Aplicación del modelado CFD para la cuantificación de la producción de hollín en motores de encendido por compresión
[ES] La formación de hollín es un fenómeno que ocurre en gran parte de los procesos de combustión, siendo un precursor natural de las partículas sólidas emitidas a la atmósfera. Debido al acoplamiento entre procesos físicos y químicos, es uno de los problemas más complicados de resolver, siendo la d...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/124977 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/124977 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | CFD Combustión Hollín Motor de encendido por compresión Combustion Soot Compression-ignition engine empírico fenomenológico empirical phenomenological MAQUINAS Y MOTORES TERMICOS Máster Universitario en Ingeniería Industrial-Màster Universitari en Enginyeria Industrial |
| Sumario: | [ES] La formación de hollín es un fenómeno que ocurre en gran parte de los procesos de combustión, siendo un precursor natural de las partículas sólidas emitidas a la atmósfera. Debido al acoplamiento entre procesos físicos y químicos, es uno de los problemas más complicados de resolver, siendo la dinámica de fluidos computacional (CFD) una de las herramientas más interesantes para cuantificarlo. El presente trabajo pretende emplear modelos de dos ecuaciones para predecir la producción de hollín en llamas típicas de las condiciones de funcionamiento de un motor de encendido por compresión. El alumno configurará y lanzará cálculos y realizará el post-procesado de una serie de casos con diferentes configuraciones del modelo, con el fin de evaluar la producción de hollín en la llama. Los resultados del modelo se compararán con medidas experimentales, con el fin de analizar cuál es la configuración más adecuada para una adecuada predicción del hollín. |
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