Modélisation numérique de la pyrolyse en atmosphère normalement oxygénée et sous-oxygénée - IRSN - Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2016

Numerical modelling of pyrolysis in normal and reduced oxygen concentration

Modélisation numérique de la pyrolyse en atmosphère normalement oxygénée et sous-oxygénée

Résumé

The pyrolysis rate is a key parameter controlling fire behavior, which in turn drives the heat feedback from the flame to the fuel surface. In the present study an in–depth pyrolysis model of a semi–transparent solid fuel with spectrally–resolved radiation and a moving gas/solid interface was coupled with the CFD code ISIS. A combined genetic algorithm/pyrolysis model was used with Cone Calorimeter data from a pure pyrolysis experiment to estimate a unique set of kinetic parameters for PMMA pyrolysis. In order to validate the coupled model, ambient air flaming experiments were conducted on square slabs of PMMA. From measurements at the center of the slab, it was found that the experimental regression rate becomes almost constant with time, and that the radiative contribution to the total heat flux remains almost constant. Coupled model results show a fairly good agreement with the literature and with current measurements. Nevertheless, the flame heat flux feedback at the edges of the slab is underestimated. Predicted flame heights based on a threshold temperature criterion were found to be close to those deduced from the correlation of Heskestad. Finally, in order to predict the pyrolysis of PMMA under reduced ambient oxygen concentration, a two–step chemical reaction and a flammability diagram for flame extinction was used. Model results are compared with data obtained in the experimental facility CADUCEE for ambient oxygen concentrations of 18.2 and 19.5%. Data show that the total mass loss rate and flame temperature decrease with the oxygen concentration, which is well reproduced by the model.
Le taux de pyrolyse est un paramètre clé du comportement du feu qui, à son tour, contrôle le transfert de chaleur à la surface du combustible. Dans cette étude, un modèle de pyrolyse volumique d’un combustible solide semi–transparent prenant en compte le rayonnement au sein du solide et la régression de l’interface a été couplé au code ISIS. Un algorithme génétique a été utilisé afin de déterminer un jeu optimal de paramètres cinétiques pour la pyrolyse du PMMA à partir d’une expérience de pyrolyse pure sous cône calorimètre en atmosphère normalement oxygénée. Des expériences de pyrolyse avec flamme de plaques carrées ont été réalisées afin de valider les résultats du modèle. L’analyse des résultats obtenus au centre de l’échantillon montre que la vitesse de régression de la surface devient constante en fonction du temps et que la contribution radiative au flux de chaleur total reste pratiquement constante. Les résultats du modèle couplé sont en bon accord avec la littérature et les mesures de cette étude. Néanmoins, le flux de chaleur incident aux bords de l’échantillon est sous-estimé. Une bonne concordance est obtenue entre les hauteurs de flammes prédites et celles déduites de la corrélation de Heskestad. Enfin, pour simuler la pyrolyse du PMMA en atmosphère sous–oxygénée, une chimie à deux étapes avec prise en compte du phénomène d’extinction de la flamme a été utilisée. Les résultats des simulations ont été comparés aux mesures réalisées dans le dispositif CADUCEE pour des fractions volumiques d’oxygène de 18,5% et 19,5%. La baisse du taux de pyrolyse et des températures de flamme avec la fraction volumique d’oxygène est bien reproduite par le modèle.
Fichier non déposé

Dates et versions

tel-04448792 , version 1 (09-02-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04448792 , version 1

Citer

Ahmed Kacem. Modélisation numérique de la pyrolyse en atmosphère normalement oxygénée et sous-oxygénée. Sciences de l'ingénieur [physics]. Aix-Marseille université, 2016. Français. ⟨NNT : 2016AIXM4708⟩. ⟨tel-04448792⟩
10 Consultations
0 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More