Estudo da Dispersão de Monóxido de Carbono em Túnel Rodoviário

Estudo da Dispersão de Monóxido de Carbono em Túnel

Rodoviário

Felipe B. Volponi RA: 060614

•Motivação

•Objetivo

•Modelo •Resultados

•Conclusões

Apresentação

• Os túneis tem grande importância no deslocamento de veículos nas cidades e rodovias

• Necessidade da garantia da qualidade do ar no interior dos túneis.

• Ponto crítico nas épocas de superlotação das estradas com muito tráfego, uma grande quantidade de carros parados liberam gases na marcha lenta.

• A maioria dos túneis utiliza sistemas de ventilação com uso de exaustores centrais.

Motivação

•Entendimento dos mecanismos de dispersão dos gases em túnel, avaliando a eficiência da ventilação

•Verificação dos níveis de concentração de CO na região próxima aos carros.

Objetivo

• Ilustração do Modelo

Domínio: 60 metros de comprimento 8 metros de alturaMalha 2-D : 33 blocos em X 20 blocos em YCarros: 4 metros de comprimento 1,6 metros de altura – dispostos a 30 cm do pisoEfeitos de Empuxo: Diferença de Densidades com referência em 1,18

kg/m³

Modelo

Parede Superior e Inferior: PLATE com Atrito

Parede Leste e Oeste: OUTLET Condição de Pressão 1 bar

Condição de Temperatura (in cell)FAN: Largura – 80 cm Posição – 7 m da entrada a 7,2 m de altura CC. – Velocidade em X = 34 m/s

Modelo

Criação de Variáveis:FCO – Fração de CO ( campo a ser resolvido)Fair – Fração de Ar (1 – FCO) – programado como

INFORM19Rmix – Constante da Mistura (FCO*RCO +Fair*Rair)

– programado como INFORM19

RCO = 296,93 e Rair = 286,99

Cálculo da Densidade – INFORM6 Isotérmico Térmico

Modelo

REFMIX

REF

TR

PP

1)( 1

1

TTR

PP

REFMIX

REF

Modelo de Turbulência: LVEL PRT (CO) = 0,6928PRANDTL (CO) = 0,7593

FONTES ESPECIAIS – programação no Grupo 13 INLET (INCO01 ,EAST ,7,7,2,2,1,1,1,1) VALUE (INCO01 ,P1 , 5.090000E-01) – ρ(CO)*U1 VALUE (INCO01 ,U1 , 5.000000E-01) VALUE (INCO01 ,V1 , 0.000000E+00) VALUE (INCO01 ,TEM1, 2.800000E+01) – Somente para

Térmico COVAL (INCO01 ,FCO , FIXVAL , 9.810000E-05) –

Correlação para área do bloco para gases de escape com concentração de 0,5% de CO

TREF = 295 K = 22°C

Modelo

• Avaliação dos Resíduos

Resultados

VARIÁVEL RESREF RES SUM/ RESREF RES SUM

MODELO ISOTÉRMICO

P1 3,374E-03 1,570E-02 5,299E-05

U1 5,438E-02 1,000E+00 5,440E-02

V1 2,287E-03 8,459E-01 2,780E-03

FCO 2,360E-08 9,394E-01 2,217E-08

MODELO TÉRMICO

P1 3,369E-03 1,190E+00 4,010E-03

U1 5,434E-02 4,617E+00 2,509E-01

V1 3,377E-03 2,071E+00 6,994E-03

TEM1 5,735E+00 6,790E+00 3,894E+1

FCO 2,443E-05 8,823E-01 2,155E-05

• Campo de Pressão Isotérmico

Resultados

• Campo de Velocidade Isotérmico

Resultados

• Dispersão de CO Modelo Isotérmico

Resultados

• Dispersão de CO Modelo Térmico

Resultados

• Avaliação das Concentrações de CO em y = 1,9 m (Isotérmico)

Resultados

• Avaliação das Concentrações de CO em y = 1,9 m (Térmico)

Resultados

• O modelo de simulação apesar de simplificado conseguiu atingir seu objetivo principal na avaliação da dispersão dos gases de forma qualitativa. Os fenômenos observados estão dentro dos resultados esperados.

• Na avaliação da concentração verificou-se que o uso do sistema de ventilação conseguiu manter os níveis de contaminantes em uma condição aceitável para o ser humano.

• A consideração da temperatura no modelo representou em grandes diferenças no campo de concentrações, visto que a redução da densidade do gás favorece na eficiência do sistema de exaustão.

• O modelo construído apesar de representar os fenômenos de forma qualitativa não é passível de utilização no projeto de um sistema de ventilação. A tridimensionalidade do problema é um fator crucial no desenvolvimento de tal modelo. E a implantação de algumas tridimensionalidades impõe grandes dificuldades de convergência no modelo e um gasto computacional exponencialmente superior.

• A avaliação de dispersão de gases tem grande complexidade, assim são necessários maiores estudos na geração de um modelo que seja capaz de representar de forma quantitativa os efeitos da dispersão. Aliado a isso a utilização experimentos com dados para validação seria de grande utilidade para calibração dos modelos e entendimento dos fenômenos envolvidos.

Conclusões