Modelling of unsteady heat transfers by parametric models : application to an industrial vacuum furnace for brazed heat exchangers

Autor: Zacharie, Célien
Přispěvatelé: UL, Thèses, Laboratoire Énergies et Mécanique Théorique et Appliquée (LEMTA ), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Fives Cryo, Université de Lorraine, Benjamin Rémy, Vincent Schick
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Thermique [physics.class-ph]. Université de Lorraine, 2020. Français. ⟨NNT : 2020LORR0264⟩
Popis: In the brazed aluminium heat exchanger manufacturing process at Fives Cryo (88, France), the brazing operation in an electric vacuum furnace consists of assembling a stack of aluminum parts of several cubic meters by making it reach the melting temperature of the braze. The control of heat transfer during this operation is necessary to ensure production quality. The long-term challenge for the company is to develop a new simulation tool based on reduced models, adaptable to all heat exchanger geometries, and to implement it on the real process to optimize the control of the furnace. Within the framework of the thesis, it was shown that parametric models ARX can reproduce the behaviour of the studied system composed of the furnace and its load under certain conditions. ARX models can be interpreted as a by-product of heat transfer functions that can recalculate temperatures at relevant points of the load: at its surface and its core. To verify their identifiability, these behavior laws were studied from numerical modeling of the system using FlexPDE® (1D and 2D) and Simfurnace® (internal 3D software). In parallel, a characterization of the process metrology was carried out. The evaluation and control of measurement errors in a device under vacuum and subjected to high radiative fluxes are essential to obtain reliable temperature measurements in transient and stationary states. The research of instrumentation conditions guaranteeing this reliability is a major challenge to make the brazing process reproducible. This property is also required to properly identify transfer functions from experimental data and to exploit them afterwards.
Dans le procédé de fabrication d'échangeurs de chaleur à plaques et ondes brasées chez Fives Cryo (88, France), l'opération de brasage dans un four électrique sous vide consiste à assembler un empilement de pièces en aluminium de plusieurs mètres cubes en portant ce dernier à la température de fusion de la brasure. La maîtrise des transferts de chaleur lors de cette opération est nécessaire afin d'assurer la qualité de production. L'enjeu à terme, pour l'entreprise, est de développer un nouvel outil de simulation basé sur des modèles réduits, adaptables à toutes les topologies d'échangeurs, et de l'implémenter sur le procédé réel pour optimiser le pilotage du four. Dans le cadre de la thèse, on a montré que des modèles paramétriques de type ARX pouvaient reproduire le comportement du système étudié composé du four et de sa charge, sous certaines conditions. Les modèles ARX peuvent être interprétés comme des sous-produits de fonctions de transfert thermiques qui peuvent recalculer des températures en certains points pertinents de la charge : à sa surface et en son centre. Pour vérifier leur identifiabilité, ces lois de comportement ont été étudiées à partir de modélisations numériques du système réalisées à l'aide des logiciels FlexPDE® (1D et 2D) et Simfurnace® (logiciel interne 3D). En parallèle, une caractérisation de la métrologie du procédé a été réalisée. L'évaluation et la maîtrise des erreurs de mesure dans un dispositif sous vide et soumis à de hauts flux radiatifs sont essentielles pour obtenir des mesures fiables des températures en régimes transitoire et stationnaire. La recherche des conditions d'instrumentation garantissant cette fiabilité est un enjeu de premier ordre pour rendre le procédé de brasage reproductible, cette propriété étant requise par ailleurs pour identifier convenablement des fonctions de transfert à partir de données expérimentales et les exploiter par la suite.
Databáze: OpenAIRE
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