CFD-Simulationen als innovatives Werkzeug für die Entwicklung und Optimierung von Biomasse- Kleinfeuerungsanlagen und Kaminöfen

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1 CFD-Simulationen als innovatives Werkzeug für die Entwicklung und Optimierung von Biomasse- Kleinfeuerungsanlagen und Kaminöfen Robert Scharler 1,2,3, Claudia Benesch 1, Ingwald Obernberger 1,2,3 1) BIOS BIOENERGIESYSTEME GmbH, Inffeldgasse 21b, A-8010 Graz, Österreich Tel: , Fax: , 2) BIOENERGY GmbH, Inffeldgasse 21b, A-8010 Graz, Österreich 3) Institut für Prozess- und Partikeltechnik, Technische Universität Graz, Inffeldgasse 21a, A-8010 Graz, Österreich Einleitung CFD (Computational Fluid Dynamics = numerische Strömungsmechanik) ist die räumlich (und auch zeitlich) aufgelöste Simulation von Strömungs- und Wärmeleitungsprozessen. CFD-Simulationen eignen sich somit hervorragend als Design- und Optimierungswerkzeug und werden bereits in vielen Gebieten zur Lösung von Strömungsproblemen eingesetzt. Im Bereich der Energietechnik wird CFD z.b. für die Optimierung von Gasund Ölbrennern sowie Kohlestaubfeuerungen genutzt. Die CFD-Modellierung von Biomasse-Feuerungen ist aufgrund der Komplexität des Abbrands fester Biomasse sowie der turbulenten, reaktiven Strömung in der Brennkammer besonders schwierig. BIOS hat in Kooperation mit Forschern der Technischen Universität Graz, Institut für Prozess- und Partikeltechnik, mit Erfolg ein CFD-Modell entwickelt, welches für die Entwicklung und Optimierung von Biomasse- Rostfeuerungsanlagen maßgeschneidert ist [1]. Das CFD-Modell besteht aus einem eigenentwickelten empirischen Festbettabbrandmodell, welches auch für Scheitholz geeignet ist, sowie aus speziell für Biomasseverbrennung angepassten und validierten CFD-Modellen für die turbulente, reaktive Strömung im Feuerraum. Die Anwendbarkeit des gesamten CFD-Modells und die Verlässlichkeit der Simulationsergebnisse wurden an Feuerungsanlagen aller Leistungsklassen erfolgreich geprüft. Die langjährige und kontinuierliche Zusammenarbeit von BIOS mit Forschungseinrichtungen wie dem österreichischen Biomassekompetenzzentrum BIOENERGY GmbH und dem Institut für Prozess- und Partikeltechnik stellt sicher, dass die eingesetzten Modelle dem neuesten Stand der wissenschaftlichen Entwicklung entsprechen. Im kleinen Leistungsbereich hat BIOS mit Erfolg CFD-Simulationen zur Unterstützung der Entwicklung und Optimierung von Pelletkesseln, Hackgut-befeuerten Kesseln und für landwirtschaftliche Brennstoffe geeignete Multi-Brennstoffkessel eingesetzt. Weiters ermöglichte die Entwicklung eines Scheitholzabbrandmodells, trotz der hochkomplexen und instationären Vorgänge beim Abbrand von Holzscheiten, auch die erfolgreiche Entwicklung und Optimierung von Scheitholz-befeuerten Kesseln und Kaminöfen. In der vorliegenden Publikation werden die Zielsetzungen der CFD-Simulationen im Bereich von Kleinfeuerungsanlagen, die eingesetzten Modelle im Überblick sowie beispielhafte Ergebnisse von ausgewählten Fallstudien dargestellt. Ziele der Biomasse-Feuerungsentwicklung mittels CFD-Simulation Die CFD-gestützte Anlagenentwicklung hat eine effiziente Technologieentwicklung und Anlagenoptimierung mittels räumlich und zeitlich aufgelöster Simulation der in Biomasse-Feuerungsanlagen auftretenden Prozesse zum Ziel. Dabei wird auf niedrige CO- und NO x -Emissionen, niedrige Feinstaubemissionen, sowie einen möglichst hohen Wirkungsgrad mittels einer möglichst guten Ausnutzung des Feuerungs- und Kesselvolumens, einer turbulenten Durchmischung des unverbrannten Rauchgases mit Luft und rezirkuliertem Rauchgas, einer effizienten Luftstufung und einer Minimierung des erforderlichen Luftüberschusses abgezielt. Weiters sollen Temperatur- und Geschwindigkeitsspitzen bestmöglich vermieden werden, um Materialerosion, Verschlackung und Staubemissionen möglichst gering zu halten. Mittels CFD-Simulationen werden auch Sensitivitätsanalysen bezüglich des Betriebsverhaltens als Basis für die Regelungsoptimierung durchgeführt (z.b. Lasteinfluss, Wassergehaltseinfluss, Einfluss von neuen landwirtschaftlichen und halmgutartigen Brennstoffen mit erhöhten Stickstoff- und Aschegehalten). Durch eine dreidimensionale CFD-Analyse der Feuerungsanlage soll man lernen, die Prozesse bzw. feuerungstechnischen Zusammenhänge besser zu verstehen, um diese zielgerichteter optimieren zu können. Dadurch sollen letztendlich Entwicklungszeiten eingespart werden und eine größere Sicherheit bei der Anlagenentwicklung erzielt werden.

