Am Anfang des Entwicklungsprozesses eines Gussbauteils für die Automobilbranche steht klassischerweise die konstruktive Ausarbeitung und die Auslegung auf Zielgrößen, wie Festigkeit, Steifigkeit bzw. die Erfüllung der Crashlasten. Im nächsten Entwicklungsschritt wird, oftmals in Zusammenarbeit mit externen Lieferanten, das Werkzeugkonzept entwickelt und die Herstellbarkeit mit Hilfe von Gießsimulationen abgesichert. Bei der Fertigung verursachen streuende Prozessgrößen, wie etwa Geschwindigkeits- oder Temperaturniveaus, Schwankungen in der Leistungsfähigkeit des Endprodukts (z. B. lokale Bruchdehnung oder Zugfestigkeit). Maßnahmen zur Erhöhung der Prozessstabilität und zur Reduktion des Verschleißes konzentrieren sich oftmals auf die erfahrungsbasierte Verbesserung des Fertigungsprozesses und Anpassungen des Anguss- und Überlaufsystems. Größere Änderungen der Bauteilgeometrie sind häufig aus zeitlichen Gründen nicht mehr möglich. Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, optimierte modularisierte Grundgeometrien, wie Rippen oder Umlenkungen, mit Hilfe von numerischen Formoptimierungen zu entwickeln, um diese schon von Anfang an in der Bauteilentwicklung zu berücksichtigen. Als Zielfunktionen dienen strömungs- und strukturmechanische Kenngrößen, um einerseits verschleißfördernde Mechanismen und füllungsbedingte Defekte zu reduzieren und andererseits die Beanspruchbarkeit zu erhöhen. Bei den Untersuchungen wird zusätzlich die Robustheit des Ergebnisses analysiert, um Verbesserungspotenziale auch bei streuenden Randbedingungen realisieren zu können. / The virtual development process of an automotive casting part usually begins with classical design tasks and analyses of material strength, stiffness and crash load cases. In the next step, often in cooperation with external suppliers, the tooling concept is developed and casting simulations are used to ensure manufacturability. During manufacturing there is a scatter in process parameters, such as flow velocity or temperature levels, which in turn cause a scatter in the performance of the final product (e.g. local elongation at fracture or ultimate tensile strength). Means to increase process stability and yield are often limited to knowledge-based improvements of the manufacturing process parameters and adaptations of the gating and overflow system. Major changes to the part geometry are usually no longer possible due to project time constraints. Therefore it is the goal of this thesis to optimize modularized basic geometries, like ribs or bends, by using numerical shape optimizations and employ them right from the beginning of the part development process. For the objective functions of the optimizations the disciplines of fluid dynamic filling and the resulting structural behaviour are considered. In addition, the resulting shape is analyzed with regards to robustness towards scatter in manufacturing operating conditions. By using these new modularized geometries the overall robustness of the final product is expected to be increased.

A new combination of techniques for the numerical computation of incompressible flow is presented. The temporal discretization bases on the discontinuous Galerkin-formulation. Both constant (DG(0)) and linear approximation (DG(1)) in time is discussed. In case of DG(1) an iterative method reduces the problem to a sequence of problems each with the dimension of the DG(0) approach. For the semi-discrete problems a Galerkin/least-squares method is applied. Furthermore a non-overlapping domain decomposition method can be used for a parallelized computation. The main advantage of this approach is the low amount of information which must be exchanged between the subdomains. Due to the slight bandwidth a workstation-cluster is a suitable platform. Otherwise this method is efficient only for a small number of subdomains. The interface condition is of the Robin/Robin-type and for the Navier-Stokes equation a formulation introducing a further pressure interface condition is used. Additionally a suggestion for the implementation of the standard k-epsilon turbulence model with special wall function is done in this context. All the features mentioned above are implemented in a code called ParallelNS. Using this code the verification of this approach was done on a large number of examples ranging from simple advection-diffusion problems to turbulent convection in a closed cavity.

