Modélisation multi-échelles d’un système de stockage thermique de vapeur par Matériau à Changement de Phase (MCP)

par Clément Beust

Thèse de doctorat en Énergétique

Sous la direction de Jean-Pierre Bedecarrats et de Erwin Franquet.

Soutenue le 24-10-2019

à Pau , dans le cadre de École doctorale sciences exactes et leurs applications (Pau, Pyrénées Atlantiques) , en partenariat avec Laboratoire de thermique, énergétique et procédés (Pau) (laboratoire) et de LABORATOIRE DE THERMIQUE ENERGETIQUE ET PROCEDES (EA1932) / LATEP (laboratoire) .


  • Résumé

    Dans un procédé industriel dans lequel de la vapeur intervient, l’intégration d’une solution de stockage de vapeur permet de découpler sa production de son utilisation ; cela permet de réaliser des économies d’énergie, ou bien de valoriser l’énergie thermique d’un effluent de vapeur autrement perdu. Le stockage de vapeur est par ailleurs crucial pour les centrales solaires thermiques à génération directe de vapeur. Ce travail porte sur la modélisation d’un système de stockage de vapeur par Matériau à Changement de Phase (MCP) de type tubes-calandre. Ces systèmes stockent l’énergie thermique de la vapeur via la chaleur latente de changement de phase solide-liquide d’un matériau dit MCP. Les transferts de chaleur dans un module de stockage sont souvent influencés par les mouvements de convection naturelle du MCP liquide pendant la fusion ou la solidification. La prédiction des performances thermiques d’un module requiert de simuler ces mouvements à l’aide d’un modèle de mécanique des fluides numériques (Computational Fluid Dynamics ou CFD) à maille fine, dont les temps de calculs sont incompatibles avec les besoins du dimensionnement. L’objectif de ce travail est de développer un modèle de dimensionnement et de prédiction des performances d’un module de stockage, qui tienne compte des phénomènes physiques d’échelle fine tout en permettant des temps de calcul raisonnables. L’approche de modélisation est multi-échelles : deux modèles de finesses différentes sont utilisés, à savoir un modèle CFD fin du MCP, et un modèle système d’un module.Le modèle CFD se fonde sur l’approche enthalpie-porosité de Voller, qui permet de simuler en 3D le changement de phase solide-liquide, en tenant compte des mouvements du MCP en phase liquide. La sensibilité du modèle à plusieurs de ses paramètres caractéristiques du changement de phase est étudiée, sur deux cas d’étude pour lesquels les mouvements de convection naturelle sont d’intensités différentes. Les effets d’influence croisée des paramètres sont mis en évidence. La comparaison à des résultats expérimentaux permet de dégager des préconisations pour l’utilisation du modèle. Les valeurs de la chaleur latente et de la plage de température du changement de phase du MCP s’avèrent fondamentales pour les deux cas étudiés, ce qui souligne l’importance de caractériser précisément le MCP pour la simulation numérique du changement de phase solide-liquide. La constante de zone pâteuse, qui détermine le taux de freinage de l’écoulement de liquide au niveau du front de fusion ou de solidification, a une influence différente selon le cas d’étude, aussi bien du point de vue de la tendance suivie par les résultats que de la valeur optimale à adopter. Il est ainsi préconisé de caler ce paramètre sur des résultats expérimentaux, lorsque cela est possible.Le modèle système représente l’écoulement 1D d’eau liquide / de vapeur dans les tubes d’un module, et les transferts de chaleur et le changement de phase dans le MCP à l’extérieur des tubes. Le MCP y est représenté par un modèle de conduction pure avec conductivité équivalente. Le modèle CFD est utilisé pour simuler un module de stockage prototype, installé au CEA Grenoble, avec tubes à ailettes segmentées ; le MCP est du nitrate de sodium (point de fusion : 305°C). Les résultats CFD permettent d’obtenir une loi d’échange thermique 1D entre le tube et le MCP, qui tient compte des échanges convectifs, et de l’intensification des transferts par les ailettes et les inserts conducteurs disposés dans le MCP. Cette loi est utilisée pour calculer une conductivité équivalente du MCP pour le modèle système. La méthodologie de modélisation est validée sur des essais de charge du module prototype (fusion du MCP et condensation de vapeur). Le modèle système reproduit correctement le taux de charge transitoire prédit par le modèle CFD, ainsi que celui mesuré expérimentalement, pour un temps de calcul 10 à 90 fois plus faible.

  • Titre traduit

    Multi-scale modelling of a thermal energy storage system with Phase-Change Material (PCM) for the thermal storage of steam


  • Résumé

    In an industrial process where steam is employed as a heat carrier, the integration of a steam storage solution allows to make the production of steam independent of its usage. Steam storage technologies can be used to decrease the energy consumption of the process, or to valorize waste heat from steam flows. Steam storage is also crucial for thermal solar power plants with direct steam generation. This work presents a model of a shell-and-tube steam storage system using Phase Change Material (PCM). These systems store the thermal energy of steam through the latent heat of the solid-liquid phase change transition of a material called PCM. The heat transfers in a storage module are often influenced by the natural convection flow of the liquid PCM during fusion and solidification. Predicting the thermal performances of a module can only be done by simulating this flow with a Computational Fluid Dynamics (CFD) numerical model with a fine mesh, whose computational times are too high for engineering needs. The goal of this work is to develop a model for the design and the performance prediction of a storage module, which takes into account the fine physical phenomena while having reasonable computational times. A multi-scale modelling approach is adopted: both a fine CFD model of the PCM and a system model of a storage module with a coarser mesh are employed.The CFD model is based on the enthalpy-porosity approach, which allows 3D simulation of solid-liquid phase change, and takes into account the movements of the liquid PCM. The sensitivity of the model to several parameters which characterize the phase change is studied, on two case studies where the natural convection flows has different amplitudes. The crossed influences of the parameters are identified. The comparison to experimental results allows to emit good practices for the use of the model. The values of the latent heat and of the temperature interval where the phase change takes place appear to be fundamental for both cases; this shows that the precision of the PCM characterization is very important for the numerical simulation of solid-liquid phase change. The mushy zone constant, which governs the damping of the liquid flow in the vicinity of the fusion or solidification front, has a different effect on the results and a different optimal value depending on the case study. Therefore, it is recommended to fit the value of this constant on experimental data, whenever such data are available.The system model represents the 1D liquid water / steam two-phase flow in the tubes of a module, and the heat transfers and the phase change in the PCM outside the tubes. The PCM is represented by a purely conductive model with an equivalent conductivity. A prototype storage module with segmented fins, installed at CEA Grenoble, is simulated with the CFD model; sodium nitrate is used as PCM (phase change temperature: 305°C). A 1D law for the heat transfer between the tube and the PCM is obtained from the CFD results; this law takes into account the convective heat transfer, and the heat transfer enhancement by the fins and the conductive inserts that are disposed in the PCM. An equivalent conductivity of the PCM in the system model is computed from the law. The modelling methodology is validated on charge tests from the prototype module (PCM fusion and steam condensation). The system model correctly reproduces the transient heat transfer rate to the PCM that the CFD predicts and the one measured experimentally, while allowing 10 to 90 times shorter computational times.


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