Il presente paragrafo riporta due articoli scientifici che implementano il fenomeno dell'erosione eolica al CFD (Computational Fluid- Dynamics); nel primo caso esaminato, l'obiettivo è validare la suddivisione in sub- aree prevista dalla metodologia dell'AP- 42, mentre nel secondo è la predizione del campo di moto del vento e della sua variazione nell'approccio a un cumulo di stoccaggio di diversa geometria, elemento fondamentale nella valutazione del potenziale d'erosione, validando i risultati ottenuti con i dati sperimentali in galleria del vento derivanti da studi EPA34.
3.5.1 Validazione della suddivisione in sub- aree
Il primo studio di letteratura35 al CFD (Computational Fluid Dynamics), mediante simulazione numerica con software Ansys CFX 5.7, prevede un confronto con la metodologia classica dell'EPA in termini di suddivisione delle sub- aree, in funzione della geometria (conica e ovoidale). La risoluzione delle equazioni differenziali alle derivate parziali che descrivono il moto e il trasferimento di materia, ipotizzando fluido incomprimibile Newtoniano per il vento e differenze di temperatura trascurabili (è così eliminata l'equazione del calore), è realizzata con metodo RANS (Reynolds Average Navier- Stokes), utilizzando una mesh prismatica per il dominio di calcolo fino a tre metri sopra il terreno e il cumulo e tetraedrica per il resto. Nel caso di geometria conica, si riportano di seguito le dimensioni del dominio di calcolo e i profili ottenuti per il rapporto us/ur:
Figura 18- Dominio di calcolo e rapporto us/ur per la geometria conica (Fonte: J.A. Toraño, R. Rodriguez, I. Diego, J.M. Rivas, A. Pelegry, Influence of the pile shape on wind erosion CFD emission
simulation, in Applied Mathematical Modelling, 2006, 2487- 2502)
La tabella seguente, invece, mostra come i risultati ottenuti siano molti simili a quelli previsti dall'EPA (è stato calcolato lo scarto quadratico medio pari al 3.75%):
34 W. Snyder, The EPA meteorological wind tunnel- it's design, construction and operating
characteristics, Research Triangle Park, EPA, 1985
35 J.A. Toraño, R. Rodriguez, I. Diego, J.M. Rivas, A. Pelegry, Influence of the pile shape on wind
Sviluppo di metodi di valutazione del rischio ambientale di poli industriali. Capitolo III
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Tabella 43- Confronto suddivisione sub- aree EPA e CFD (Fonte: J.A. Toraño, R. Rodriguez, I. Diego, J.M. Rivas, A. Pelegry, Influence of the pile shape on wind erosion CFD emission simulation, in
Applied Mathematical Modelling, 2006, 2487- 2502)
SUB- AREA TIPOLOGIA A (EPA) TIPOLOGIA A (CFD)
- % % 0.2 a 5 11.8 0.2 b 35 27.83 0.2 c 0 0.01 0.6 a 48 47.55 0.6 b 0 0.01 0.9 12 12.79 1.1 0 0.01 TOTALE 100 100
Analogamente, per la tipologia ovoidale, il dominio di calcolo e i profili del rapporto us/ur ottenuti in funzione della direzione del vento sono:
Figura 19- Dominio di calcolo tipologia ovoidale e rapporto us/ur tipologia ovoidale in funzione
della direzione del vento (Fonte: J.A. Toraño, R. Rodriguez, I. Diego, J.M. Rivas, A. Pelegry, Influence of the pile shape on wind erosion CFD emission simulation, in Applied Mathematical Modelling, 2006,
2487- 2502)
Lo scarto quadratico medio nei tre casi è del 4.61% (0°), 3.50% (20°) e 3.09% (40°) che mette in evidenza, come mostrato nella tabella riportata, che i valori EPA sono molto simili:
Tabella 44- Confronto suddivisione sub- aree EPA e CFD tipologia B1 (Fonte: J.A. Toraño, R. Rodriguez, I. Diego, J.M. Rivas, A. Pelegry, Influence of the pile shape on wind erosion CFD emission simulation, in Applied Mathematical Modelling, 2006, 2487- 2502)
SUB- AREA TIPOLOGIA B1 (EPA) TIPOLOGIA B1 (CFD)
- % % 0.2 a 5 11 0.2 b 2 1.5 0.2 c 29 20 0.6 a 26 24 0.6 b 24 24 0.9 14 15.5
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1.1 0 5.5
TOTALE 100 100
Tabella 45- Confronto suddivisione sub- aree EPA e CFD tipologia B1 (Fonte: J.A. Toraño, R. Rodriguez, I. Diego, J.M. Rivas, A. Pelegry, Influence of the pile shape on wind erosion CFD emission simulation, in Applied Mathematical Modelling, 2006, 2487- 2502)
SUB- AREA TIPOLOGIA B2 (EPA) TIPOLOGIA B2 (CFD)
- % % 0.2 a 3 8 0.2 b 28 23 0.2 c 0 2 0.6 a 29 24 0.6 b 22 24.5 0.9 15 14.5 1.1 3 4.5 TOTALE 100 100
Tabella 46- Confronto suddivisione sub- aree EPA e CFD tipologia B1 (Fonte: J.A. Toraño, R. Rodriguez, I. Diego, J.M. Rivas, A. Pelegry, Influence of the pile shape on wind erosion CFD emission simulation, in Applied Mathematical Modelling, 2006, 2487- 2502)
SUB- AREA TIPOLOGIA B3 (EPA) TIPOLOGIA B3 (CFD)
- % % 0.2 a 3 9.5 0.2 b 25 21 0.2 c 0 0 0.6 a 28 25 0.6 b 26 26.5 0.9 14 14.5 1.1 4 3 TOTALE 100 100