Many fluid flow processes in nature and technology are characterized by the presence and coexistence of two ore more phases. These two- or multiphase flows are furthermore characterized by a greater complexity of possible flow phenomena and phase interactions then in single phase flows and therefore the numerical simulation of these multiphase flows is usually demanding a much higher numerical effort. The presented work summarizes the research and development work of the author and his research group on "Numerical Methods for Multiphase Flows" at the University of Technology, Chemnitz over the last years. This work was focussed on the development and application of numerical approaches for the prediction of disperse fluid-particle flows in the field of fluid mechanics and process technology. A main part of the work presented here is concerned with the modelling of different physical phenomena in fluid-particle flows under the paradigm of the Lagrangian treatment of the particle motion in the fluid. The Eulerian-Lagrangian approach has proved to be an especially well suited numerical approach for the simulation of disperse multiphase flows. On the other hand its application requires a large amount of (parallel) computational power and other computational ressources. The models described in this work give a mathematical description of the relevant forces and momentum acting on a single spherical particle in the fluid flow field, the particle-wall interaction and the particle erosion to the wall. Further models has been derived in order to take into account the influence of particle-particle collisions on the particle motion as well as the interaction of the fluid flow turbulence with the particle motion. For all these models the state-of-the-art from literature is comprehensively discussed. The main field of interest of the work presented here is in the area of development, implementation, investigation and comparative evaluation of parallelization methods for the Eulerian-Lagrangian approach for the simulation of disperse multiphase flows. Most of the priorly existing work of other authors is based on shared-memory approaches, quasi-serial or static domain decomposition approaches. These parallelization methods are mostly limited in theire applicability and scalability to parallel computer architectures with a limited degree of parallelism (a few number of very powerfull compute nodes) and to more or less homogeneous multiphase flows with uniform particle concentration distribution and minor complexity of phase interactions. This work now presents a novel parallelization method developed by the author, realizing a dynamic load balancing for the Lagrangian approach (DDD - Dynamic Domain Decomposition) and therefore leading to a substantial decrease in total computation time necessary for multiphase flow computations with the Eulerian-Lagrangian approach. Finally, the developed and entirely parallelized Eulerian-Lagrangian approach MISTRAL/PartFlow-3D offers the opportunity of efficient investigation of disperse multiphase flows with higher concentrations of the disperse phase and the resulting strong phase interaction phenomena (four-way coupling). / Viele der in Natur und Technik ablaufenden Strömungsvorgänge sind durch die Koexistenz zweier oder mehrerer Phasen gekennzeichnet. Diese sogenannten Zwei- oder Mehrphasensysteme zeichnen sich durch ein hohes Maß an Komplexität aus und erfordern oft einen sehr hohen rechentechnischen Aufwand zu deren numerischer Simulation. Die vorliegende Arbeit faßt langjährige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten des Autors und seiner Forschungsgruppe "Numerische Methoden für Mehrphasenströmungen" an der TU Chemnitz zusammen, die sich mit der Entwicklung und Anwendung numerischer Berechnungsverfahren für disperse Fluid-Partikel-Strömungen auf dem Gebiet der Strömungs- und Verfahrenstechnik befassen. Ein wesentlicher Teil der Arbeit befaßt sich mit der Modellierung unterschiedlicher physikalischer Phänomene in Fluid-Partikel-Strömungen unter dem Paradigma der Lagrange'schen Betrachtungsweise der Partikelbewegung. Das Euler-Lagrange-Verfahren hat sich als besonders geeignetes Berechnungsverfahren für die numerische Simulation disperser Mehrphasenströmungen erwiesen, stellt jedoch in seiner Anwendung auch höchste Anforderungen an die Ressourcen der verwendeten (parallelen) Rechnerarchitekturen. Die näher ausgeführten mathematisch-physikalischen Modelle liefern eine Beschreibung der auf eine kugelförmige Einzelpartikel im Strömungsfeld wirkenden Kräfte und Momente, der Partikel-Wand-Wechselwirkung und der Partikelerosion. Weitere Teilmodelle dienen der Berücksichtigung von Partikel-Partikel-Stoßvorgängen und der Wechselwirkung zwischen Fluidturbulenz und Partikelbewegung. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt im Weiteren in der Entwicklung, Untersuchung und vergleichenden Bewertung von Parallelisierungsverfahren für das Euler-Lagrange-Verfahren zur Berechnung von dispersen Mehrphasenströmungen. Zuvor von anderen Autoren entwickelte Parallelisierungsmethoden für das Lagrange'sche Berechnungsverfahren basieren im Wesentlichen auf Shared-Memory-Ansätzen, Quasi-Seriellen Verfahren oder statischer Gebietszerlegung (SDD) und sind somit in ihrer Einsetzbarkeit und Skalierbarkeit auf Rechnerarchitekturen mit relativ geringer Parallelität und auf weitgehend homogene Mehrphasenströmungen mit geringer Komplexität der Phasenwechselwirkungen beschränkt. In dieser Arbeit wird eine vom Autor entwickelte, neuartige Parallelisierungsmethode vorgestellt, die eine dynamische Lastverteilung für das Lagrange-Verfahren ermöglicht (DDD - Dynamic Domain Decomposition) und mit deren Hilfe eine deutliche Reduzierung der Gesamtausführungszeiten einer Mehrphasenströmungsberechnung mit dem Euler-Lagrange-Verfahren möglich ist. Im Ergebnis steht mit dem vom Autor und seiner Forschungsgruppe entwickelten vollständig parallelisierten Euler-Lagrange-Verfahren MISTRAL/PartFlow-3D ein numerisches Berechnungsverfahren zur Verfügung, mit dem disperse Mehrphasenströmungen mit höheren Konzentrationen der dispersen Phase und daraus resultierenden starken Phasenwechselwirkungen (Vier-Wege-Kopplung) effektiv untersucht werden können.

