Semi-empirische und simulationsgestützte Optimierung von Dosierschnecken für Biomassebrennstoffe

Semi-empirische und simulationsgestützte Optimierung von Dosierschnecken für Biomassebrennstoffe von Tan,  Yuan
Als einer der ältesten Stetigförderer wird der Schneckenförderer zwar am häufigsten für das Fördersystem von Biomassevergasern genutzt, jedoch ergeben sich Herausforderungen für den Markt infolge der Zunahme an verfügbaren Biomassearten und der Erweiterungen der Einsatzmöglichkeiten. Aus diesem Grund ist mit weiteren Innovationen auf diesem Gebiet zu rechnen. Hierbei besteht Forschungsbedarf im Hinblick auf einen brennstoffflexiblen Förderer, der eine luftarme Zufuhr von Biomasse zur Verhinderung des Rückflusses der Falschluft erlaubt. Ein solcher Förderer wird bisher nur in einer begrenzten Anzahl an Studien berücksichtigt und es ist bislang keinem Hersteller gelungen, ihn zur Verfügung zu stellen. Daher zielt das EU-Projekt ‚FlexiFuel‘ auf diese Art des Förderers ab. Da eine zuverlässige analytische Beschreibung eines vollständig gefüllten Schneckenförderers nicht möglich ist, wird im Rahmen dieser Arbeit eine luftarme Dosierschnecke semiempirisch ausgelegt und dimensioniert. Grundlage dafür ist eine auf deutsche Normen (hpts. VDI 2330) basierende und in der Fachwelt anerkannte analytische Vorgehensweise, mit der die zur Förderung bei hohem Füllstand nötige Antriebsleistung annähernd geschätzt werden kann. Weiterhin werden die Datensätze, die zur Auslegung der zielorientierten Dosierschnecke und zur Vorhersage der potenziellen Problematiken erforderlich sind, durch empirische Forschungen am Referenzförderer und drei modifizierten Prototypen erhoben. Zur Charakterisierung der Förderung der gewählten Biomasse werden drei Eingangsgrößen – der Volumenstrom am Einlass, die Schneckenneigung und die Schneckendrehzahl – für jeden durchgeführten Versuch variiert. Die entsprechenden Auswirkungen auf die beiden Hauptzielgrößen ‚Ausgangsvolumenstrom‘ und ‚Antriebsmoment‘ werden anschließend mit statistischen Methoden deskriptiv dargestellt. Zur Ergänzung der Labortests bieten sich zudem Discrete-Element-Method/Computational-Fluid-Dynamics Simulationen des virtuellen Prototyps an, mit dem der dichte Füllstand der Biomasse im Schneckentrog validiert werden kann. Mit dem quantitativen Vergleich der Porosität unter variierten Betriebspunkten werden der potenzielle Rückfluss aus dem Vergaser und die Möglichkeit einer Falschluftzufuhr bei der Dosierung der Biomasse ausgewertet. Schließlich wird aufbauend darauf der finale Prototyp für das EU-Projekt entwickelt, der sich für eine luftarme Dosierung von acht oft genutzten Biomassebrennstoffen eignet und dessen Anwendung den Bedarf am Biomassevergaser europaweit abdecken kann.
Aktualisiert: 2022-12-15
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Simulation nicht-konvexer Partikel mit der Methode der diskreten Elemente (DEM)

Simulation nicht-konvexer Partikel mit der Methode der diskreten Elemente (DEM) von Hothan,  Malte, Wriggers,  Peter
Die Auslegung von industriellen Prozessen setzt ein grundlegendes Verständnis der zu handhabenden Rohstoffe, Zwischen- und Endprodukte voraus. Anders als Stückgüter werden Schüttgüter meist kontinuierlich gefördert, sodass die einzelnen Partikel im Prozess sowahl mit der Fördertechnik als auch untereinander interagieren. Das Materialverhalten von Schüttgütern wird maßgeblich von der Form der Partikel beeinflusst. In den meisten Simulationen nach der Methode der diskreten Elemente (DEM) wird diese stark vereinfacht als rein-konvexe Geometrien, z.B. Kugeln, abgebildet. Diese könen, anders als reale Partikel, nur Kraft-, jedoch keine Formschlüsse bilden. In dieser Arbeit wird eine DEM-Simulation für beliebig geformte Partikel entwickelt. Erst die Verwendung nicht-konvexer Geometrien ermöglicht die Abbildung des Form-schlusses. Nur damit können Effekte wie Böshungswinkel oder laststabile Schüttungen erklärt werden. Der Fokus dieser Arbeit liegt sowohl in der Geometriebeschreibung und dem mechanischen Interaktionsmodell als auch auf effizienten Lösungsalgorithmen und der Parallelisierung des Problems, sodass die benötigte Rechenzeit zur Problemlösung minimiert wird.
Aktualisiert: 2019-07-10
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