2 Beschreibung der Modelle im Überblick Abbrand der festen Biomasse am Rost Für Biomasse-Rostfeuerungen wurde ein empirisches Abbrandmodell [1, 2] entwickelt, welches die vom Brennstoffbett in das Rauchgas übergehenden Stoff- und Energieströme als Randbedingung für die nachfolgende CFD-Simulation der reaktiven Strömung im Feuerraum berechnet. Das empirische Abbrandmodell besteht im Wesentlichen aus drei Teilen. Als Basis dienen eindimensionale Profile entlang des Rostes, die den Abbau der Brennstoffkomponenten C, H, O sowie die Trocknung des Brennstoffbettes (Wasserdampffreisetzung) beschreiben. Mit der Definition von Konversionsparametern, welche die Umwandlung der Brennstoffkomponenten C, H und O in die Rauchgaskomponenten CH 4, CO, CO 2, H 2, H 2 O und O 2 festlegen wird die nachfolgende Bilanzierung der in das Rauchgas übergehenden Stoff- und Energieströme entlang des Rostes ermöglicht. Die errechneten Profile von Geschwindigkeit, Temperatur und Zusammensetzung des vom Brennstoffbett freigesetzten Rauchgases werden als Randbedingung für die nachfolgenden CFD- Simulationen der Feuerraumströmung herangezogen. Die Ergebnisse einer Vielzahl von Simulationsanwendungen für Biomasse-Rostfeuerungen haben gezeigt (z.b. [3, 4]), dass das empirische Abbrandmodell zur Berechnungen der Randbedingungen für die nachfolgende Simulation der turbulenten reaktiven Strömung im Feuerraum ausreicht, wenn nur qualitative Aussagen im Hinblick auf Strömung und Gasphasenverbrennungsprozess gefordert sind. Das für Biomasse-Rostfeuerungen entwickelte Basis-Abbrandmodell wurde speziell für die Scheitholzverbrennung in Kaminöfen und Scheitholzfeuerungen, welche im diskontinuierlichen Batch-Betrieb betrieben werden, angepasst [7]. Dabei wird ein Zeitprofil des Scheitholzabbrands durch Umrechnung des Freisetzungsprofiles entlang des Rosts, welches mit dem Basis-Abbrandmodell ermittelt wird, berechnet. Mit den festgelegten Zeitprofilen kann dann zu jedem Zeitpunkt die Zusammensetzung eines fiktiven Brennstoffes, welcher sich aus den beim Abbrand abgebauten Anteilen der Brennstoffkomponenten C, H, N und O sowie aus dem verdampften Wasser zusammensetzt, festgelegt werden. Damit ist weiters zu jedem Zeitpunkt des Batch-Betriebs eine Massenbilanz bzw. eine Berechnung der freigesetzten Rauchgasmenge und Rauchgaszusammensetzung möglich. Um bei der Festlegung der quasi-stationären Betriebsfälle möglichst keine Verfälschung der CFD-Simulationen durch die Speicherwirkung des Ofens zu erhalten (instationärer Term), ist es notwendig, basierend auf Testlaufdaten auch den zeitlichen Verlauf der über die Oberfläche des Ofens abgeführten Nutzwärmeleistung zu ermitteln. Damit kann zusätzlich eine Energiebilanz für jeden Betriebszeitpunkt durchgeführt werden, um in weiterer Folge zwei quasistationäre Betriebsfälle, an denen die Speicherwirkung des Ofens näherungsweise Null ist, festzulegen. Simulation der Gasphasenverbrennung Bei der CFD-Simulation der Gasphase, kommen üblicherweise das Realizable k-ε Model (Turbulenz), das Discrete Ordinates Model (Strahlung) sowie das Eddy Dissipation Model (EDM) von Magnussen und Hjertager [6] (Gasphasen-Verbrennung) in Kombination mit einem globalen Methan 3-Schritt Mechanismus (CH 4, CO, H 2, CO 2, H 2 O, O 2 ) [5] zum Einsatz. Zusätzlich werden Verweilzeitverteilungen der Rauchgasströme sowie der aufgewirbelten Brennstoff- und Aschepartikel in verschiedenen Anlagenzonen berechnet. Simulation der NO x -Bildung Um die Randbedingungen für die Simulation