Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach
- Autores
- Venier, César Martín; Torres, Erick David; Fouga, Gastón Galo; Rodriguez, Rosa Ana; Mazza, German Delfor; Reyes Urrutia, Ramón Andrés
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- This study investigated the fast pyrolysis of biomass in fluidized-bed reactors using computational fluid dynamics (CFD) with an Eulerian multifluid approach. A detailed analysis was conducted on the influence of various modeling parameters, including hydrodynamic models, heat transfer correlations, and chemical kinetics, on the product yield. The simulation framework integrated 2D and 3D geometrical setups, with numerical experiments performed using OpenFOAM v11 and ANSYS Fluent v18.1 for cross-validation. While yield predictions exhibited limited sensitivity to drag and thermal models (with differences of less than 3% across configurations and computational codes), the results underline the paramount role of chemical kinetics in determining the distribution of bio-oil (TAR), biochar (CHAR), and syngas (GAS). Simplified kinetic schemes consistently underestimated TAR yields by up to 20% and overestimated CHAR and GAS yields compared to experimental data (which is shown for different biomass compositions and different operating conditions) and can be significantly improved by redefining the reaction scheme. Refined kinetic parameters improved TAR yield predictions to within 5% of experimental values while reducing discrepancies in GAS and CHAR outputs. These findings underscore the necessity of precise kinetic modeling to enhance the predictive accuracy of pyrolysis simulations.
Fil: Venier, César Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Física del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Física del Litoral; Argentina
Fil: Torres, Erick David. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Patagonia Confluencia. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica | Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica.; Argentina
Fil: Fouga, Gastón Galo. Comisión Nacional de Energía Atómica. Fundación José A. Balseiro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Rodriguez, Rosa Ana. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Patagonia Confluencia. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica | Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica.; Argentina
Fil: Mazza, German Delfor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; Argentina
Fil: Reyes Urrutia, Ramón Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; Argentina - Materia
-
fast pyrolysis
computational fluid dynamics
Eulerian model; biomass;
chemical kinetics; biofuel production
fast pyrolysis
Eulerian model; biomass; - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/260951
Ver los metadatos del registro completo
id |
CONICETDig_f762b4c8f9f0ac6ea77ecaf061e18ee3 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/260951 |
network_acronym_str |
CONICETDig |
repository_id_str |
3498 |
network_name_str |
CONICET Digital (CONICET) |
spelling |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid ApproachVenier, César MartínTorres, Erick DavidFouga, Gastón GaloRodriguez, Rosa AnaMazza, German DelforReyes Urrutia, Ramón Andrésfast pyrolysiscomputational fluid dynamicsEulerian model; biomass;chemical kinetics; biofuel productionfast pyrolysisEulerian model; biomass;https://purl.org/becyt/ford/2.4https://purl.org/becyt/ford/2This study investigated the fast pyrolysis of biomass in fluidized-bed reactors using computational fluid dynamics (CFD) with an Eulerian multifluid approach. A detailed analysis was conducted on the influence of various modeling parameters, including hydrodynamic models, heat transfer correlations, and chemical kinetics, on the product yield. The simulation framework integrated 2D and 3D geometrical setups, with numerical experiments performed using OpenFOAM v11 and ANSYS Fluent v18.1 for cross-validation. While yield predictions exhibited limited sensitivity to drag and thermal models (with differences of less than 3% across configurations and computational codes), the results underline the paramount role of chemical kinetics in determining the distribution of bio-oil (TAR), biochar (CHAR), and syngas (GAS). Simplified kinetic schemes consistently underestimated TAR yields by up to 20% and overestimated CHAR and GAS yields compared to experimental data (which is shown for different biomass compositions and different operating conditions) and can be significantly improved by redefining the reaction scheme. Refined kinetic parameters improved TAR yield predictions to within 5% of experimental values while reducing discrepancies in GAS and CHAR outputs. These findings underscore the necessity of precise kinetic modeling to enhance the predictive accuracy of pyrolysis simulations.Fil: Venier, César Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Física del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Física del Litoral; ArgentinaFil: Torres, Erick David. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Patagonia Confluencia. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica | Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica.; ArgentinaFil: Fouga, Gastón Galo. Comisión Nacional de Energía Atómica. Fundación José A. Balseiro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rodriguez, Rosa Ana. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Patagonia Confluencia. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica | Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica.; ArgentinaFil: Mazza, German Delfor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; ArgentinaFil: Reyes Urrutia, Ramón Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; ArgentinaMDPI2024-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/260951Venier, César Martín; Torres, Erick David; Fouga, Gastón Galo; Rodriguez, Rosa Ana; Mazza, German Delfor; et al.; Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach; MDPI; Fluids; 9; 12; 12-2024; 1-172311-5521CONICET DigitalCONICETenginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.mdpi.com/2311-5521/9/12/301info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.3390/fluids9120301info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T09:33:29Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/260951instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 09:33:30.246CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach |
title |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach |
spellingShingle |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach Venier, César Martín fast pyrolysis computational fluid dynamics Eulerian model; biomass; chemical kinetics; biofuel production fast pyrolysis Eulerian model; biomass; |
