Aplicación del modelado CFD para la cuantificación de la producción de hollín en motores de encendido por compresión

Abstract

[ES] La formación de hollín es un fenómeno que ocurre en gran parte de los procesos de combustión, siendo un precursor natural de las partículas sólidas emitidas a la atmósfera. Debido al acoplamiento entre procesos físicos y químicos, es uno de los problemas más complicados de resolver, siendo la dinámica de fluidos computacional (CFD) una de las herramientas más interesantes para cuantificarlo.

El presente trabajo pretende emplear modelos de dos ecuaciones para predecir la producción de hollín en llamas típicas de las condiciones de funcionamiento de un motor de encendido por compresión. El alumno configurará y lanzará cálculos y realizará el post-procesado de una serie de casos con diferentes configuraciones del modelo, con el fin de evaluar la producción de hollín en la llama. Los resultados del modelo se compararán con medidas experimentales, con el fin de analizar cuál es la configuración más adecuada para una adecuada predicción del hollín.

[EN] The following project, consists on the validation of different soot production models integrated in CFD methods, being these models empirical and phenomenological. The kind of processes in which their quantification capacity is studied, is the combustion of fuel sprays in compression ignited engines conditions, of which there is a comprehensive experimental database from the Engine Combustion Network. Initially, a review of the theoretical basis of the phenomena that take place in these processes is done, and also of the models used for their simulation, with special attention on the ones related to soot. Later, there is an explanation about how these models are selected in the software used for the simulations. Also, the methods used for data post-processing are described, as well as which data are obtained from it. These calculated data are conveniently represented and the obtained results are analyzed, doing comparisons between the different models and the data obtained from experimental tests. Once these analyses are done, conclusions are reached regarding the predictive capacity of the models with changes in the simulation’s conditions, and the usefulness of them.