STUDIO DELLA VELOCITÀ DI FIAMMA LAMINARE DI COMBUSTIBILI A RIDOTTA IMPRONTA CARBONIOSA

In the present thesis work, attention has been focused on the generation of a numerical dataset of laminar burning velocity (S_L) for mixtures of low-carbon footprint fuels with air. The fuels considered are hydrogen (H₂) and the n-alkane series, from methane (CH₄) to n-hexadecane (n-C₁₆H₃₄), under both atmospheric conditions and elevated pressures and temperatures. The simulations were carried out with Cantera, using a one-dimensional premixed flat flame model. Molecular transport was described by the multicomponent model including Soret diffusion. For each fuel, the sensitivity of the results to the adopted kinetic mechanism, transport model and grid refinement level was studied. The numerical results were then compared with experimental data from the literature. The dataset thus obtained was provided to a symbolic regression algorithm (PySR), with the purpose of deriving analytical correlations of S_L as a function of the equivalence ratio φ, the unburned mixture temperature and pressure, and the molecular structure of the fuel. The purpose was to verify whether the correlations derived, which incorporate the number of carbon and hydrogen atoms as explicit variables, may prove suitable for the entire series of fuels considered, thus reducing the need for detailed kinetic mechanisms in combustion simulations.

Nel lavoro di tesi ci si è occupati della generazione di un dataset numerico di velocità di fiamma laminare (S_L) per miscele di combustibili a ridotta impronta carboniosa con l'aria. I combustibili considerati sono l'idrogeno (H₂) e la serie degli n-alcani, dal metano (CH₄) all'n-esadecano (n-C₁₆H₃₄), in condizioni sia atmosferiche che di elevata pressione e temperatura. Le simulazioni sono state condotte con Cantera, su un modello di fiamma piana premiscelata monodimensionale. Il trasporto molecolare è stato descritto con il modello multicomponente comprensivo di diffusione di Soret. Per ciascun combustibile si è studiata la sensibilità dei risultati al meccanismo cinetico adottato, al modello di trasporto e al livello di raffinamento della griglia. I risultati numerici sono stati quindi confrontati con dati sperimentali tratti dalla letteratura. Il dataset così ottenuto è stato fornito a un algoritmo di regressione simbolica (PySR), con il proposito di ricavare correlazioni analitiche di S_L in funzione del rapporto di equivalenza φ, della temperatura e della pressione degli incombusti e della struttura molecolare del combustibile. Il proposito è stato quello di verificare se le correlazioni ricavate, che incorporano il numero di atomi di carbonio e di idrogeno come variabili esplicite, possano risultare idonee all'intera serie dei combustibili considerati, consentendo così di ridurre il ricorso a meccanismi cinetici dettagliati nelle simulazioni della combustione.