der NO x -Bildung im Feuerraum zu erhalten bzw. die Freisetzungsprofile der Stickstoffkomponenten beim Abbrand am Rost zu ermitteln, wurde das empirische Abbrandmodell um λ-abhängige Konversionsfaktoren des Brennstoff-Stickstoffs in die NO x -Vorläufersubstanzen HCN, NH 3 und NO erweitert. Die Simulation der NO x -Bildung erfolgt meist, um Berechnungszeit zu sparen, auf Basis der festgehaltenen Ergebnisse der Verbrennungssimulation unter der Annahme, dass die NO x -Bildungsreaktionen die Ergebnisse der vorhergehenden Verbrennungssimulationen nicht wesentlich beeinflussen (NO x -Postprozessor). Das EDM in Kombination mit globalen Reaktionsmechanismen ist numerisch robust und für qualitative Aussagen zwar ausreichend, eine genaue Beschreibung der komplexen Wechselwirkung von Turbulenz und Mehrschritt-Reaktionskinetik ist mit dem EDM jedoch nicht möglich. Dies gilt insbesondere für den NO x - Bildungsprozess, welcher von einer sehr komplexen Reaktionskinetik der Stickstoffspezies dominiert wird. Aus diesem Grund wurde speziell für die Simulation der NO x -Bildung in Biomasse-Feuerungsanlagen ein NO x -Postprozessormodell entwickelt und umfassend validiert [14]. Dieses Modell besteht aus dem Eddy Dissipation Concept (EDC) [8, 9], das eine Erweiterung des EDM darstellt und eine Behandlung der Wechselwirkung mit beliebig komplexer Reaktionskinetik erlaubt, in Kombination mit einem sehr detaillierten Reaktionsmechanismus [11, 14] verwendet. Anwendung von CFD-Simulationen für die Entwicklung und Optimierung von Kleinfeuerungen In diesem Abschnitt werden beispielhaft Ergebnisse von 4 ausgewählten Fallbeispielen dargestellt, um die Anwendungsmöglichkeiten sowie Stärken und Vorteile von CFD-Simulationen von Biomasse-befeuerten Kleinfeuerungsanlagen darzustellen. Dabei werden beispielhaft Ergebnisse zur Simulation der Gestaltung

3 und Optimierung der Brennkammergeometrie und der Sekundärluftdüsen (Fallbeispiel I), zur Simulation der NOx-Bildung in Biomasse-Feuerungsanlagen (Fallbeispiel II), zur Simulation eines Scheitholzkessels (Fallbeispiel III) sowie zur Simulation eines Scheitholz-Kaminofens (Fallbeispiel IV) gezeigt. Fallbeispiel I: Gestaltung und Optimierung der Brennkammergeometrie und der Sekundärluftdüsen Bei der Gestaltung und Optimierung der Geometrie kommt den Sekundärluftdüsen (ggf. auch Tertiärluftdüsen und Düsen für das rezirkulierte Rauchgas) und der Brennkammer eine besondere Bedeutung zu. Die Gestaltung der Sekundärluft- und Rezirkulationsdüsen ist ein wesentlicher Schlüsselfaktor, um eine möglichst gute turbulente Durchmischung und Homogenisierung der Strömung über den Querschnitt des Rauchgaskanals zu erhalten, um das Feuerungsvolumen zu minimieren und um den Luftüberschuss und das Rezirkulationsverhältnis (Wirkungsgrad, Betriebskosten) zu reduzieren. Weiters können durch eine optimierte Sekundärlufteindüsung die CO- und NO x -Emissionen gesenkt und Temperaturspitzen (Fouling und Verschlackung) sowie Rauchgas-Geschwindigkeitsspitzen (Materialbeanspruchung und Erosion) vermieden werden. Die Gestaltung der Brennkammerform ist von großer Wichtigkeit, um die Anforderungen, die bereits hinsichtlich des Designs der Düsen für Sekundärluft- und Rauchgaseinblasung dargestellt wurden, einhalten zu können. Wie aus Abbildung 1 ersichtlich, ist bei der der gezeigten Pelletfeuerung die Rauchgasgeschwindigkeit über dem Brennstoffbett relativ hoch, wodurch es zur Aufwirbelung von Aschepartikel kommen kann. Weiters gibt es keine Beruhigungszone in