Heat release analysis from in-cylinder pressure and 1D/QD model validation for si engines with different fuels

The advent of modern computers, the improvement of theoretical knowledge and the development of advanced computational models have reduced the need to rely on experimental testing in internal combustion engines development. The advanced 3D or multi-D models allow the calculation of physical and chemical quantities with the highest spatial resolution, but at a high computational cost. One-dimensional (1D), zero-dimensional (0D) and quasi-dimensional (QD) models, instead, describe the processes in a simplified but sufficiently reliable way and require significantly lower computation time, making them convenient when the goal is to represent the entire engine system and evaluate the effects of the main global parameters. In any case, the predictive capability of the numerical model must be validated by comparing the simulation results with those obtained from the experimental measurements. The aim of this thesis work is to develop a Python-based post-processing methodology to perform heat release analysis based on the available data, primarily the in-cylinder pressure, and verify the predictive capability of the 1D/QD model adopted for engine simulation in Gasdyn under different operating conditions and fuels. The main combustion indicators, such as heat release rate and burned mass fraction, and the pollutant emissions are computed from the simulation and compared with those derived from experimental data to validate the predictive 1D/QD model or identify discrepancies and support a refinement of the model.

L’avvento dei moderni calcolatori, il miglioramento delle conoscenze teoriche e lo sviluppo di modelli di calcolo avanzati hanno ridotto la necessità di ricorrere a prove sperimentali nello sviluppo dei motori a combustione interna. I modelli avanzati tridimensionali o multi-dimensionali (3D o multi-D) consentono il calcolo delle grandezze fisiche e chimiche con la massima risoluzione spaziale, ma hanno un elevato costo computazionale. I modelli monodimensionali (1D), zero-dimensionali (0D) e quasi-dimensionali (QD), invece, descrivono i processi in modo semplificato ma sufficientemente affidabile e richiedono tempi di calcolo significativamente inferiori, risultando quindi convenienti quando l’obiettivo è rappresentare l’intero sistema motore e valutare gli effetti dei principali parametri globali. In ogni caso, la capacità predittiva del modello numerico deve essere validata confrontando i risultati della simulazione con quelli ottenuti dalle misure sperimentali. L’obiettivo di questo lavoro di tesi è sviluppare, in Python, una metodologia di post-processing per effettuare l’analisi del rilascio di calore sulla base dei dati disponibili, principalmente la pressione in cilindro, e verificare la capacità predittiva del modello 1D/QD utilizzato per la simulazione del motore in Gasdyn in diverse condizioni operative e con differenti combustibili. I principali indicatori di combustione, quali il tasso di rilascio di calore e la frazione in massa bruciata, oltre alle emissioni di inquinanti, vengono calcolati dalla simulazione e confrontati con quelli ricavati dai dati sperimentali per validare il modello predittivo 1D/QD oppure individuare discrepanze e supportare un affinamento del modello.