Modellazione Termo‑Fluidodinamica di un Bruciatore Auto-recuperativo: affinamento del modello tramite analisi CFD e validazione industriale mediante dati sperimentali

Abstract

L'industria siderurgica sta affrontando sfide sempre più rilevanti legate all'efficienza energetica, alla decarbonizzazione e alla riduzione delle emissioni di gas serra. In questo contesto, i bruciatori auto-recuperativi rappresentano una soluzione efficace per migliorare l'efficienza termica recuperando il calore dei gas di scarico e utilizzandolo per preriscaldare l'aria di combustione, riducendo così il consumo di combustibile e le relative emissioni di CO₂. Questa tesi è stata svolta in collaborazione con Danieli, al fine di sviluppare e validare un modello predittivo di un bruciatore auto-recuperativo. È stato implementato un codice Matlab per eseguire i bilanci di materia del bruciatore e un modello dettagliato termico e fluidodinamico del recuperatore, contenente bilanci di energia e calcoli relativi alle perdite di carico. La rappresentazione numerica dell’unità di recupero termico è stata affinata mediante simulazioni di Fluidodinamica Computazionale (CFD) utilizzando Ansys Fluent, consentendo una valutazione dettagliata dei principali parametri quali temperatura, pressione e distribuzione delle portate. Successivamente, il modello è stato validato mediante dati sperimentali, mostrando una buona corrispondenza con i valori misurati e confermando l'affidabilità dei risultati ottenuti nel riprodurre le prestazioni del recuperatore in condizioni operative industriali. Inoltre, è stata condotta una ricerca bibliografica sui principali meccanismi di corrosione che interessano il materiale del recuperatore (AISI 310 SS), con particolare attenzione alla solfidazione ad alta temperatura associata all'utilizzo di combustibili contenenti impurità a base di zolfo.

The steel industry faces increasing challenges related to energy efficiency, decarbonization and the reduction of greenhouse gas emissions. In this context, self–recuperative burners represent an effective solution for improving thermal efficiency by recovering waste heat from flue gases and using it to preheat combustion air, thereby reducing fuel consumption and associated CO2 emissions. This thesis was carried out in collaboration with Danieli, to develop and validate a predictive model for a self–recuperative burner. A Matlab code was implemented to perform material balances and a detailed thermal and fluid dynamic representation of the recuperator, including energy balances and pressure loss calculations. The model was refined through Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation using Ansys Fluent, enabling a detailed evaluation of main parameters such as temperature, pressure and flows distribution. The enhanced Matlab framework was validated through experimental data, demonstrating a good agreement and confirming the reliability of the results in reproducing recuperator performance under industrial operating conditions. In addition, a literature review was conducted on the main degradation mechanisms affecting the recuperator material (AISI 310 SS), with particular focus on high temperature sulfidation associated with the use of fuels containing sulfur–based impurities.