title_short |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach |
title_full |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach |
title_fullStr |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach |
title_full_unstemmed |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach |
title_sort |
Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Venier, César Martín Torres, Erick David Fouga, Gastón Galo Rodriguez, Rosa Ana Mazza, German Delfor Reyes Urrutia, Ramón Andrés |
author |
Venier, César Martín |
author_facet |
Venier, César Martín Torres, Erick David Fouga, Gastón Galo Rodriguez, Rosa Ana Mazza, German Delfor Reyes Urrutia, Ramón Andrés |
author_role |
author |
author2 |
Torres, Erick David Fouga, Gastón Galo Rodriguez, Rosa Ana Mazza, German Delfor Reyes Urrutia, Ramón Andrés |
author2_role |
author author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
fast pyrolysis computational fluid dynamics Eulerian model; biomass; chemical kinetics; biofuel production fast pyrolysis Eulerian model; biomass; |
topic |
fast pyrolysis computational fluid dynamics Eulerian model; biomass; chemical kinetics; biofuel production fast pyrolysis Eulerian model; biomass; |
purl_subject.fl_str_mv |
https://purl.org/becyt/ford/2.4 https://purl.org/becyt/ford/2 |
dc.description.none.fl_txt_mv |
This study investigated the fast pyrolysis of biomass in fluidized-bed reactors using computational fluid dynamics (CFD) with an Eulerian multifluid approach. A detailed analysis was conducted on the influence of various modeling parameters, including hydrodynamic models, heat transfer correlations, and chemical kinetics, on the product yield. The simulation framework integrated 2D and 3D geometrical setups, with numerical experiments performed using OpenFOAM v11 and ANSYS Fluent v18.1 for cross-validation. While yield predictions exhibited limited sensitivity to drag and thermal models (with differences of less than 3% across configurations and computational codes), the results underline the paramount role of chemical kinetics in determining the distribution of bio-oil (TAR), biochar (CHAR), and syngas (GAS). Simplified kinetic schemes consistently underestimated TAR yields by up to 20% and overestimated CHAR and GAS yields compared to experimental data (which is shown for different biomass compositions and different operating conditions) and can be significantly improved by redefining the reaction scheme. Refined kinetic parameters improved TAR yield predictions to within 5% of experimental values while reducing discrepancies in GAS and CHAR outputs. These findings underscore the necessity of precise kinetic modeling to enhance the predictive accuracy of pyrolysis simulations. Fil: Venier, César Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Física del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Física del Litoral; Argentina Fil: Torres, Erick David. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Patagonia Confluencia. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica | Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica.; Argentina Fil: Fouga, Gastón Galo. Comisión Nacional de Energía Atómica. Fundación José A. Balseiro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Rodriguez, Rosa Ana. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Patagonia Confluencia. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica | Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigacion y Desarrollo En Ingenieria de Procesos, Biotecnologia y Energias Alternativas. Grupo Vinculado Instituto de Ingenieria Quimica.; Argentina Fil: Mazza, German Delfor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; Argentina Fil: Reyes Urrutia, Ramón Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas. Universidad Nacional del Comahue. Instituto de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Procesos, Biotecnología y Energías Alternativas; Argentina |
description |
This study investigated the fast pyrolysis of biomass in fluidized-bed reactors using computational fluid dynamics (CFD) with an Eulerian multifluid approach. A detailed analysis was conducted on the influence of various modeling parameters, including hydrodynamic models, heat transfer correlations, and chemical kinetics, on the product yield. The simulation framework integrated 2D and 3D geometrical setups, with numerical experiments performed using OpenFOAM v11 and ANSYS Fluent v18.1 for cross-validation. While yield predictions exhibited limited sensitivity to drag and thermal models (with differences of less than 3% across configurations and computational codes), the results underline the paramount role of chemical kinetics in determining the distribution of bio-oil (TAR), biochar (CHAR), and syngas (GAS). Simplified kinetic schemes consistently underestimated TAR yields by up to 20% and overestimated CHAR and GAS yields compared to experimental data (which is shown for different biomass compositions and different operating conditions) and can be significantly improved by redefining the reaction scheme. Refined kinetic parameters improved TAR yield predictions to within 5% of experimental values while reducing discrepancies in GAS and CHAR outputs. These findings underscore the necessity of precise kinetic modeling to enhance the predictive accuracy of pyrolysis simulations. |
publishDate |
2024 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2024-12 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11336/260951 Venier, César Martín; Torres, Erick David; Fouga, Gastón Galo; Rodriguez, Rosa Ana; Mazza, German Delfor; et al.; Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach; MDPI; Fluids; 9; 12; 12-2024; 1-17 2311-5521 CONICET Digital CONICET |
url |
http://hdl.handle.net/11336/260951 |
identifier_str_mv |
Venier, César Martín; Torres, Erick David; Fouga, Gastón Galo; Rodriguez, Rosa Ana; Mazza, German Delfor; et al.; Computational Modeling of Biomass Fast Pyrolysis in Fluidized Beds with Eulerian Multifluid Approach; MDPI; Fluids; 9; 12; 12-2024; 1-17 2311-5521 CONICET Digital CONICET |
dc.language.none.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.mdpi.com/2311-5521/9/12/301 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.3390/fluids9120301 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
MDPI |
publisher.none.fl_str_mv |
MDPI |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
reponame_str |
CONICET Digital (CONICET) |
collection |
CONICET Digital (CONICET) |
instname_str |
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.name.fl_str_mv |
CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.mail.fl_str_mv |
dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar |
_version_ |
1844613029579194368 |
score |
13.070432 |