der Primärverbrennungszone (PVZ), in der sich Aschepartikel absetzen könnten sowie keine Abstufung, die als Strömungsbarriere für Flugaschepartikel dienen könnte. Bei der optimierten Variante wurde die PVZ vergrößert (Verdoppelung des Brennkammerquerschnitts). Der Rostquerschnitt bleibt dabei zwar gegenüber der unverändert, da aber die Brennkammer sich direkt über dem Rost erweitert, kommt es zu einer Reduktion der Durchströmungsgeschwindigkeit des Brennstoffbettes zu dessen Oberfläche hin. Dies sollte eine wesentliche Verringerung der Aufwirbelung von Brennstoff- und Aschepartikeln mit sich bringen. SVZ Eintritt Rauchrohrkessel SL-Düsen PVZ Abbildung 1: Isoflächen der Rauchgasgeschwindigkeiten [m/s] im vertikalen Schnitt durch die Feuerungsachse für die und die eines 20 kw Pelletkessels für Nennlast Weiters zeigt sich, dass die Austrittsgeschwindigkeiten der Sekundärluft aus den Düsen bei der sehr niedrig sind. Dies äußert sich in relativ niedrigen Eintrittsimpulsen und einer schlechten Einmischung der Sekundärluftstrahlen. Bei der optimierten Variante wurden die Sekundärluftdüsen verkleinert, wodurch die Eintrittsgeschwindigkeit der Sekundärluft in den Feuerraum gegenüber der deutlich zunahm. Damit wurde die Eindringtiefe der Sekundärluftstrahlen erhöht und eine Drallströmung erzielt, wodurch sich die turbulente Durchmischung des Rauchgases deutlich verbesserte. Bei der optimierten Variante konnte durch die verbesserte Durchmischung und das Aufbrechen von Strähnen die Sekundärverbrennungszone deutlich besser genutzt werden, als bei der (0,14 s mittlere Rauchgasverweilzeit t* bei 800 C für die gegenüber 0,38 s für die ; siehe Abbildung 2). PL

4 t* = 0,14s (>800 C) t* = 0,38s (>800 C) Abbildung 2: Isoflächen der lokalen Verweilzeiten [s] des Rauchgases in der Sekundärverbrennungszone bei Temperaturen >800 C für die und die einer 20 kw Pelletfeuerung für Nennlast; Darstellung der Einhüllenden der Rauchgastemperaturen >800 C Als Folge der Verbesserung der turbulenten Durchmischung und der Ausnutzung der Sekundärverbrennungszone sinken die CO-Emissionen am Eintritt in den Rauchrohrkesse bei der optimierten Variante mit 29 ppmv bei Nennlast (Abbildung 3) gegenüber der mit 264 ppmv bei Nennlast deutlich ab ppmv bei 710 C 29 ppmv bei 509 C 264 ppmv bei 710 C 28 ppmv bei 454 C Abbildung 3: Isoflächen der CO-Konzentrationen [ppmv RGf] im vertikalen Schnitt durch die Feuerungsachse für die und die einer 20 kw Pelletfeuerung für Nennlast Bei der in Abbildung 4 gezeigten Pelletfeuerung kommt es bei der aufgrund der tangentialen Anstellung der Sekundärluftdüsen und des hohen Austrittsimpulses der Sekundärluft zu einer stark ausgeprägten Rückströmung der Sekundärluft in die PVZ. Eine derartige Rückströmung bringt stets mehrere Nachteile mit sich, so kann es zu vermehrtem Austrag von groben Flugaschepartikeln aus der Brennkammer und damit zu erhöhten Staubemissionen kommen. Weiters wird durch die Rückströmung der sauerstoffarme Bereich der PVZ verringert, wodurch die Luftstufung und das NO x -Reduktionspotential in diesem Bereich verschlechtert werden. Bei der optimierten Variante konnte durch eine Vergrößerung des Düsenquerschnitts und der Änderung des Düsenanstellwinkels die Rückströmung der Sekundärluft in die PVZ vermieden und damit eine effiziente Luftstufung erzielt werden. Der Eintrittsimpuls ist dabei jedoch immer noch groß genug, sodass sich Rauchgas und Luft gut vermischen und eine gute Vorraussetzung für einen effizienten CO- Ausbrand gegeben ist.

