Enrico Salvatore Italiano
Reattori multifase: modellazione tramite CFD e Machine Learning = Multiphase reactors: modeling through CFD and Machine Learning.
Rel. Gianluca Boccardo, Agnese Marcato, Daniele Marchisio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Chimica E Dei Processi Sostenibili, 2024
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Abstract
La lotta al cambiamento climatico rappresenta una delle sfide più urgenti e complesse del mondo contemporaneo. L’eccessiva emissione nell’atmosfera terrestre dei gas serra (GHG), dovuta ad una incontrollata intensificazione delle attività umane, ha portato ad un riscaldamento globale significativo. La comunità scientifica concorda nell’attribuire le cause del cambiamento climatico alle emissioni di tali gas di origine antropica, responsabili dell’effetto serra. Risulta dunque fondamentale adottare dei combustibili “green” che permetteranno di raggiungere nel tempo l’indipendenza dal fossile. Una delle molteplici soluzioni che sono state studiate per produrre dei combustibili green consiste nell’integrazione di un processo di biometanazione (BHM) a valle di un impianto di digestione anaerobica (AD), con lo scopo di produrre biometano [CO2 + 4 H2 -> CH4 + 2 H2O].
In letteratura scientifica sono state proposte differenti configurazioni reattoristiche per implementare questo sistema; tra le più promettenti, risalta la BHM condotta in reattori trickle-bed (TBR)
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