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Other titre : Analyse dynamique (CFD) et thermodynamique combinée dans un éjecteur supersonique en présence de gouttelettes

dc.contributor.advisorPoncet, Sébastien
dc.contributor.advisorAidoun, Zine
dc.contributor.authorCroquer Perez, Sergiofr
dc.date.accessioned2018-03-23T14:18:21Z
dc.date.available2018-03-23T14:18:21Z
dc.date.created2018fr
dc.date.issued2018-03-23
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/11963
dc.description.abstractAbstract : This research project has as main objective to study in detail the internal flow features of single-phase supersonic ejectors for refrigeration applications, and the potential effects of injecting droplets on the performance of the device. To this end, a numerical approach is proposed which has been separated into two parts: First, a RANS modelling strategy for supersonic ejectors has been outlined combining the NIST real gas equations database [NIST, 2010] and the k − ω SST turbulence model in its low-Reynolds number formulation. The proposed approach agrees within 5% (resp. 2%) to the experimental entrainment ratio (resp. compression ratio) data of García del Valle et al. [2014], properly captures the main internal flow features and has a reasonable computational cost. This RANS model has been applied in the analysis of a supersonic R134a ejector for refrigeration purposes, showing in particular that the secondary flow is entrained by momentum transfer through the mixing shear layer, that the distance between the primary nozzle exit and the shock-waves in the constant area section varies between 9 and 16 times the primary nozzle exit diameter and that the important axial character of the flow limits mixing of both inlet flows until after the shock train. Furthermore, an exergy analysis through the device shows that the mixing and the oblique shock waves are responsible for between 50% and 70% of the generated losses, the latter might be attenuated through droplet injection in the constant area section. Moreover, it has been shown that drop-in replacement of the working fluid with HFOs R1234yf and R1234ze(E) leads to mild changes in the ejector performance but reduces the HDRC system COP (resp. cooling capacity) in average by 7.1% (resp. 23.3%). Lastly, a comparison of the model predictions with the thermodynamic model of Galanis and Sorin [2016] for an air ejector, shows that as the working fluid approaches the ideal gas behaviour, the flow can be adimensionalized in terms of the secondary inlet temperature and pressure, the motive nozzle throat and the entrainment and compression ratios. In the second part, the influence of droplets has been studied from a local perspective by extending the RANS model to include a discrete phase, which affects the main flow through exchanges of momentum and thermal energy, and from a global perspective by building a thermodynamic model, which predicts the entrainment and limiting compression ratio given a fixed geometry and operating conditions. Both approaches present very good agreement in terms of p, T and M a internal profiles. Results for a supersonic ejector with R134a as baseline working fluid and droplets injected at the constant area section show that the flow structure has perceptible changes only at the highest injection fraction considered 10%, which induces boundary layer detachment, reduces the shock intensity by 8% and diminishes the superheat at the ejector outlet by 15 ◦C. Nonetheless, ejector performance metrics are severely affected as the limiting compression ratio, Elbel efficiency and exergy performance reduce respectively by 5%, 11% and 15%, due mainly to the additional entropy generated through droplet injection and mixing with the main flow.fr
dc.description.abstractCe projet de recherche a pour objectif principal d’étudier en détail les caractéristiques de l’écoulement interne dans des éjecteurs supersoniques monophasiques pour des applications en réfrigération, et les effets potentiels de l’injection de gouttelettes sur les performances de l’appareil. A cette fin, une approche numérique est proposée et a été séparée en deux parties. Tout d’abord, une stratégie de modélisation RANS pour les éjecteurs supersoniques a été décrite en combinant la base de données pour les gaz réels NIST [NIST, 2010] et le modèle de turbulence k − ω SST dans sa formulation à bas nombre de Reynolds. L’approche proposée prédit avec un accord d’environ 5% (resp. 2%) le rapport d’entraînement (resp. rapport de compression) avec les données expérimentales de García del Valle et al. [2014]. Il capte également correctement les principales caractéristiques de l’écoulement interne et a un coût de calcul raisonnable. Ce modèle RANS a été appliqué à l’analyse d’un éjecteur supersonique au R134a utilisé à des fins de réfrigération, montrant en particulier que le flux secondaire est entraîné par un transfert d’impulsion à travers la couche de cisaillement, que la position de départ des ondes de choc dans la section constante se situe dans une plage de 9 à 16 fois le diamètre de sortie de la buse primaire et que l’important caractère axial du flux limite le mélange des deux écoulements d’entrée au-delà du train d’ondes de choc. De plus, une analyse exergétique à travers le dispositif montre que le mélange et les ondes de choc obliques sont responsables de 50% et 70% des pertes générées, ces dernières pouvant être atténuées par injection de gouttelettes dans la section à zone constante. De plus, il a été démontré que le remplacement direct du fluide de travail par les HFO R1234yf et R1234ze(E) entraîne de légers changements dans la performance de l’éjecteur mais réduit en moyenne le COP du système HDRC (resp. la capacité de refroidissement) de 7.1% (resp. 23.3%). Enfin, une comparaison des prédictions du modèle avec le modèle thermodynamique de Galanis and Sorin [2016] pour un éjecteur à air montre que lorsque le fluide de travail se rapproche du comportement de gaz idéal, l’écoulement peut être normalisé en fonction de la température et de la pression à l’entrée secondaire, la gorge de la tuyère principale et les rapports d’entraînement et de compression. Dans la seconde partie, l’influence des gouttelettes a été étudiée d’un point de vue local en étendant le modèle RANS à une phase discrète qui affecte le flux principal par des échanges de quantité de mouvement et d’énergie thermique, et d’un point de vue global en construisant un modèle thermodynamique qui prédit l’entraînement et le rapport de compression limitant étant donné une géométrie fixe et les conditions de fonctionnement. Les deux approches présentent un très bon accord en termes de profils internes de p, T et Ma. Les résultats pour un éjecteur supersonique au R134a comme fluide de base, avec des gouttelettes injectées à mi-chemin dans la section de la zone constante, montrent que la structure d’écoulement dans cette région présente des changements perceptibles seulement à la fraction d’injection la plus élevée, 10%, en diminuant l’intensité du choc de 8% et la surchauffe à la sortie de l’éjecteur de 15 ◦C. Néanmoins, la performance de l’éjecteur est sévèrement affectée vu que le rapport de compression, l’efficacité d’Elbel et le performance exergétique sont réduites respectivement de 5%, 11% et 15%, principalement en raison de l’entropie supplémentaire générée par l’injection de gouttelettes et le mélange avec le flux principal.fr
dc.language.isofrefr
dc.language.isoengfr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Sergio Croquer Perezfr
dc.rightsAttribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 2.5 Canada*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ca/*
dc.subjectRANSfr
dc.subjectSupersonic ejectorfr
dc.subjectRefrigerationfr
dc.subjectDropletsfr
dc.subjectCFDfr
dc.subjectThermodynamic modelfr
dc.subjectÉjecteur supersoniquefr
dc.subjectRéfrigérationfr
dc.subjectGouttelettesfr
dc.subjectModèle thermodynamiquefr
dc.titleCombined CFD and thermodynamic analysis of a supersonic ejector with liquid dropletsfr
dc.title.alternativeAnalyse dynamique (CFD) et thermodynamique combinée dans un éjecteur supersonique en présence de gouttelettesfr
dc.typeThèsefr
tme.degree.disciplineGénie mécaniquefr
tme.degree.grantorFaculté de géniefr
tme.degree.levelDoctoratfr
tme.degree.namePh.D.fr


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