5 SVZ SL- Düsen PVZ PL Abbildung 4: Isoflächen der O2-Konzentrationen [m 3 O 2 / m 3 RGf] im vertikalen Schnitt durch die Feuerungsachse einer 20 kw Pelletfeuerung für Teillast (6 kw). Fallbeispiel II: CFD-Simulation der NO x -Bildung Die Reduktion von NO x -Emissionen ist aufgrund immer strenger werdender behördlich vorgeschriebener Emissionsgrenzwerte sowie dem Einsatz stickstoffreicher Brennstoffe (z.b. Holz von Kurzumtriebshölzern) von großer Relevanz. Generell ist es zur Vermeidung von NO x -Emissionen wichtig, ein möglichst niedriges Primärluftverhältnis einzustellen und ausreichend große Rauchgasverweilzeiten in der PVZ zu erreichen. Dafür ist es unerlässlich, Falschluft und Rückströmung von Sekundärluft in die PVZ zu vermeiden. Zusätzlich kann es sich als hilfreich erweisen, die PVZ zu vergrößern und die Durchmischung des Rauchgases in der PVZ zu erhöhen. Weiters sollten die Rauchgastemperaturen einerseits nicht zu hoch sein (< 1500 C), um die Bildung von thermischem NO x aus N 2 zu vermeiden. Dies kann z.b. über Rauchgas-Rezirkulation oder eine Kühlung der PVZ erreicht werden. Andererseits sollte eine Mindesttemperatur des Rauchgases in der PVZ von > 850 C gegeben sein, damit eine effiziente NO x -Reduktion in der PVZ erfolgen kann. Mit dem eigenentwickelten NO x -Postprozessormodell [14] ist es möglich, die NO x -Bildung und NO x - Konzentrationen im Feuerraum in Abhängigkeit relevanter Einflussparameter zu berechnen. Wie in Abbildung 5 ersichtlich, tritt eine nennenswerte NO x -Bildung und NO x -Reduktion nur in der PVZ und im Bereich der Sekundärlufteindüsung auf. Anhand des TFN/TFN ein-ges - Verhältnisses können die Zonen der NO x - Reduktion (je kleiner das Verhältnis, desto mehr NO x -Vorläufer (HCN, NH 3 bzw. NO x ) werden zu N 2 reduziert) identifiziert werden. Konkret sieht man, dass sich im äußeren sauerstoffreichen Bereich der PVZ NO x bildet und im inneren, sauerstoffarmen Bereich eine Reduktion der NO x -Emissionen erfolgt. NO x -Emissionen TFN/TFN Ein Wärmetauscher SV Wärmetauscher SL- Düsen PVZ Abbildung 5: PL Isoflächen der NOx-Konzentrationen [ppmv] (links) und der lokalen TFN/TFN ein-ges Verhältnisse [-] (rechts) im vertikalen Schnitt durch die Brennerachse für eine 100 kw Multifuel- Feuerung (Hackgut und Pellets) bei Nennlast. Erläuterungen: TFN... Summe aller in NO, NH 3, NO 2, HCN und N 2 O enthaltenen N-Mole; TFN/TFN ein-ges TFN im Rauchgas im Verhältnis zum aus dem Brennstoffbett freigesetzten und mit dem rezirkulierten Rauchgas aufgegebenen TFN ein-ges ; TFN aus-ges /TFN ein-ges gesamter Umwandlungsgrad des aus dem Brennstoffbett freigesetzten und des mit dem rezirkulierten Rauchgas aufgegebenen TFN ein-ges in der Gasphase

6 Fallbeispiel III: CFD-Simulation eines Scheitholzkessels Die CFD-Simulationen ermöglichen eine Analyse der Qualität der Durchströmung der PVZ (Scheitholz- Füllraum) mit Primärluft, der Ausnutzung der Sekundärverbrennungszone sowie der Durchmischung des Rauchgases mit Sekundärluft und des CO-Ausbrands. Weiters ist es möglich, Geschwindigkeits- und Temperaturspitzen zur bestmöglichen Vermeidung von Materialerosion und Aschedepositionen zu identifizieren und den Wärmetransport in Primär- und Sekundärverbrennungszone der Feuerung sowie im Kessel als Basis für Wirkungsgradoptimierungen zu untersuchen. Auch die Druckverluste in verschiedenen Anlagenzonen können mittels CFD-Simulation berechnet werden. In Abbildung 6 und