Un modello matematico è la rappresentazione dei fenomeni che avvengono in un processo, che consente di simularne il comportamento fisico. Una volta validato su dati sperimentali reali, esso consente di effettuare previsioni sugli output di un sistema al variare delle condizioni operative, senza doverle testare fisicamente di volta in volta. Si può inoltre operare in direzione inversa: determinare le condizioni operative necessarie per raggiungere un output prefissato.
Fare Ricerca e Sviluppo senza modellazione significa che ogni variazione di processo (temperatura, portata, geometria, composizione dell'alimentazione) richiede un nuovo ciclo sperimentale. Con un modello validato, quella variazione diventa una simulazione, permettendo un risparmio strutturale in termini di tempo e costi di laboratorio.
La modellazione, inoltre, tiene conto dell’interazione fra fenomeni: con approcci trial-and-error, non è sempre possibile prevedere le conseguenze di una modifica su un parametro, quando i fenomeni sono strettamente interagenti. Questa interazione, però, viene rappresentata nettamente nei modelli matematici.
In K-INN Tech i modelli di simulazione vengono sviluppati e validati su dati sperimentali interni o su dati industriali, quindi forniti direttamente dai clienti. Si applicano principalmente allo studio della reattività chimica e integrano analisi cinetiche con i fenomeni di trasporto di massa e di energia, variabili che negli impianti industriali non si possono isolare l'una dall'altra.
Alcuni esempi pratici
Simulazioni CFD multifisiche
Le simulazioni CFD (Computational Fluid Dynamics) consentono di risolvere numericamente le equazioni di flusso, trasferimento di calore e reazioni chimiche su geometrie reali o virtuali. K-INN Tech ha esperienza nello sviluppo di simulazioni CFD multifisiche, anche in presenza di reazioni chimiche. Questo comprende sia reazioni in fase eterogenea (con l’utilizzo di catalizzatori) che in fase omogenea, comprese le reazioni di combustione. In alcuni casi sono stati integrati anche fenomeni non termo-fluidodinamici (riscaldamento a microonde, che richiede la distribuzione di campo elettrico, e fotocatalisi, che necessita della distribuzione locale di intensità luminosa sulla superficie catalitica).
In uno dei casi studio, ad esempio, abbiamo sviluppato un modello CFD per descrivere il mescolamento di un flusso di aria calda contenente sali fusi con un flusso di aria fredda: l'obiettivo era verificare che la miscelazione garantisse i target di temperatura e di mixing prima di raggiungere una parete, evitando la solidificazione dei sali su di essa, e apportare le correzioni geometriche al sistema di miscelazione necessarie per raggiungere tale obiettivo.
Il vantaggio operativo è diretto: le modifiche geometriche od operative vengono testate in simulazione prima di qualsiasi intervento sull'impianto.
Modelli stand-alone su misura del cliente
Non tutti i problemi richiedono un approccio agli elementi finiti (CFD). In alcuni casi, la soluzione più efficace è un modello parametrico capace di rispondere a domande specifiche del cliente in modo rapido e ripetibile.
Un caso concreto riguarda il dimensionamento di filtri per la rimozione di arsenico dall'acqua potabile. L'adsorbimento è relativamente facile da modellare in condizioni ideali, ma nella pratica industriale queste condizioni non vengono mai soddisfatte: portata, pH, temperatura e composizione dell'alimentazione variano nel tempo, il materiale filtrante presenta granulometria non uniforme, e la presenza di altre sostanze (fosforo, vanadio, silice, ecc.) interferisce con l'adsorbimento del composto target.
Il modello sviluppato supera queste limitazioni: gestisce condizioni operative variabili nel tempo, tiene conto delle interferenze tra contaminanti, modella distribuzioni granulometriche non uniformi. Ogni utilizzo genera automaticamente un report in Excel. Il client riceve uno strumento stand-alone, completamente personalizzabile sulle proprie condizioni operative.
Il ruolo della validazione sperimentale
Un modello non validato è un'ipotesi formalizzata. La validazione su dati reali, interni al laboratorio o forniti dal cliente, è il passaggio che lo trasforma in uno strumento decisionale affidabile. Validato sui dati sperimentali del cliente, il modello permette di predire il comportamento del sistema a seguito di modifiche delle condizioni operative e delle geometrie.
I modelli che sviluppiamo tengono conto delle cinetiche di reazione, degli scambi di materia e di energia, delle proprietà dei materiali. Soprattutto, tengono conto dell’interconnessione fra questi. Una volta validati, vengono utilizzati per dimensionare nuove unità di processo o ottimizzare quelle esistenti.
Questo è il punto in cui la ricerca applicata produce valore economico misurabile: il cliente non compra ore di laboratorio, compra la capacità di prendere decisioni di processo con dati affidabili alle spalle.
Cosa offriamo sul fronte modellazione
Abbiamo esperienza nella rappresentazione matematica di un ampio spettro di fenomeni, non solo strettamente legati all’industria chimica. Lo sviluppo di modelli permette di progettare nuove apparecchiature (come reattori multifase, combustori), ottimizzare quelle esistenti, e anche identificare e risolvere problematiche, comprese quelle che il cliente non conosce e che vengono individuate tramite un approccio modellistico.
L'approccio on-demand permette di sviluppare campagne sperimentali e modelli di simulazione su misura per il cliente. Non esiste un pacchetto standard: ogni progetto parte dall'analisi delle condizioni operative reali e costruisce un modello calibrato su quei dati.
Per ogni richiesta di informazione, scrivici a: info@k-inntech.it
