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L'incrostazione negli scambiatori di calore (HEX) è uno dei principali fattori che riduce l'efficienza del trasferimento termico, aumenta le perdite di pressione e aumenta i costi operativi a causa della necessità di maggiore potenza di pompaggio. In particolare, negli scambiatori di calore utilizzati nell'industria alimentare, l'incrostazione è più comune a causa della deposizione di materiali alimentari sulla superficie di scambio termico. L'analisi e la previsione dell'incrostazione sono quindi essenziali per mantenere l'efficienza e la longevità di questi impianti.
Studi recenti hanno cercato di comprendere meglio i meccanismi dell'incrostazione attraverso simulazioni numeriche avanzate. Choi et al. (137) hanno condotto simulazioni CFD tridimensionali per prevedere l'incrostazione in un HEX a piastre e telai durante il processo di pastorizzazione del latte. In questo processo, il latte viene riscaldato e raffreddato per un periodo specifico per eliminare i microrganismi. Il modello di cinetica di reazione, definito dall'utente (UDF), è stato integrato nel risolutore per prevedere l'incrostazione. I risultati hanno mostrato che la previsione dell'incrostazione ottenuta tramite CFD corrispondeva ai risultati sperimentali con una deviazione di circa il 7%. In aggiunta, i contorni della frazione di massa di proteine depositate sulla superficie dell'HEX mostravano un'analogia con la distribuzione della temperatura, come previsto dall'equazione di Arrhenius.
Altri studi, come quello di Tang et al. (138), si sono concentrati sulla deposizione di ceneri volanti su tubi di recupero del calore da scarti industriali. Utilizzando simulazioni E-L a due fasi (con il modello di cammino casuale discreto DPM), sono stati analizzati comportamenti complessi delle particelle di cenere volante, come la collisione, il rimbalzo, la deposizione e la rimozione. Il modello di incrostazione è stato utilizzato per prevedere la morfologia dell'incrostazione e per studiare l'effetto di quest'ultima sul campo di flusso e sulle traiettorie delle particelle. I risultati hanno mostrato che la velocità di incrostazione diminuiva con il diametro delle particelle e una maggiore velocità dei gas di scarico, grazie a una minore deposizione e a un tasso di rimozione più elevato.
Xu et al. (139) hanno utilizzato il modello a due fluidi E-E e il modello di deposizione delle particelle per simulare le caratteristiche di incrostazione delle particelle sui tubi di un forno. L'analisi dell'altezza della deposizione in funzione di diversi set di condizioni operative ha mostrato una deviazione massima del 15,58% rispetto ai risultati sperimentali. I ricercatori hanno studiato esplicitamente i meccanismi di deposizione delle particelle, rilevando che le forze di Brown, di turbolenza e termoforetiche erano predominanti per le particelle più piccole, mentre per quelle più grandi il principale fattore influente era la gravità.
Liu et al. (140) hanno effettuato simulazioni CFD di ebollizione a flusso subraffreddato per studiare l'effetto di diversi spessori della pellicola di incrostazione su parametri critici come il coefficiente di trasferimento di calore (HTC), la frazione di vapore e la perdita di pressione. In presenza di una pellicola di incrostazione, è stato osservato una riduzione di 50 volte nel Nu (Nusselt number), dimostrando come l'incrostazione possa influire negativamente sulle prestazioni termiche del sistema.
Paz et al. (141) hanno sviluppato una metodologia CFD per prevedere lo spessore della pellicola di incrostazione in un sistema di ricircolo dei gas di scarico, utilizzato per ridurre le emissioni di NOx. Integrando un algoritmo esterno nel risolutore CFD, sono stati utilizzati modelli semi-empirici e di mesh dinamica per simulare l'evoluzione della pellicola di incrostazione, catturando in modo preciso il movimento della superficie di incrostazione. È stato osservato che lo spessore massimo dell'incrostazione si verificava nelle aree di bassa tensione di taglio della parete e di elevati gradienti termici.
Studi più recenti, che combinano l'intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML) con la simulazione CFD, hanno aperto nuove possibilità nella previsione dell'incrostazione. Tecniche come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato, insieme a modelli di intelligenza artificiale ibridi, sono stati utilizzati per prevedere l'incrostazione negli scambiatori di calore. Sebbene queste tecniche abbiano mostrato promettenti risultati, rimangono limitate da problematiche di data mining, tempi di addestramento lunghi e difficoltà nella gestione della coerenza dei dati.
La previsione dell'incrostazione è un campo di ricerca in continua evoluzione, con nuovi modelli che emergono per migliorare l'accuratezza e l'efficienza delle simulazioni CFD. Tuttavia, la capacità di prevedere correttamente l'incrostazione rimane cruciale per ottimizzare il design e le operazioni degli scambiatori di calore, specialmente in ambienti industriali dove l'efficienza energetica e la riduzione dei costi operativi sono priorità fondamentali. La combinazione di CFD e AI/ML potrebbe rappresentare una soluzione promettente per affrontare le sfide complesse legate all'incrostazione negli HEX.
