logo SBA

ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-07012024-103738


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
BALYEAT, JEAN LUC
URN
etd-07012024-103738
Titolo
Metodologia di progettazione meanline e analisi per turbine radiali centripete operanti in cicli ORC
Dipartimento
INGEGNERIA CIVILE E INDUSTRIALE
Corso di studi
INGEGNERIA MECCANICA
Relatori
relatore Prof. Desideri, Umberto
tutor Ing. Fusi, Andrea
tutor Ing. Betti, Andrea
Parole chiave
  • ansys cfx
  • Aungier
  • meanline design
  • orc
  • turbina radiale centripeta
Data inizio appello
24/07/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
24/07/2027
Riassunto
Gli impianti ORC (Organic Rankine Cycle) rappresentano una valida alternativa nel campo della produzione di energia rispetto ai classici cicli a vapore. Essi utilizzano fluidi organici capaci di sfruttare sorgenti termiche a bassa temperatura (sorgenti geotermiche, biomasse, calore di scarto industriale etc.).
Il seguente lavoro di tesi, svolto presso il reparto di ricerca e sviluppo di Compression Service Technology C.S.T. a Firenze, tratta una metodologia di progettazione meanline e analisi per la turbina radiale centripeta presente nel ciclo organico. La progettazione segue l’approccio sviluppato da Aungier e si articola in due fasi: sviluppo di un codice su Fortran 90 e implementazione dello stesso su Microsoft Excel, il quale viene utilizzato come interfaccia di lavoro. In questa maniera la gestione dei dati e l’analisi dei risultati risulta più semplice.
Per validare i risultati ottenuti si esegue una simulazione numerica agli elementi finiti, visto che il meanline design fornisce solo un pre-dimensionamento (molto utile nell’approccio verso una nuova macchina). Il programma utilizzato per la simulazione è Ansys CFX e vengono descritti i passi eseguiti nella costruzione del modello, dall’importazione della geometria fino alla soluzione del problema.
Infine, vengono confrontati i risultati tra il comportamento monodimensionale e la simulazione numerica, indicando possibili sviluppi futuri per il miglioramento del processo di dimensionamento.
File