Méthode avancée de prototypage virtuel pour le dimensionnement d'un ensemble lance-tuyère avec prise en compte des transferts thermiques

Advanced virtual prototyping method for designing of a blast furnace injection lance for oxy-combustion of recycled steel gases with heat transfers

• Auteur / Autrice : Camille Barnaud
• Direction : Pascale Domingo, Luc Vervisch
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energétique
• Date : Soutenance le 27/09/2022
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physique, sciences de l’ingénieur, matériaux, énergie (Saint-Etienne du Rouvray, Seine Maritime)
• Partenaire(s) de recherche : Établissement de préparation : Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie (Saint-Etienne-du-Rouvray ; 1985-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Complexe de recherche interprofessionnel en aérothermochimie (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; 1967-....)
• Jury : Président / Présidente : Julien Reveillon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pascale Domingo, Luc Vervisch, Denis Veynante, Olivier Colin, Phuc Danh Nguyen
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Denis Veynante, Olivier Colin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Oxydation

Modélisation CFD

Simulation par ordinateur

Dynamique des fluides

Flamme

Hauts fourneaux

Transfert de chaleur

Réduction (chimie)

Réseaux neuronaux (informatique)

Simulation des grandes échelles

Combustion

Mots clés libres

Réseau de neurone artificiel

Cinétique chimique réduite et optimisée

ORCh

Code_Saturne

Flamme de diffusion

Oxy-combustion

Combustion

Large Eddy Simulation

Neural network

Artificial neural network

Chemistry reduction

Heat transfers

ORCh

Optimised and reduced chemistry

Résumé

Dans le cadre du projet IGAR, la simulation numérique d’une lance d’injection de charbon pulvérisé dans un environnement de gaz de recycle et le développement d’une boucle de modélisation incluant une description de la composition chimique des gaz et les pertes thermiques de refroidissement ont été mis en place. Sur la base d’un outil pour la génération automatique de cinétiques chimiques réduites et optimisées, ORCh, un schéma réduit de la chimie de la flamme d’oxy-combustion non prémélangée a été créé, prenant en compte les plages de variations des paramètres d’entrée ainsi que les pertes thermiques. Ensuite, des réseaux de neurone ont permis de reproduire la chimie de la flamme plus efficacement qu’un mécanisme réduit et aussi fidèlement qu’un mécanisme détaillé. Leur couplage avec des simulations aux grandes échelles dans le cas industriel 3D fourni par ArcelorMittal a permis un gain de temps important par rapport à une chimie calculée par les lois d’Arrhénius.

As part of the IGAR project, the numerical simulation of a pulverized coal injection lance in a syngas environment and the development of a modeling loop including a description of the chemical composition of the gases and the thermal losses of cooling have been implemented. Based on a tool for the automatic generation of reduced and optimized chemical kinetics, ORCh, a reduced mechanism of the chemistry of the non-premixed oxy-combustion flame was created, taking into account variations of the inlet parameters as well as thermal losses. Then, neural networks allows to reproduce the chemistry of the flame more efficiently than a reduced mechanism and as precise as a detailed mechanism. Their coupling with large-scale simulations in the 3D industrial case provided by ArcelorMittal has permitted a significant time saving compared to a chemistry calculated by the Arrhenius laws.