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Modello statistico per la determinazione della temperature di autoaccensione di polveri metalliche disperse in nube = Statistical model for determining the autoignition temperature of metal dust clouds

Davide Raffaele Giardino

Modello statistico per la determinazione della temperature di autoaccensione di polveri metalliche disperse in nube = Statistical model for determining the autoignition temperature of metal dust clouds.

Rel. Luca Marmo, Enrico Danzi, Enrico Bibbona. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Chimica E Dei Processi Sostenibili, 2018

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Abstract:

La presenza di polveri combustibili, utilizzate come materie prima o ottenute come prodotti finale o sottoprodotti di lavorazione, rappresenta da sempre un grosso problema per quanto riguarda la tutela della salute e della sicurezza nei principali settori dell’industria mondiale. Negli ultimi decenni sono state molte le esplosioni e gli incendi verificatesi a causa della accensione di polveri combustibili disperse in aria sotto forma di nube. Tale pericolosità molto spesso viene sottovaluta e non è ancora del tutto nota, in particolare per quanto riguarda le polveri metalliche. Per determinare la pericolosità e i rischi di un determinato tipo di polvere esistono alcuni parametri definiti dalle diverse normative nazionali ed europee. In particolare per quanto riguarda la sensibilità all’innesco, si fa riferimento principalmente a 4 parametri, quali: l’energia minima di innesco (MIE), la minima concentrazione esplodibile (MEC), la concentrazione di ossigeno limitante (LOC) e la temperatura minima di innesco (MIT). Invece per quanto riguarda la misura della violenza di un’esplosione, si utilizzano altri 3 parametri, quali: la massima pressione di esplosione (PMAX), l'incremento massimo di pressione (dP/dt)MAX , e l’indice di Esplodibilità (KST). La determinazione precisa di questi parametri risulta quindi indispensabile per mettere in atto in maniera adeguata le misure di prevenzione protezione contro le esplosioni. Il lavoro svolto in questa tesi si focalizza sulla determinazione della temperatura minima di innesco, di un campione di polvere metallica, e la successiva realizzazione di una sequenza di prove random che per mette di fare la modellazione matematica-statistica dei risultati, in modo da proporre una nuova definizione della temperatura di autoaccensione delle polveri disperse sotto forma di nube basata sul concetto di probabilità. La polvere utilizzata, ricavata dagli scarti di un processo di granigliatura di pezzi in alluminio, ha una composizione del 90% di ferro e il 3% di alluminio oltre a contenere ossidi e altri composti in quantità inferiore. Il campione utilizzato per il calcolo della MIT e per le prove random è stato setacciato in modo da contenere particelle di dimensioni inferiori a 500 µm. La Temperatura minima di innesco, abbreviata solitamente con l’acronimo MIT (Minimum Ignition Temperature) è stata determinata seguendo le indicazioni della norma CEI EN 50281-2-1:1999, la quale definisci la MIT come il valore di temperatura di 20°C inferiore alla temperatura più alta per la quale in 10 prove consecutive non si ha alcun innesco. Partendo da tale definizione della MIT si è proposto una nuova definizione della temperatura di autoaccensione sul concetto di probabilità di innesco. Per fare ciò sono stati effettuati un numero elevato di prove con una sequenza casuale in un intervallo di temperatura che contiene il PEI (Probability Escalation Interval), ossia l’intervallo di temperatura nel quale l’innesco è un fenomeno probabilistico e non più deterministico, e la probabilità di innesco della polvere sotto forma di nube passa da 0 a 1. I dati sperimentale ricavati sono stati interpretati con un modello statistico di regressione logistica che ha permesso di identificare con un opportuno grado di affidabilità il valore di temperatura al di sotto del quale la probabilità di innesco è inferiore ad una soglia prestabilita. Negli sperimenti effettuati è stato utilizzato il forno Godbert-Greenvald, noto come forno G-G.

Relators: Luca Marmo, Enrico Danzi, Enrico Bibbona
Academic year: 2018/19
Publication type: Electronic
Number of Pages: 82
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Chimica E Dei Processi Sostenibili
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-22 - CHEMICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/9136
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