3.5.2 Valutazione del campo di vento in prossimità del cumulo
Il secondo studio di letteratura36 è finalizzato alla predizione, mediante simulazioni numeriche CFD con software Fluent, del campo di moto del vento su un cumulo di stoccaggio di diversa geometria, essendo un elemento fondamentale nella valutazione del potenziale d'erosione. Come nell'articolo precedente, la risoluzione 3D è basata sul modello RANS e su quello di trasporto turbolento di tipo k- ω nella zona d'ingresso e k- ε in quella d'uscita. I risultati ottenuti sono stati validati con i dati sperimentali in galleria del vento derivanti da studi EPA che misurano la velocità del vento in punti ben definiti come sul pavimento del tunnel e sopra e vicino la superficie del cumulo. Rispetto a quest'ultimi, la modellazione numerica ha il vantaggio di offrire un quadro completo della struttura del flusso e una maggiore flessibilità nel rappresentare geometrie complesse e nel testare diverse velocità e direzioni de vento. Gli oggetti dello studio sono stati cumuli conici e ovoidali, come nel caso precedente, e la mesh utilizzata è irregolare; di seguito si riportano i profili di velocità modellati:
36 T.Badr, J.L. Harion, Numerical modelling of flow over stockpiles: implications on dust emissions,
Sviluppo di metodi di valutazione del rischio ambientale di poli industriali. Capitolo III
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Figura 20- Profilo di velocità del vento per cumulo conico con vento proveniente da sinistra e per cumulo ovoidale nelle tre direzioni di vento previste da EPA (Fonte: T.Badr, J.L. Harion, Numerical modelling of flow over stockpiles: implications on dust emissions, in Atmospheric Environment, 2005,
5576-5584)
È da notare, come sottolinea lo studio, che le zone in cui la velocità del vento è maggiore, in entrambe le configurazioni, sono vicino la sommità sopravento e sui lati e sono quelle in cui è più probabile l'erosione, in quanto il fluido è costretto a muoversi sopra e intorno al cumulo accelerando (le linee di flusso, infatti, deviano incrementando le perdite di carico). La geometria ovoidale è, però, meno soggetta a tale effetto, in quanto le forme più appuntite causano maggiori cadute di pressione. Le simulazioni hanno riscontrato, inoltre, un leggero aumento di pressione nell'approccio del flusso che riduce la velocità alla base, diminuendo la capacità di trasporto di materiale. Il campo di moto nelle zone sottovento, invece, è funzione del tipo di geometria e della direzione e intensità del vento; la differenza di velocità e pressione tra il flusso accelerato e non può causare vortici: come riporta l'articolo, all'aumentare dell'angolo d'incidenza, esso diviene attaccato causando una maggiore velocità del vento e suscettibilità all'erosione (la scia degli eddies aumenta l'energia di trasporto dal flusso medio alle particelle). È stato riscontrato che il campo di moto ritorna imperturbato per distanze pari a 2.5 volte e 5 volte l'altezza del cumulo nel caso conico e ovoidale rispettivamente.
I risultati ottenuti sono stati validati con i valori misurati per il rapporto us/ur, ottenendo buona concordanza in tutti i casi, come mostrato nei grafici seguenti:
Figura 21- Grafici valori misurati vs valori modellati rapporto us/ur nel caso:1) cumulo conico (a) e
ovoidale 0° (b); 2) cumulo ovoidale 20° (a) e 40° (b) della direzione del vento rispetto la normale (Fonte: T.Badr, J.L. Harion, Numerical modelling of flow over stockpiles: implications on dust emissions, in
Sviluppo di metodi di valutazione del rischio ambientale di poli industriali. Capitolo IV
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IV Applicazione al caso studio: definizione dello scenario emissivo e
analisi d'incertezza
Il presente capitolo riporta l'applicazione numerica dei modelli di stima delle emissioni diffuse, esposti nel Capitolo II, a uno stabilimento siderurgico di elevata complessità al fine di poter definire lo scenario emissivo, dato d'input necessario ai modelli di dispersione degli inquinanti in aria per la valutazione delle concentrazioni, passo preliminare alla procedura di risk assessment di tipo ambientale. È, inoltre, effettuata l'analisi d'incertezza dei risultati ottenuti: essa è finalizzata allo studio dell'effetto della variabilità dei parametri d'input dei modelli sui flussi di massa emessi (dato d'output) e di come l'incertezza in ingresso si ripercuote in uscita, individuando quali grandezze forniscono il contributo maggiore. L'anno produttivo di riferimento è il 2011.
4.1 Definizione delle sorgenti d'emissione diffusa del caso studio esaminato