• computational fluid dynamics
• reti di reattori chimici
• transizione energetica
• turbine a gas
• uncertainty quantification

Tra le sfide più impegnative per fronteggiare il surriscaldamento globale vi è quella di provvedere alla graduale decarbonizzazione dei sistemi di generazione di energia, nell'ottica di ridurre le emissioni di CO2 e NOx, quali fonti principali di fenomeni come dannosi come l'effetto serra e l'inquinamento dell'aria. Una valida alternativa ai sistemi che utilizzano energie rinnovabili, scarsamente adattabili per applicazioni che richiedono un quantitativo ingente e costante di energia, è rappresentata dall'utilizzo di sistemi di combustione in turbine a gas alimentati con vettori energetici green, tipo miscele idrogeno-ammoniaca. Nel presente lavoro di tesi è stato studiato il comportamento di suddette miscele attraverso un approccio sistematico e semplificato con costo computazionale contenuto, basato sullo sviluppo di reti di reattori chimici (Chemical Reactor Network - CRN) per emulare le prestazioni della camera di combustione e caratterizzare le emissioni di NOx. Obiettivo dello studio è stato quello di ricercare correlazioni per stimare in maniera efficace e flessibile gli NOx ed evidenziare il livello di confidenza di tali stime attraverso tecniche di Uncertainty quantification, individuando, tra le possibili configurazioni dei parametri di input, sia di modello che di progetto, quelli effettivamente influenzanti il risultato, permettendo così di calibrare ed ottimizzare le reti. Come supporto alla definizione della struttura della rete di reattori e dei relativi parametri interni è stata utilizzata anche la fluidodinamica computazionale. Dalle analisi è emerso come l'approccio implementato risulti efficace per caratterizzare in maniera flessibile le emissioni, consentendo di indagare un ampio set di configurazioni ed individuando aree di funzionamento ottimali, con la possibilità di fornire un supporto concreto alla definizione dei setup sperimentali.