Abbildung 7 sind exemplarische Ergebnisse der CFD-Analyse eines Scheitholzbefeuerten Kessels dargestellt. Abbildung 6 zeigt Stromlinien der aus den Düsen austretenden Primärluft, welche nach der Gastemperatur eingefärbt sind. Damit soll die Güte der Durchströmung bzw. die Durchdringung des Füllraumes untersucht und optimiert werden, um einen möglichst guten und gleichmäßigen Abbrand der Holzscheite zu erzielen und um Brückenbildung zu vermeiden. Abbildung 7 zeigt berechnete CO-Konzentrationen in verschiedenen Schnittebenen durch die Sekundärverbrennungszone. Daraus ist ersichtlich, dass durch eine optimierte Konzeption der Sekundärluftdüsen und des Feuerraums (zusätzliche Umlenkung) die turbulente Durchmischung des Rauchgases mit Sekundärluft und damit der CO-Ausbrand für die deutlich besser ist, als für das Basiskonzept. PVZ PL RG-Austritt zur SVZ Abbildung 6: Stromlinien der Primärluft in der PVZ, eingefärbt nach der Rauchgastemperatur [ C] für eine Scheitholzfeuerung

7 RG von PVZ SL Eintritt Rauchrohrkessel SVZ Abbildung 7: CO-Konzentrationen [ppmv] in einem horizontalen Schnitt [oben] und in der vertikalen Symmetrieebene [unten] durch die Sekundärverbrennungszone für eine Scheitholzfeuerung. Fallbeispiel IV: Optimierte Konzeption von Scheitholz-Kaminöfen Mittels dem eigenentwickelten CFD-Modell für Kaminöfen können zahlreiche Prozesse analysiert werden: die Strömung der Verbrennungsluft und des Rauchgases im Ofen und der Konvektionsluft im Konvektionsluftmantel des Ofens, die Gasphasenverbrennung im Ofen und der Wärmetransport (Leitung, Konvektion und Strahlung) zwischen Gasphase, Ofenmaterialien (Feuerfestauskleidung, Bleche und Glasscheiben) und der Umgebung. Dadurch können Geschwindigkeiten und Temperaturen von Verbrennungsluft, Konvektionsluft und Rauchgas, Stromlinien von Luft und Rauchgas, O 2 - und CO-Konzentrationen im Rauchgas, Materialund Oberflächentemperaturen der Feuerfestauskleidung, der Blechplatten und der Glasscheiben sowie Wärmetransport, Wirkungsgrad und Druckverluste analysiert werden. In Abbildung 8 sind exemplarisch die CO-Emissionen eines Scheitholz-Kaminofens dargestellt. Diese waren bei der aufgrund des nicht gedämmten Übergangsbereiches und aufgrund eines Bypassstroms in der Umlenkplatte relativ hoch. Bei der voroptimierten Variante (vor Realisierung als Versuchsanlage) konnten bereits erste Verbesserungen erzielt werden, indem der Bypass in der Umlenkplatte geschlossen und der gesamte Umlenkbereich gedämmt wurde. Dadurch wurde die Temperatur und die Verweilzeit im Umlenkbereich erhöht und der CO-Ausbrand deutlich verbessert. Eine weitere Verbesserung des CO- Ausbrands wurde bei der optimierten Variante, welche auch als Versuchsanlage realisiert wurde, erreicht. Hier wurden Tertiärluftdüsen im hinteren Bereich der Brennkammer installiert, durch die zusätzlicher Sauerstoff eingebracht wird, wodurch der CO-Ausbrand bereits in der Brennkammer selbst effizienter abläuft. Dadurch konnte weiters der Luftüberschuss abgesenkt werden, was in einem höheren Wirkungsgrad resultierte. Weiters gelten die CO-Emissionen als wichtiger Leitparameter für die Ausbrandqualität des Rauchgases und können deswegen auch als wichtiger Indikator bezüglich organischem Feinstaub herangezogen werden. Neben den deutlich reduzierten CO-Emissionen konnte somit auch eine Minimierung der Feinstaubbildung im Feuerraum bzw. der org. Feinstaubkonzentrationen erzielt werden [16, 17].

