenziali soluzioni per il miglioramento delle prestazioni energetiche negli impianti di laminazione vengono proposte sul forno di ricottura a linea continua (ACL). Il forno ACL è fondamentale per ottenere le proprietà del materiale desiderate nella produzione di prodotti in alluminio di alta qualità. Le strategie proposte prevedono la modulazione dei profili termici del forno e l'integrazione energetica attraverso il ricircolo parziale dei gas di scarico zonali. I risultati mostrano che l’approccio avanzato di integrazione energetica riduce significativamente il consumo di carburante fino al 20,7%. In totale, le misure di efficienza energetica proposte riducono il consumo di carburante di 2,7 e 5,5 m3NG/tonAl rispettivamente negli impianti di rifusione e di laminazione.
Heat transfer modeling and waste heat management in the furnaces of secondary aluminum production
Andayesh, Mohammad
2023/2024
Abstract
Aluminum recycling significantly contributes to supplying the growing demand for aluminum alloys within the framework of a circular economy. Recycling leads to reducing the negative economic and environmental impact of primary aluminum production. Enhancing energy efficiency to reduce carbon footprint in secondary aluminum production is a necessity for meeting the environmental regulations. This project is conducted during an internship at EPFL, and in collaboration with an industrial company. In the current study, several potential solutions are proposed and analyzed to improve energy efficiency in both remelting and rolling plants of secondary aluminum production. To characterize the thermal performance of the furnaces and evaluate the proposed strategies for waste heat management, a heat transfer model is developed using the finite difference method and machine learning approaches. Four regression models are trained and checked for predicting the heat transfer coefficient in preheater and ACL furnaces. These operational models calculate temperature profile of the aluminum inside the furnaces, as well as the fuel consumptions, and allows achieving an energy analysis for non-predefined operating conditions. A low computational time makes the model suitable for the optimization and real-time controlling applications. The energy efficiency scenarios for the remelting plant are defined based on the integrated waste heat from the melter and holder stack into the preheater furnace to heat up the charge. Results demonstrate that waste heat recovery can reduce fuel consumption of the preheater furnace up to 80.4% less than energy consumption of the preheater furnace in the business-as-usual case. Potential solutions for improvement of the energy performance in rolling plant are proposed on the furnace of annealing continous line (ACL). ACL furnace is critical for achieving the desired material properties in the production of high-quality aluminum products. The proposed strategies include the modulation of the furnace temperature profiles and the energy integration via the partial recirculation of the zonal exhaust gases. The results show that the advanced energy integration approach significantly reduces fuel consumption by up to 20.7%. In total, the proposed energy efficiency measures reduce fuel consumption by 2.7 and 5.5 m3NG/tonAl in remelting and rolling plants, respectively.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/222951