L importanza della simulazione multifisica come strumento per la ricerca scientifica: Attività e Risultati del gruppo di Sistemi Energetici dell Università di Catania Prof. Ing. Rosario Lanzafame Prof. Ing. Michele Messina Dott. Ing. Sebastian Brusca Dott. Ing. Stefano Mauro PhD Sistemi Energetici ed Ambiente Dipartimento di Ingegneria Industriale Università di Catania
Introduzione Attività di Ricerca Aerodinamica esterna Interazione Fluido Struttura Modellistica della Turbolenza Scambio Termico Motori a Combustione Interna Sperimentazione in galleria del Vento
Caratterizzare il campo di moto fluidodinamico intorno al pannello Fornire un sistema di carichi aerodinamici per l analisi strutturale Valutazione dell interazione fluido struttura Testare differenti geometrie proposte dal costruttore Consentire il corretto dimensionamento della struttura portante Minimizzare il disallineamento dell ottica Caratterizzazione aerodinamica di un pannello fotovoltaico a concentrazione Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Obiettivi dell Analisi
Caratterizzazione aerodinamica di un pannello fotovoltaico a concentrazione Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Caratteristiche del Pannello Dimensioni del pannello: 1,6 x 1,7 m 8 stringhe in due configurazioni: affiancate e distanziate di 50 mm Altezza dal suolo del baricentro: 2 m Configurazioni operative: Inclinazioni a 0, 45, 75 e 90 Velocità del vento: 10, 20, 30 m/s
Caratterizzazione aerodinamica di un pannello fotovoltaico a concentrazione Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Impostazione dell analisi in ANSYS Fluent Dominio di calcolo: Box 15 x 5 x 5 m (Gambit 2.4) Generazione della griglia di calcolo: 2,8 milioni di celle tetraedriche (Gambit TGrid) Grid Independence: 700 mila, 1,4 milioni, 2,8 milioni di celle Skewness max: 0,8
Definizione delle Boundary Conditions: Velocità del vento; turbulent intensity e turbulent viscosity ratio Modello di turbolenza utilizzato: Realizable k-ε con Standard Wall Function Second order upwind discretization Pressure velocity coupling: Simple Monitor di controllo: Pressione dinamica sul pannello, coefficiente di Drag, bilancio di massa Caratterizzazione aerodinamica di un pannello fotovoltaico a concentrazione Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Impostazione dell analisi in ANSYS Fluent
Tempi di calcolo a convergenza: circa 3 ore con calcolo parallelo su 8 core Le due configurazioni presentano valori delle azioni aerodinamiche molto simili Vortice di ricircolo a valle, meno intenso nel caso con stringhe distanziate Il sistema di carichi è stato trasferito al costruttore il quale si è occupato dell analisi strutturale FEM in ANSYS Mechanical Caratterizzazione aerodinamica di un pannello fotovoltaico a concentrazione Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Post processing dei risultati L analisi FSI ha consentito al costruttore di scegliere l opportuna geometria, comprendere il comportamento aerodinamico del pannello e dimensionare adeguatamente struttura portante e sistema di movimentazione limitando al minimo la fase sperimentale
Analisi Termica di un concentratore fotovoltaico Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Caratterizzare il comportamento termico del concentratore Verificare il rispetto delle condizioni termiche imposte dal costruttore Valutare le geometrie dissipative proposte Ottimizzare i flussi termici per la corretta dissipazione del calore generato Proporre soluzioni alternative alle configurazioni proposte Obiettivi dell Analisi Specifiche: Temperatura della cella inferiore a 60 C
Analisi Termica di un concentratore fotovoltaico Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Caratteristiche del concentratore
Analisi Termica di un concentratore fotovoltaico Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Workflow in ANSYS Workbench Generazione ed ottimizzazione della griglia di calcolo in ANSYS Meshing Circa 2,6 milioni di nodi di calcolo FEM (Celle tetraedriche ed esaedriche ove possibile) Impostazioni del problema e delle condizioni a contorno in ANSYS Thermal: Aria ferma Definizione dei materiali e dei contatti Internal Heat Generation per il calore prodotto dalla cella [W/mm 3 ] Impostazione dell Analisi in ANSYS Thermal