8 vor Sensitivitätsanalyse: ; λ ges =2,3 nach Sensitivitätsanalyse: nach Testläufen und vor; λ ges =1,9 Nachsimulation: ; λ ges =2,0 Nachbrennkammer RG- Austritt Brennkammer Eintritt Scheibenluft Sicht Scheibe TL Abbildung 8: Isoflächen der CO-Konzentrationen [ppmv] im Rauchgas in der vertikalen Symmetrieebene eines Kaminofens. Zusammenfassung und Ausblick In diesem Paper wurde ein Überblick über die weitreichenden Möglichkeiten der CFD-Simulation zur Entwicklung und Optimierung von Biomasse-Kleinfeuerungsanlagen und Kaminöfen gegeben. Zusammenfassend bleibt zu sagen, dass es mittels CFD-Simulation möglich ist, auf kostengünstige und zeitsparende Weise verminderte Emissionen (CO, NO x, Staub/Feinstaub) und erhöhte Anlagenwirkungsgrade zu erzielen. Weiters ermöglichen CFD-Simulationen eine kompakte Anlagenbauweise, eine erhöhte Brennstoff- Flexibilität, reduzierten Materialverschleiß und erhöhte Anlagenverfügbarkeit. In Summe reduzieren sich durch den Einsatz von CFD-Simulationen die Entwicklungszeit und der Testaufwand und es wird eine erhöhte Sicherheit bei der Anlagenentwicklung erzielt. Selbstverständlich werden die bei der CFD-Simulation eingesetzten Modelle in Kooperation mit BIOENER- GY und der TU Graz laufend weiter entwickelt. So wird für Anwendungen, bei denen die Modellierung durch das empirische Abbrandmodell nicht ausreicht, derzeit ein hybrides Euler/Lagrange-Modell implementiert und mit einem ebenfalls in Entwicklung befindlichen Einzelpartikelmodell für Biomassepartikel aller Größen gekoppelt [13]. Mit diesem neuen CFD-basierten Festbett-Abbrandmodell soll eine dreidimensionale Beschreibung der Prozesse beim Abbrand der festen Biomasse am Rost in Abhängigkeit relevanter Einflussparameter und damit erstmals auch eine Optimierung des Rostsystems inkl. der Primärluftzufuhr ermöglicht werden. Eine Weiterentwicklung auf dem Gebiet der NO x -Simulation stellt die Verwendung des Cell- Agglomeration Algorithmus zur weiteren Ersparnis der Berechnungszeiten dar [12]. Eine dritte wesentliche Innovation stellt ein sehr detailliertes CFD-Modell für die Bildung von Aschedepositionen und Feinstaub im Feuerraum dar [15], welches in mehrjähriger Forschungsarbeit entwickelt wurde und in aktuell laufenden Forschungsprojekten getestet und schrittweise validiert wird.