Come l'Uso dei Nanofluidi Migliora l'Efficienza degli Scambiatori di Calore: Un'Analisi Avanzata
Il fouling, causato dalla dimensione ridotta dei canali, può ridurre significativamente l'efficienza del trasferimento di calore. Pertanto, la manutenzione regolare diventa essenziale per garantire l'efficienza e la longevità degli scambiatori di calore a piastre e alette. Nel contesto dei flussi laminari, la correlazione del numero di Nusselt per i nanofluidi può essere semplificata come segue:
dove è la conducibilità termica del nanofluido e è la conducibilità termica del fluido di base. L'esponente è determinato sperimentalmente e dipende dal tipo e dalla concentrazione delle particelle nanometriche. In condizioni di flusso turbolento, una forma comune della correlazione è:
Suresh et al. hanno studiato sperimentalmente i nanofluidi ibridi Cu-Al₂O₃/acqua, sviluppando un flusso convettivo completamente laminare con numeri di Reynolds compresi tra 700 e 2400. Dopo un'indagine sperimentale critica, è stato osservato che il numero medio di Nusselt aumentava del 10,94% per i nanofluidi ibridi rispetto all'acqua pura. Aliabadi et al. hanno invece analizzato l'effetto dei nanofluidi Cu-acqua in uno scambiatore di calore a piastre e alette con una concentrazione di nanoparticelle fino allo 0,4%. L'aumento dell'efficienza del trasferimento di calore ha raggiunto il 24,14%.
L'uso di nanofluidi nei regimi di flusso turbolento ha dimostrato un miglioramento significativo nel tasso di trasferimento di calore forzato, come riportato da Zamzamian et al., che hanno miscelato Al₂O₃ e CuO con etilenglicole in concentrazioni di volume comprese tra lo 0,1% e l'1,0%. I miglioramenti nel trasferimento di calore ottenuti sperimentalmente vanno dal 2% al 50%. Huang et al. hanno riportato caratteristiche migliorate di trasferimento termico per un nanofluido ibrido Al₂O₃-MWCNT, con numerosi studi che hanno documentato un miglioramento delle caratteristiche di trasferimento di calore, come Nu e h, negli scambiatori di calore a piastre e alette, con incrementi variabili dal 5% al 40%.
Un altro tipo avanzato di scambiatore di calore è quello a cambiamento di fase, che sfrutta il calore latente associato alla transizione di fase per trasferire calore tra i fluidi. Le transizioni di fase più comuni coinvolgono i passaggi tra le fasi liquida e vapore, come l'evaporazione e la condensazione. Questi scambiatori sono altamente efficienti nel trasferire grandi quantità di energia grazie all'energia significativa coinvolta nelle transizioni di fase. Mentre un fluido subisce una transizione di fase, assorbendo o rilasciando calore latente, l'altro fluido trasferisce questo calore.
L'espressione per il numero di Nusselt nei nanofluidi in scambiatori di calore a cambiamento di fase è data da:
Il miglioramento del numero di Nusselt (Nu) e del coefficiente di trasferimento di calore (h) negli scambiatori di calore a cambiamento di fase con l'uso di nanofluidi è attribuito a vari fattori, tra cui la maggiore conducibilità termica, la modificazione dell'umidità superficiale e i cambiamenti nella dinamica dei fluidi causati dalla presenza di nanoparticelle. Questo miglioramento può essere particolarmente significativo in applicazioni in cui i cambiamenti di fase sono i principali meccanismi di trasferimento di calore. Diversi tipi di nanoparticelle (ad esempio, ossidi metallici come Al₂O₃, CuO e TiO₂) e le loro concentrazioni hanno effetti variabili sulla conducibilità termica e sulle caratteristiche di ebollizione/condensazione.
Studi hanno riportato miglioramenti del numero di Nusselt che vanno dal 10% al 100% durante il trasferimento di calore per ebollizione con l'uso di nanofluidi, rispetto ai fluidi di base. Il coefficiente di trasferimento di calore può aumentare significativamente, talvolta fino a due o tre volte i valori di base, a seconda della concentrazione del nanofluido e del regime di ebollizione (nucleato o film). Il miglioramento di Nu durante la condensazione del film con nanofluidi può variare dal 10% al 50%. Questo miglioramento è attribuito a una migliore conduzione del calore attraverso il film liquido e ai cambiamenti nella formazione e rimozione delle gocce sulla superficie di condensazione.
L'uso dei nanofluidi ha inoltre un potenziale significativo nel migliorare l'efficienza degli scambiatori di calore a cambiamento di fase, facilitando un trasferimento di calore più rapido e migliorando i processi di rimozione del calore attraverso nanoparticelle.
Inoltre, l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) stanno rivoluzionando il campo del trasferimento di calore, in particolare nell'ottimizzazione delle formulazioni di nanofluidi. Gli algoritmi AI/ML possono ottimizzare la composizione e le proprietà dei nanofluidi per massimizzare la conducibilità termica e l'efficienza del trasferimento di calore. Sono stati sviluppati algoritmi genetici e reti neurali per identificare i migliori tipi di nanoparticelle, dimensioni e concentrazioni, migliorando notevolmente le prestazioni termiche. La progettazione e l'ottimizzazione degli scambiatori di calore, attraverso l'uso di algoritmi ML, consentono di identificare la configurazione migliore per un trasferimento di calore migliorato, considerando le proprietà specifiche dei nanofluidi.
L'uso di modelli basati su dati con tecniche ML è in crescente applicazione negli scambiatori di calore con nanofluidi. Ad esempio, le reti neurali artificiali (ANN) possono essere addestrate su dati sperimentali e di simulazione per prevedere le prestazioni termiche degli scambiatori di calore con nanofluidi, migliorando la precisione delle previsioni rispetto ai metodi tradizionali. Tecniche come le macchine a vettori di supporto (SVM) e le foreste casuali (RF) sono utilizzate per gestire relazioni non lineari tra variabili e output di target, offrendo soluzioni precise in contesti complessi e variabili.