Pour lutter contre le changement climatique et le réchauffement climatique, le système énergétique mondial connaît une transition rapide vers des sources renouvelables et à faibles émissions de carbone. La biomasse, ressource neutre en carbone et largement disponible, offrant un rendement annuel substantiel, peut être efficacement convertie en produits à haute valeur ajoutée grâce à des procédés thermochimiques tels que la gazéification et la pyrolyse. L'énergie solaire, quant à elle, est une forme d'énergie propre très abondante. Son utilisation pour la conversion thermochimique de la biomasse utilisant des systèmes de concentration solaire permet l'utilisation synergétique de ces deux ressources renouvelables.
Parmi les réacteurs thermochimiques de biomasse alimentés par l'énergie solaire, les réacteurs à lit fixe sont largement utilisés en raison de leur simplicité de mise en œuvre, de leur fonctionnement stable et de leur forte adaptabilité. Toutefois, un tel système se heurte à deux défis majeurs : une faible conductivité thermique du lit, et une répartition du flux solaire limitée par la présence du lit fixe. Pour résoudre ces problèmes, cette étude propose d'intégrer une mousse de carbure de silicium (SiC) formant une structure support pour les particules de biomasse afin d'améliorer la conduction thermique interne et de mieux répartir le flux rayonnant incident.
Cette étude utilise la dynamique des fluides computationnelle (CFD) pour simuler les processus de gazéification et de pyrolyse de biomasse. Le développement d’un outil CFD-ANN (artificial neural network)-GA (genetic algorithm) permet de prédire et d’optimiser le taux de conversion effectif (ECR) et l'efficacité énergétique (EE) de la gazéification de biomasse dans ce réacteur SiC. Les effets des paramètres structurels et des conditions de fonctionnement de la mousse SiC sur les indicateurs de performance clés tels que la distribution de température, le taux de conversion de la biomasse (CR) et l'ECR ont été systématiquement évalués. Les résultats montrent que l'introduction de la mousse de SiC améliore considérablement la réactivité thermique du lit fixe. La diminution de la porosité (ϕSiC) améliore l’homogénéité de la température et le CR; Toutefois, comme le ϕSiC est directement lié à la charge initiale, il existe une valeur optimale pour maximiser l'ECR.
Dans le processus de gazéification, la vapeur joue le double rôle de réactif et de milieu de refroidissement, ce qui fait du rapport d'équivalence vapeur (ER) le facteur dominant affectant le CR et l'ECR. Bien qu'une intensité de rayonnement plus élevée (QG) favorise la CR et l'ECR, il existe une plage optimale pour QG maximisant l'utilisation énergétique (UE) et l'EE. Les résultats du modèle combinant CFD-ANN-GA montrent que dans les conditions optimales, l'ECR et l'EE peuvent atteindre respectivement 82,64% et 91,37%. L’analyse de la frontière de Pareto révèle en outre des compromis intrinsèques entre ces deux indicateurs.
Dans les études de pyrolyse sous faible énergie solaire (par exemple, 2,5 kW, soit 50% de la puissance de conception), l'addition de mousse de SiC a augmenté le CR de 29% à 79% et l'ECR de plus de 40%. En outre, en ajustant le temps de séjour nominal (NRT) du gaz vecteur, la sélectivité des produits peut être modulée pour obtenir un profil des huiles et gazs produits comparables à celui observé à 75% de la puissance de conception.
En conclusion, cette thèse clarifie systématiquement le rôle crucial de la mousse de carbure de silicium afin d’améliorer les performances thermiques ainsi que l’opérabilité des réacteurs thermochimiques solaires. Elle établit un cadre intégré de modélisation et d'optimisation applicable à un large éventail de conditions d'entrée de flux solaire, fournissant des apports théoriques et des conseils techniques pour l'intensification du procédé et son application à l'échelle industrielle des systèmes de conversion de biomasse alimentés par l'énergie solaire. |
To address climate change and global warming, the global energy system is undergoing a rapid transition toward low-carbon and renewable sources. Biomass, as a carbon-neutral and widely available resource with substantial annual yield, can be efficiently converted into high-value products via thermochemical processes such as gasification and pyrolysis. Meanwhile, solar energy is the most abundant form of clean energy. Its integration with biomass thermochemical conversion through solar concentrating systems enables the synergistic utilization of two renewable resources.
In solar-driven biomass thermochemical reactors, packed bed reactors are widely used due to their simple design, stable operation, and strong adaptability. However, such systems face two major challenges: poor thermal conductivity of the bed, which limits uniform heat transfer, and the high intermittency of solar input, which compromises operational stability. To address these issues, this study proposes the integration of silicon carbide (SiC) foam into the packed bed to enhance internal heat conduction and reduce dependence on high solar irradiation.
This study employs computational fluid dynamics (CFD) to simulate biomass gasification and pyrolysis processes, and develops a CFD-ANN-GA framework to predict and optimize the effective conversion rate (ECR) and energy efficiency (EE) of solar-driven biomass gasification in SiC reactors. The effects of SiC foam structural parameters and operating conditions on key performance indicators such as temperature distribution, biomass conversion rate (CR), and ECR are systematically evaluated. Results indicate that the introduction of SiC foam significantly improves the thermal responsiveness of the packed bed. A reduction in porosity (ϕSiC) enhances temperature uniformity and CR; however, since ϕSiC is directly linked to the initial feedstock loading, an optimal value exists that maximizes ECR.
In the gasification process, steam plays a dual role as both reactant and cooling medium, making the steam equivalence ratio (ER) the dominant factor influencing variations in CR and ECR. While higher radiation intensity (QG) promotes CR and ECR, there exists an optimal range for QG that maximizes energy utilization (EU) and EE. The CFD-ANN-GA results indicate that, under optimal conditions, ECR and EE can reach up to 82.64% and 91.37%, respectively. Pareto front analysis further reveals the inherent trade-off between these two metrics.
In the pyrolysis study, under low solar input conditions (e.g., 2.5 kW, representing 50% of design power), the inclusion of SiC foam increased CR from 29% to 79%, and improved ECR by more than 40%. Furthermore, by adjusting the nominal residence time (NRT) of the carrier gas, product selectivity can be tuned, achieving an oil-gas distribution comparable to that observed at 75% of the design input power.
In summary, this thesis systematically elucidates the critical role of SiC foam in enhancing the thermal performance and operational stability of solar thermochemical reactors. It establishes an integrated modeling and optimization framework adaptable to a wide range of solar input conditions, providing both theoretical insights and technical guidance for process intensification and industrial-scale application of solar-driven biomass conversion systems. |