Analisi Termica di un concentratore fotovoltaico Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Impostazione dell Analisi in ANSYS Thermal Esempio di workflow in Workbench Importazione del CAD in Design Modeler, clean-up della geometria, definizione dei contatti e dei materiali Generazione della Mesh in ANSYS Meshing, processo altamente automatizzato e facilmente parametrizzabile Impostazione dell analisi in ANSYS Thermal e lancio simulazione Post-processing dei risultati Workflow Scelta del problema fisico Possibilità di accoppiare diverse analisi! L intero processo viene sviluppato all interno della piattaforma multifisica Workbench, semplificando e velocizzando notevolmente l analisi = maggior tempo da dedicare allo studio del problema fisico
Analisi Termica di un concentratore fotovoltaico Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Post Processing dei risultati Test T Amb. [ C] T Max Cella [ C] Heat Flux [W/mm 2 ] Caso 1 Caso 2 25 88,4 0,4 50 113,4 0,4 25 107,4 0,52 50 132,4 0,52 Tempi di calcolo: 20 min circa Scambio termico Conduttivo e Convettivo Il sistema proposto dal costruttore non è in grado di soddisfare le specifiche richieste
Analisi Termica di un concentratore fotovoltaico Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Soluzioni proposte Individuazione delle criticità mediante l analisi dei risultati: Resina, pasta termica, materiale housing Reimpostazione dell analisi modificando le criticità Notevole miglioramento del flusso di calore: incremento della trasmittanza termica Aria ferma = condizione limite Configurazione T Max Cella [ C] Heat Flux [W/mm 2 ] Originale 107,4 0,52 Senza resina B 89 1,09 Contatti perfetti 85,1 1,16 Housing in Al 60,2 1,19 T max cella = 60 C
Originale Analisi Termica di un concentratore fotovoltaico Collaborazione con Angelantoni S.p.A. Confronto delle configurazioni Modifiche proposte Grazie alle soluzioni individuate il costruttore ha potuto modificare il sistema di dissipazione limitando notevolmente la costosa sperimentazione prototipale
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione Obiettivi della ricerca Implementare modelli CFD 2D-3D per supportare e validare la progettazione fluidodinamica delle turbine eoliche Confrontare i risultati delle simulazioni numeriche BEM 1D, utilizzati per la progettazione e CFD Ottimizzare i modelli di turbolenza per applicazioni in turbine eoliche Coadiuvare la fase sperimentale in galleria del vento Soluzioni innovative per il controllo della potenza e la limitazione delle perdite fluidodinamiche
Accurata riproduzione del modello solido 3D del rotore in Solidworks Importazione del CAD in ANSYS Workbench (Design Modeler) e generazione del dominio di calcolo Discretizzazione del dominio fluidodinamico (ANSYS Meshing) Impostazione del problema fluidodinamico in ANSYS Fluent e taratura del modello Post-processing dei risultati e validazione sperimentale Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT Generazione del modello CFD 3D
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT Turbina sperimentale NREL PHASE VI Dati sperimentali NASA-Ames Wind Tunnel
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI - Ottimizzazione della discretizzazione spaziale Compromesso tra leggerezza di calcolo ed accuratezza dei risultati Vincoli derivanti dall utilizzo dei modelli di turbolenza: y + < 1 Elevata qualità della mesh: skewness < 0,9 Testing iterativo per l ottenimento della Grid Independence Conversione della mesh da tetraedrica a poliedrica in Fluent Velocity Inlet Wall Simmetry Pressure Outlet Box cilindrico: R = 6 m; H = 10 m
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI - Ottimizzazione della discretizzazione spaziale Local sizing facce Inflation Local sizing curvature Global Sizing
Controllo tramite local sizing e global sizing Aspect Ratio < 1000 Skewness < 0,85 Inflation con 10 strati di prismi y + < 1 per tutte le simulazioni 19 milioni di celle tetraedriche Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI - Ottimizzazione della discretizzazione spaziale
