7.2.1 Choix du modèle du terme d’échange entre les phases
Nous comparons ici les résultats numériques de la simulation hydrodynamique du récepteur à lit fluidisé de base (cf. chap. 2) avec les résultats expérimentaux de mesure de perte de charge obtenus à partir de la maquette de récepteur à lit fluidisé développée au chapitre 6.
Le tableau 7.1 présente les fractions volumiques numériques moyennées spatialement sur des intervalles correspondants aux piquages de pression expérimentaux. A titre d’exemple, la tranche 3-15 représente les mesures prises entre 3 et 15 cm de lit fluidisé. Cette comparaison est réalisée pour des conditions initiales de lit fixe à 19 cm et un nombre de fluidisation de 3,4. Quand on compare les erreurs relatives des différents modèles par rapport à la référence
Table 7.1 – Comparaison des valeurs de la fraction volumique moyenne numérique obtenue par l’utilisation de différents modèles de force de trainée et de la valeur de la fraction volumique moyenne de particules expérimentale
Modèle de trainée Tranche 3-15 Tranche 15-22 Tranche 22-25 Tranche 25-28
Référence 0,41 0,32 0,21 0,1
Gidaspow 0,46 0,45 0,15 0,01
Syamlal 0,50 0,43 0,04 0,00
Di Felice 0,42 0,42 0,28 0,11
expérimentale, le modèle ajusté de Di Felice donne les meilleurs résultats, notamment dans la partie haute du lit. Le tableau 7.3 présente les erreurs relatives de la fraction volumique moyenne de particules numérique par rapport aux valeurs expérimentales sur les différentes tranches de lit fluidisé.
Table 7.2 – Comparaison des erreurs relatives (%) de la fraction volumique moyenne numé- rique obtenue par l’utilisation de différents modèles de force de trainée à la fraction volumique moyenne de particules expérimentale
Modèle de trainée Tranche 3-15 Tranche 15-22 Tranche 22-25 Tranche 25-28
Gidaspow +17,5 +27,8 -56 -95,8
Syamlal +27,5 +11 -93 -99,8
Di Felice +7,5 +28,7 +22,6 -15,8
On constate que le modèle de Di Felice donne les meilleurs résultats avec des erreurs relatives entre 28,9 et 7,5%. On remarque que les modèles ont tendance à surévaluer la fraction volumique de particules dans la partie basse du lit fluidisé. Cette tendance s’inverse au fur et à mesure que l’on progresse vers le haut du lit fluidisé. En effet, les modèles de Syamlal et Gidaspow sous estiment de façon importante la fraction volumique de particules dans le haut du lit par rapport à la référence expérimentale.
Afin de vérifier que le modèle de Di Felice puisse être appliqué à toute une gamme intéres- sante de vitesse et de hauteur de lit, d’autres comparaisons ont été faites pour un lit fixe de 12 cm à un N=3 et un lit fixe de 16 cm à N=2. Les résultats sont une fois de plus comparés dans le tableau 7.3.
Pour ces nouveaux essais, on constate que l’erreur liée au modèle de Di Felice diminue. Le résultat est encourageant. Dans la suite de ce travail, nous utiliserons donc le modèle de trainée de Di Felice ajusté pour fermer les équations du modèle diphasique.
Table 7.3 – Comparaison des erreurs relatives (%) de la fraction volumique moyenne numérique obtenue par l’utilisation du modèle de Di Felice à la fraction volumique moyenne de particules expérimentale
Cas test Tranche 3-15 Tranche 15-22 Tranche 22-25 Tranche 25-28
19 cm - N=3,4 -7,5 -28,7 -22,6 15,8
16 cm - N=2 4,2 14,8 20 Non renseigné
12 cm - N=3 1,7 6,3 10 Non renseigné
7.2.2 Champ de fraction volumique moyen et instationnaire, visua-
lisation
Pour un lit fluidisé de 19 cm de haut, soit une masse de 1,24 kg et fluidisé à un nombre de fluidisation de 3,4, les figures 7.1 et 7.2 présentent les champs de fraction volumique de particules moyennés dans le temps et instationnaires récupérés à différents instants. Parallèle- ment, des photos du lit fluidisé expérimental en mouvement sont présentées dans la figure 7.3. Malheureusement, la correspondance entre les images numériques et expérimentales ne peut pas être faite étant donné l’aspect aléatoire de l’évolution d’un lit fluidisé bouillonnant.
Figure 7.1 – Champ moyen temporel de fraction volumique de particules simulé avec Fluent Dans la partie la plus dense du lit, la concentration de particules est telle qu’on ne peut rien remarquer de concluant sur les photographies expérimentales. Dans la zone du ciel, on peut par contre se rendre compte que des particules s’élèvent très haut dans le lit, surtout au niveau des parois. Des paquets de particules sont projetés vers le haut, viennent parfois impacter le hublot pour ensuite retomber dans le lit.
Pour choisir notre modèle, nous avons principalement étudié la fraction volumique moyenne dans l’espace et le temps. Pour ce critère, la simulation numérique donne de bons résultats quan-
Figure 7.2 – Champs instantanés de fraction volumique de particule simulés avec Fluent
titatifs. Par contre, si l’on compare les champs de fraction volumique de particules numériques à différents pas de temps et des photographies d’un lit fluidisé expérimental en mouvement, on se rend compte que les paquets de particules projetés violemment vers le hublot sur les photographies ne sont pas présents sur les simulation numériques.
Cette différence entre expérience et numérique entraine deux limitations de modélisation. La première est que l’outil numérique ne permet pas de quantifier la fraction de particules qui viennent impacter le hublot du récepteur. On ne peut donc pas utiliser cet outil pour nous renseigner convenablement sur un éventuel phénomène d’abrasion du hublot. La deuxième conséquence concerne le calcul des transferts radiatifs dans le ciel du lit. En effet, ces paquets de particules optiquement épais jouent probablement un rôle dans les transferts radiatifs car même si en moyenne la concentration de particules n’est pas très importante dans le ciel, le rayonnement y est très fort car il n’est pas encore atténué.