Metodologia di ottimizzazione di miscele di fluidi organici per applicazioni ORC a basso GWP

I fluidi organici impiegati nei sistemi energetici ORC possono essere di diverso tipo e, negli anni, si è assistito ad una costante ricerca della specie migliore che sia in grado di massimizzare la resa energetica e minimizzare l’impatto ambientale definito dall’indice GWP. Il futuro, però, sembra sempre più appartenere a miscele di questi fluidi, pertanto nel presente lavoro di tesi si è stabilita una metodologia di ricerca della miscela ottimale in base al campo di applicazione di interesse. A tal scopo, si è implementato un modello numerico di ottimizzazione, basato su una logica Bayesiana, che è in grado di restituire la miscela ottimale massimizzando una funzione multi-obiettivo. Quest’ultima è costituita dalle proprietà principali che caratterizzano i fluidi organici e per ottenerle il modello ha bisogno di applicare delle mixing rules, ovvero delle formulazioni matematiche utilizzate per calcolare il valore numerico di una determinata grandezza appartenente ad una miscela. La definizione e la verifica delle mixing rules adoperate all’interno del modello di ottimizzazione si pone dunque come un passaggio fondamentale per garantire la validità di quest’ultimo. Un’importante proprietà delle miscele è il glide, il quale è calcolato dall’algoritmo di ottimizzazione grazie all’utilizzo del modello VLE non ideale, implementato e validato all’interno di questo lavoro di tesi, che determina la temperatura di saturazione del liquido e del vapore ad una specificata pressione. Infine, il modello di ottimizzazione è stato impiegato per la ricerca di una miscela ottimale a basso GWP per la sostituzione dell’R134a nel campo delle applicazioni ORC. Tra le diverse soluzioni generate dal modello di ottimizzazione, ne sono state individuate due di maggiore interesse: la miscela con il punteggio della funzione obiettivo più alto e la miscela a zero contenuto di R134a migliore secondo l’algoritmo.