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Supercritical CO2 power cycles are becoming more and more important in modern energy systems due to their optimal efficiency at high temperatures, compactness, and adaptability to be paired with multiple heat sources. The viability of these systems depends on the performance of their heat exchangers, and today’s benchmark, Printed Circuit Heat Exchangers (PCHEs), exhibits weaknesses that can be overcome by using Triply Periodic Minimal Surfaces (TPMSs). The performance of these 3D-printed innovative components is dictated by their topology. Current literature on TPMS relies on heavy CFD simulations or intricate experimental studies, which are both costly and focus only on a small sample of geometries. Conversely, this work develops a custom Finite Difference Model (FDM) model in Python whose goal is to rapidly examine a multitude of topologies. The code creates the domain of a single 3D-periodic cell of a heat exchanger using implicit Fourier series expansions, then models fluid flow and heat transfer dynamics by solving simplified Navier-Stokes equations. Due to its efficiency, this code is able to perform an extensive screening on a wide variety of 3D periodic surfaces in a short period of time. Finally, many surfaces are analyzed, including well-known TPMSs such as Primitive, and new ones obtained by exploiting the customizability of the code. Their performance is compared using both thermal criteria, such as PEC and AGF, and economic criteria across different case scenarios.

I cicli di potenza a CO2 supercritica stanno assumendo un'importanza sempre maggiore nei moderni sistemi energetici per via della loro efficienza ottimale ad alte temperature, della compattezza e della capacità di adattarsi a molteplici fonti di calore. La fattibilità di tali sistemi dipende dalle prestazioni dei loro scambiatori di calore, e l'attuale standard di riferimento, rappresentato dagli scambiatori di calore a circuito stampato (PCHE), mostra dei limiti che possono essere superati impiegando le superfici minime triplamente periodiche (TPMS). Le prestazioni di questi innovativi componenti stampati in 3D sono dettate dalla loro topologia.
L'attuale letteratura sulle TPMS fa affidamento su onerose simulazioni CFD o su complessi studi sperimentali, approcci entrambi costosi e focalizzati solo su un ristretto campione di geometrie. Al contrario, questo lavoro sviluppa un modello numerico personalizzato alle differenze finite (FDM) in Python, il cui obiettivo è quello di esaminare rapidamente una vasta gamma di topologie. Il codice genera il dominio di una singola cella periodica 3D di uno scambiatore di calore tramite espansioni implicite in serie di Fourier, per poi modellare il flusso del fluido e le dinamiche di scambio termico risolvendo le equazioni di Navier-Stokes semplificate.
Grazie alla sua efficienza, questo codice è in grado di eseguire uno screening estensivo su un'ampia varietà di superfici periodiche 3D in tempi ristretti. Infine, vengono analizzate diverse superfici, incluse TPMS note come la Primitiva, e altre inedite ottenute sfruttando la personalizzabilità del codice. Le loro prestazioni sono confrontate valutando sia criteri termici, come il PEC e l'AGF, sia criteri economici all'interno di diversi scenari applicativi.