Computational analysis of heat transfer in packed bed systems for sensible thermal energy storage

Thermal Energy Storage (TES) is essential in modern energy systems for managing supply-demand imbalances and facilitating the integration of renewable energy sources. Among TES technologies, sensible heat storage in packed beds has gained significant attention due to its simplicity, low cost, and high thermal capacity. Packed beds, composed of solid particles through which a heat transfer fluid (HTF) flows, rely on efficient thermal and fluid dynamics to achieve optimal performance. However, the detailed interactions between fluid and particles—critical for understanding local phenomena such as hot spots or bypass regions—are often oversimplified in traditional continuum modelling approaches. This thesis employs a coupled Computational Fluid Dynamics–Discrete Element Method (CFD-DEM) approach to overcome the limitations of continuum models and provide a particle-resolved analysis of packed bed TES systems. DEM algorithms model the motion and interactions of individual particles, creating the geometric foundation of the system, while CFD simulations resolve the fluid flow and heat transfer. This combined approach allows for the study of complex phenomena, including particle-fluid interactions, local heat transfer variations, and the influence of particle properties on system behaviour. The study investigates the effects of packing density, and fluid flow features with pressure loss in the bed and on heat transfer performance and system efficiency during charging-discharging cycles. Results reveal that the coupled CFD-DEM framework captures key thermal behaviours and provides detailed insights into the role of wall-particle interactions and bypass flow regions. Additionally, a parametric analysis highlights the significance of design parameters, such as the ratio of wall-to-particle heat flux and effective thermal resistance, in optimizing TES systems. The findings contribute to advancing the design and operation of packed bed TES technologies by providing a deeper understanding of particle-scale dynamics and their impact on system-wide performance.

Lo stoccaggio di energia termica (TES) è essenziale nei moderni sistemi energetici per gestire gli squilibri tra domanda e offerta e facilitare l'integrazione delle fonti di energia rinnovabile. Tra le tecnologie TES, lo stoccaggio usando il calore sensibile in letti impaccati ha attirato particolare attenzione grazie alla sua semplicità, al basso costo e all'elevata capacità termica. I letti impaccati, composti da particelle solide attraverso cui scorre un fluido termovettore (HTF), dipendono dai fenomeni di trasporto tra i quali scambio termico e fluidodinamica efficienti per raggiungere prestazioni ottimali. Tuttavia, le interazioni dettagliate tra fluido e particelle, fondamentali per comprendere fenomeni locali come le zone calde (hot spots) o i by-pass, sono spesso semplificate eccessivamente nei modelli tradizionali macroscopici, che semplificano il letto come un mezzo poroso o unidimensionale. In questo lavoro di tesi si è utilizzato un approccio accoppiato Computational Fluid Dynamics–Discrete Element Method (CFD-DEM) per superare le limitazioni dei modelli continui e fornire un'analisi dettagliata risolvendo e descrivendo le interazioni fluido-particella dei sistemi TES a letto impaccato. Gli algoritmi DEM modellano il moto e le interazioni delle singole particelle, creando la base geometrica del sistema, mentre le simulazioni CFD risolvono le equazioni di flusso del fluido e trasferimento di calore. Questo approccio combinato consente lo studio di fenomeni complessi, incluse le interazioni particella-fluido, le variazioni locali nel trasferimento di calore e l'influenza delle proprietà delle particelle sul comportamento del sistema. Lo studio analizza gli effetti della densità di impaccamento e delle caratteristiche del flusso del fluido, incluse le perdite di carico nel letto, sulle prestazioni di trasferimento di calore e sull'efficienza del sistema durante i cicli di carica e scarica. I risultati dimostrano che la metodologia CFD-DEM accoppiata cattura i comportamenti termici chiave e fornisce approfondimenti dettagliati sul ruolo delle interazioni particella-parete e delle regioni di by-pass. Inoltre, un'analisi parametrica evidenzia l'importanza di specifici parametri di progetto, come il rapporto tra i flussi di calore particella-parete e la resistenza termica efficace, nell'ottimizzazione dei sistemi TES. I risultati contribuiscono ad avanzare la progettazione e il funzionamento delle tecnologie TES a letto impaccato fornendo una comprensione più approfondita delle dinamiche su scala particellare e del loro impatto sulle prestazioni complessive del sistema.