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI - Ottimizzazione della discretizzazione spaziale Conversione mesh da tetraedrica a poliedrica: Riduzione del numero di celle da 19 milioni a circa 9 milioni Migliore allineamento dei flussi con le facce delle celle specie all interno dello strato limite Considerevole riduzione degli errori di interpolazione Migliore correlazione coi dati sperimentali
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI Impostazioni del solutore Solutore di tipo stazionario, pressure-based e formulazione della velocità di tipo assoluto Modelli di turbolenza SST k-ω a 2 equazioni e Transition SST a 4 equazioni Condizioni a contorno sul dominio fluido per l impostazione del Moving Reference Frame per la rotazione Condizioni a contorno in ingresso ed uscita (impostazione della velocità del vento e dei parametri di turbolenza) Metodi di discretizzazione spaziale del secondo ordine ( second order upwind ) Parametri di sotto rilassamento del processo numerico-iterativo Monitor di controllo del processo di simulazione Inizializzazione e impostazione dei parametri necessari per il post-processing
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI - Dati Tecnici Piattaforma di calcolo: Server Fujitsu Primergy Tx200 S5 2 processori Quad Core Xeon X5570 da 2.93 GHz 48 Gb di Memoria RAM Calcolo parallelo sugli 8 core del processore Tempi di calcolo: 18 ore modello SST k-ω 20 ore modello Transition SST Post Processing: Coppia e potenza calcolate Immagini
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI Ottimizzazione del modello Transition SST Taratura del modello Transition SST a 4 equazioni di trasporto attraverso la modifica dei parametri di correlazione locale F length, Re θc, Re θt Test numerici 2D su profili alari per applicazioni in turbine eoliche (S809, NASA ls 421, NACA 4415, NACA 63415, ecc) Modifica dei parametri di correlazione mediante UDF (User Defined Function) scritta e compilata in linguaggio C Confronto con modelli fully turbulent SST k-ω, RSM e con dati sperimentali da letteratura Letteratura: Menter, Langtry, Sorensen, Wilcox, Davidson
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI Modelli di turbolenza Caratterizzazione dei profili alari C-type mesh (ICEM CFD) Y + << 1 Oltre 600.000 elementi quadrangolari Pressure Based PISO Solver (Coupled) Transition SST, SST k-ω, RSM k-ω Turbulence Models Tu = 0,1 % ; TVR = 10 Obiettivo: realizzare un database di dati per vari profili aerodinamici al variare del Numero di Reynolds
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT ES. NACA 4415 Re 10 6 α = 24 Transition SST C l sim = 0,79 C l exp = 0,85 RSM C l sim = 1,06 C l exp = 0,85
Cl [-] Cd [-] Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT Confronto numerico sperimentale ; Profilo S809 Profilo S809 - Re 500.000 - Cl Profilo S809 - Re 500.000 Cd 1,4 2,5 1,2 2 1 0,8 1,5 0,6 0,4 sperim num 1 num sperim 0,2 0,5 0 0 20 40 60 80 0 0 20 40 60 80 AoA [deg] AoA [deg] Il modello di turbolenza Transition SST, ottimizzato nei parametri di correlazione locale, consente di ottenere risultati predittivi molto vicini a quelli sperimentali, in tutte le condizioni operative del profilo alare, con un errore relativo percentuale inferiore al 6-7 %. Ciò grazie ad una più accurata modellizzazione della transizione laminare turbolenta.
P [kw] P [kw] Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI Analisi dei Risultati e Post - processing Confronto Potenza Fluent 3D - experimental Confronto Potenza Fluent 3D - monodimensionale 14 14,0 12 12,0 10 10,0 8 Fluent K-w 8,0 6 4 Fluent Trans SST exp 6,0 4,0 1D Fluent Trans SST exp 2 2,0 0 4,0 7,0 10,0 13,0 16,0 19,0 22,0 25,0 wind speed [m/s] 0,0 4,0 7,0 10,0 13,0 16,0 19,0 22,0 25,0 wind speed [m/s] I parametri di correlazione locale del modello di turbolenza, modificati attraverso le simulazioni 2D, sono stati implementati nel modello CFD 3D della turbina eolica NREL PHASE VI, ottenendo risultati predittivi molto validi, con un errore relativo percentuale inferiore al 6%.