9 [1] SCHARLER Robert, 2001: Entwicklung und Optimierung von Biomasse-Rostfeuerungen durch CFD- Analyse, Dissertation, Institut für Grundlagen der Verfahrenstechnik und Anlagentechnik, Technische Universität Graz, Österreich [2] WIDMANN Emil, 2002: Modellbildung zum Abbrandverhalten von Biomasse unter besonderer Berücksichtigung der N-Freisetzung am Beispiel einer Rostfeuerung, Institut für Grundlagen der Verfahrenstechnik und Anlagentechnik, Technische Universität Graz, Österreich [3] SCHARLER Robert, OBERNBERGER Ingwald, 2002: Deriving guidelines for the design of biomass grate furnaces with CFD analysis a new Multifuel-Low-NOx furnace as example. In: Proceedings of the 6 th European Conference on Industrial Furnaces and Boilers, April 2002, Estoril, Portugal, ISBN , INFUB (ed), Rio Tinto, Portugal [4] SCHARLER Robert, WIDMANN Emil, OBERNBERGER Ingwald, 2006: CFD modelling of NO x formation in biomass grate furnaces with detailed chemistry. In: Proc. of the Internat. Conf. Science in Thermal and Chemical Biomass Conversion, Sept 2004, Victoria, Canada, ISBN , pp , CPL Press (Ed.) [5] BRINK A., 1998: Eddy Break-Up based models for industrial diffusion flames with complex gas phase chemistry. Ph.D. thesis, Abo Akademi University, Finnland, ISBN [6] MAGNUSSEN B. F., HJERTAGER B. H., 1976: On mathematical modeling of turbulent combustion with special emphasis on soot formation and combustion. In: Proceedings of the 16th Symp. (Int.) on Combustion, pp , The Combustion Institute (Ed.), Pittsburgh, USA [7] SCHARLER Robert, BENESCH Claudia, NEUDECK Andreas, OBERNBERGER Ingwald, 2009: CFD based design and optimisation of wood log fired stoves. In: Proc. of the 17th European Biomass Conference, June 2009, Hamburg, Germany, ISBN , pp , ETA-Renewable Energies (Ed.), Florence, Italy [8] GRAN I., MAGNUSSEN B., 1996: A numerical study of a bluff-body stabilized diffusion flame. Part 2. Influence of combustion chemistry. In: Combust. Sci. and Tech., Gordon and Breach Science Publishers (Ed.), Vol. 119, pp [9] MAGNUSSEN B. F., 1989: Modeling of pollutant formation in gas turbine combustors based on the Eddy Dissipation Concept. Presented at the CIMAC Conference, June 4-9, 1989, Tianjin, China [10] KILPINEN P., 1992: Kinetic Modeling of Gas-Phase Nitrogen Reactions in Advanced Combustion Processes, Ph.D thesis, Abo Akademi University, Department of Chemical Engineering, Finland, Report 92-7, ISBN X [11] KILPINEN P.: "KILPINEN97_Skeletal_NH3_HCN_CO_H2", Skeletal mechanism for oxidation of NH3, HCN, CO, and H2 based on the full KILPINEN97 mechanism (29 species, 102 reactions), Internal report, Available from the author on address: or [12] GOLDIN Graham, REN, Zhuyin, ZAHIROVIĆ Selma, 2009: A cell agglomeration algorithm for accelerating detailed chemistry. In: Combustion Theory and Modelling, ISSN: (electronic) (paper), DOI: / , Volume 13, Issue 4, August 2009, pp [13] MEHRABIAN Ramin, SCHARLER Robert, WEISSINGER Alexander, OBERNBERGER Ingwald, 2010: Optimisation of biomass grate furnaces with a new 3D packed bed combustion model - on example of a small-scale underfeed stoker furnace. In: Proc. of the 18th European Biomass Conference and Exhibition, May 2010, Lyon, France, ISBN , pp , ETA-Florence Renewable Energies (Ed.), Lyon, France [14] ZAHIROVIC Selma, 2008: CFD analysis of gas phase combustion and NO x formation in biomass packed-bed furnaces, Dissertation, Institut für Prozess- und Partikeltechnik, Technische Universität Graz, Österreich [15] SCHULZE Kai, SCHARLER Robert, TELIAN Markus, OBERNBERGER Ingwald, 2010: Advanced modelling of deposit formation in biomass furnaces investigation of mechanisms and comparison with deposit measurements in a small-scale pellet boiler. In: Proc. of the internat. Conf. Impacts on Fuel Quality on Power production and Environment, Aug 29th - Sept 2nd, Lapland, Finland, EPRI (Ed.), Palo Alto, CA; USA [16] KELZ Joachim, BRUNNER Thomas, OBERNBERGER Ingwald, HIRVONEN Maija-Riitta, JAVALA Pasi, 2010: PM emissions from old and modern biomass combustion systems and their health effects. In: Proc. of the 18th European Biomass Conference and Exhibition, May 2010, Lyon, France, ISBN , pp , ETA-Florence Renewable Energies (Ed.), Lyon, France [17] BRUNNER Thomas, OBERNBERGER Ingwald, SCHARLER Robert, 2009: Primary measures for lowemission residential wood combustion comparison of old with optimised modern systems. In: Proc. of the 17th European Biomass Conference, June 2009, Hamburg, Germany, ISBN , pp , ETA-Renewable Energies (Ed.), Florence, Italy

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