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI Analisi dei Risultati e Post - processing Campo di moto r = 2 m Campo di moto r = 3 m
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT NREL PHASE VI Analisi dei Risultati e Post - processing Campo di moto r = 4 m Campo di moto r = 5 m
Numero di pale 3 Diametro del rotore Velocità di rotazione Velocità di cut-in Velocità di cut-out Potenza di progetto Regolazione della potenza Tipo di pala Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT Applicazioni del codice 3D Rotore sperimentale NACA 4415 0,45 m 1000 r/min 5 m/s 25 m/s 22 W Stallo Profilo aerodinamico NACA 4415 Corda Svergolamento corda e svergolamento variabili variabile lungo la pala variabile lungo la pala Rotore interamente progettato e realizzato utilizzando il codice 1D
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT Rotore sperimentale NACA 4415 Box cilindrico r = 0,5 m; h = 1 m Mesh tetraedrica circa 3 milioni di celle Skewness max < 0,9 Conversione mesh poliedrica, numero di celle < 2 milioni Inflation 10 strati di prismi, y + < 1 Medesime impostazioni del solutore (NREL PHASE VI) Transition SST Turbulence model modificato
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT Rotore sperimentale NACA 4415 Tempi di calcolo: circa 3 ore per ciascuna delle 21 simulazioni Velocità del vento da 5 a 25 m/s; step 1 m/s.
P [W] Cp Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT Rotore sperimentale NACA 4415 Risultati e Post - processing Confronto Potenza Fluent 3D - monodimensionale Confronto Cp Fluent 3D - monodimensionale 55 0,28 50 0,26 45 0,24 0,22 40 0,2 35 0,18 30 25 20 Fluent Trans SST 1D 0,16 0,14 0,12 Fluent Trans SST 1D 15 0,1 0,08 10 0,06 5 0,04 0 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 0,02 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4 2,7 3 3,3 3,6 3,9 4,2 4,5 4,8 Wind speed [m/s] λ (tip speed ratio) Scarto dovuto all utilizzo, nel modello 1D, di dati sperimentali per Re diversi da quelli reali Rotore attualmente in fase di test nella galleria del vento del DII dell Università di Catania
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione HAWT Conlusioni Articolo su rivista Renewable Energy 52 (2013) 31 39 Elsevier Wind turbine CFD Modelling using a correlation based transitional model http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2012.10.007-2 citazioni
Implementare un modello CFD 2D, non stazionario, per supportare e validare la progettazione fluidodinamica delle turbine eoliche ad asse verticale Confrontare i risultati delle simulazioni numeriche 1D e CFD 2D con la sperimentazione in galleria del vento Ottimizzare i modelli di turbolenza per applicazioni in turbine eoliche ad asse verticale Fornire l opportuna base di partenza per lo sviluppo di modelli CFD 3D avanzati Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione VAWT Modello CFD 2D VAWT
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione VAWT Modello CFD 2D VAWT Simmetry Velocity Inlet Rotating Ring Pressure Outlet Generazione dell adeguato dominio di calcolo Impostazione delle condizioni a contorno Ottimizzazione della mesh Grid independence Definizione delle sliding surfaces per il modello Sliding Mesh
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione VAWT Modello CFD 2D VAWT Rotori sperimentali da letteratura H-Darrieus WT Profili NACA 4518 e 0015 Circa 350.000 ed 1 milione di celle tetraedriche Celle quadrangolari nello strato limite (Inflation) Y + < 1 Ottimizzazione modello Transition SST Sliding Mesh Model per la rotazione e gli effetti non stazionari (stallo dinamico) Ottimizzazione del Time Step: 5 * 10-4 s Sliding Interface Sliding Interface Rotor (WALL)
Cp Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione VAWT Modello CFD 2D VAWT Risultati e Post - processing Confronto C p Fluent 2D - Experimental - NACA 4518 0,12 0,1 0,08 Experimental Cp 0,06 Numerical Cp 0,04 0,02 0 0,2 0,7 1,2 1,7 2,2 2,7 λ
Cp Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione VAWT Modello CFD 2D VAWT Risultati e Post - processing Confronto C p Fluent 2D - Experimental - NACA 0015 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 cp6 cp8 cp10 cp12 cp14 cp16 cp6 num cp8 num cp10 num cp12 num cp14 num cp16 num 0,05 0,75 0,95 1,15 1,35 1,55 1,75 1,95 2,15 λ I grafici mostrano risultati predittivi validi considerando la semplificazione derivante dal modello 2D (mancanza degli effetti 3D quali ad esempio i tip vortex)
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione VAWT Modello CFD 2D VAWT Risultati e Post - processing
Tempi di calcolo 10 20 ore: problematiche per la generazione del modello 3 D Valutazione di sistemi di controllo ottimo del calettamento Confronto con modelli 1 D (Vortex Method Multiple streamtube model) Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione VAWT Modello CFD 2D VAWT Risultati e Post - processing I risultati del lavoro svolto, sono stati riassunti in un Abstract inviato per la partecipazione alla conferenza ATI 2013. L articolo dal titolo 2D CFD Modeling of H-Darrieus Wind Turbines using a Transition Turbulence Model sarà pubblicato sulla rivista internazionale Energy Proceedia di Elsevier
Modelli fluidodinamici per lo studio e la progettazione VAWT Modello CFD 2D VAWT Nuovo rotore sperimentale Numero di pale 6 Diametro del rotore Velocità di rotazione Velocità di cut-in Velocità di cut-out Potenza di progetto Regolazione della potenza Tipo di pala 0,2 m Variabile 5 m/s 25 m/s Ignota Attualmente nessuna H-Darrieus Profilo aerodinamico NACA 0012 Corda Svergolamento costante Nessuno Rotore progettato utilizzando il codice 1D basato sul Double Multiple Streamtube Model
Riprodurre il funzionamento completo mediante analisi CFD 3D Validare la modellizzazione CFD 3D sperimentalmente Analizzare lo spray GDI e la combustione Ottimizzare la gasdinamica dei condotti e della camera di combustione in funzione delle leggi di alzata del sistema MULTIAIR EVOLUTION Valutare l utilizzo di combustibili alternativi quali Metano o Biocombustibili Motori a Combustione Interna Simulazioni In-Cylinder motore FIAT Multiair Evolution Collaborazione con FIAT S.p.A. Obiettivi dell Analisi
Dynamic mesh tetraedrica ed esaedrica (ANSYS Meshing) Grid Independence Solutore pressure based non stazionario Modelli di turbolenza: Standard k-ε, Realizable k-ε, RSM Utilizzo del modulo ANSYS ICE Parametrizzazione delle geometrie Simulazione in aria e successiva attivazione di spray GDI e combustione Motori a Combustione Interna Simulazioni In-Cylinder motore FIAT Multiair Evolution Collaborazione con FIAT S.p.A. Impostazione dell Analisi
Motori a Combustione Interna Simulazioni In-Cylinder motore FIAT Multiair Evolution Collaborazione con FIAT S.p.A. Analisi dei primi risultati
Ottimizzazione della simulazione in aria Valutazione dei modelli di spray GDI multifase Modellistica della combustione più opportuna Validazione sperimentale del modello CFD 3D completo Parametrizzazione delle geometrie ed ottimizzazione dei condotti Ottimizzazione degli angoli di incrocio e dell anticipo Ottimizzazione delle leggi di alzata dinamiche del sistema multiair Motori a Combustione Interna Simulazioni In-Cylinder motore FIAT Multiair Evolution Collaborazione con FIAT S.p.A. Sviluppi futuri
L importanza della simulazione multifisica come strumento per la ricerca scientifica Conclusioni La piattaforma multifisica ANSYS Workbench rappresenta lo strumento ideale per la ricerca scientifica nell ambito dei sistemi energetici La modellizzazione fisica è molto affidabile e porta a risultati sempre prossimi a quelli sperimentali L elevato grado di automazione dei processi meno importanti da un punto di vista fisico, consente di dedicare maggior tempo e risorse all approfondimento delle tematiche di ricerca La semplicità di utilizzo del software permette un facile utilizzo didattico degli strumenti pur non perdendo mai in validità
L importanza della simulazione multifisica come strumento per la ricerca scientifica: Attività e Risultati del gruppo di Sistemi Energetici dell Università di Catania Dott. Ing. Stefano Mauro PhD Sistemi Energetici ed Ambiente Dipartimento di Ingegneria Industriale Università di Catania