Die Dissertation bietet eine umfassende Analyse des quasi-stationären und dynamischen Verhaltens des Bezugspegels in den Nullkammerpegelgefäßen hydrostatischer Füllstandsmesssysteme von Siedewasserreaktoren. Die bislang rein phänomenologisch beschriebenen Übergangsprozesse im Pegelgefäß werden experimentell untersucht und in ihrer Wirkung auf das Messsystem bewertet. Da der Bezugsfüllstand und die Temperaturpulsationen sicherheitsrelevante Messgrößen sind, wird ein Beitrag zur Reaktorsicherheit geleistet. Die neuartigen, nichtinvasiven Verfahren zur Messung der Phasenverteilung im Pegelgefäß liefern realistische, unverfälschte Messdaten. Die Validierung von Simulationscodes und die sicherheitstechnische Bewertung von Siedewasserreaktoren werden dadurch verbessert. Das im CFD-Code Ansys CFX 14 entwickelte und experimentell validierte Modell bietet eine wichtige Grundlage für die numerische Simulation des Füllstandsmesssystems in Ergänzung zu Experimenten und zur Einbindung in Systemsimulationen.

Am Anfang des Entwicklungsprozesses eines Gussbauteils für die Automobilbranche steht klassischerweise die konstruktive Ausarbeitung und die Auslegung auf Zielgrößen, wie Festigkeit, Steifigkeit bzw. die Erfüllung der Crashlasten. Im nächsten Entwicklungsschritt wird, oftmals in Zusammenarbeit mit externen Lieferanten, das Werkzeugkonzept entwickelt und die Herstellbarkeit mit Hilfe von Gießsimulationen abgesichert. Bei der Fertigung verursachen streuende Prozessgrößen, wie etwa Geschwindigkeits- oder Temperaturniveaus, Schwankungen in der Leistungsfähigkeit des Endprodukts (z. B. lokale Bruchdehnung oder Zugfestigkeit). Maßnahmen zur Erhöhung der Prozessstabilität und zur Reduktion des Verschleißes konzentrieren sich oftmals auf die erfahrungsbasierte Verbesserung des Fertigungsprozesses und Anpassungen des Anguss- und Überlaufsystems. Größere Änderungen der Bauteilgeometrie sind häufig aus zeitlichen Gründen nicht mehr möglich. Das Ziel dieser Arbeit ist es daher, optimierte modularisierte Grundgeometrien, wie Rippen oder Umlenkungen, mit Hilfe von numerischen Formoptimierungen zu entwickeln, um diese schon von Anfang an in der Bauteilentwicklung zu berücksichtigen. Als Zielfunktionen dienen strömungs- und strukturmechanische Kenngrößen, um einerseits verschleißfördernde Mechanismen und füllungsbedingte Defekte zu reduzieren und andererseits die Beanspruchbarkeit zu erhöhen. Bei den Untersuchungen wird zusätzlich die Robustheit des Ergebnisses analysiert, um Verbesserungspotenziale auch bei streuenden Randbedingungen realisieren zu können.:1 Einleitung 1.1 Motivation und Problemstellung 1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise 1.3 Stand von Wissenschaft und Technik 2 Grundlagen 2.1 Leichtmetallgussbauteile im Automobil 2.2 Geometrische Gestaltung von Gussbauteilen 2.3 Modellierung gießtechnischer Fertigungsverfahren 2.4 Strukturmechanische Modellierung von Gussbauteilen 2.5 Numerische Optimierung 3 Modellaufbau und -analyse 3.1 Geometrische Entwurfsmodelle 3.2 Strömungsmodellbildung zur Abbildung der Fertigungseinflüsse 3.3 Strukturberechnungsmodell unter Berücksichtigung materieller Defekte 4 Optimierung der Umlenkung 4.1 Optimierungsstrategie und -prozesskette 4.2 Zielfunktionen 4.3 Optimierung mit Entwurfsmodell I 4.4 Optimierung mit Entwurfsmodell II 4.5 Diskussion der Ergebnisse 5 Optimierung der Rippe 5.1 Optimierungsstrategie und -prozesskette 5.2 Ziel- und Restriktionsfunktionen 5.3 Multidisziplinäre Optimierung 5.4 Diskussion der Ergebnisse 6 Zusammenfassung 7 Ausblick Anhang Abkürzungs- und Symbolverzeichnis Literatur- und Quellenverzeichnis / The virtual development process of an automotive casting part usually begins with classical design tasks and analyses of material strength, stiffness and crash load cases. In the next step, often in cooperation with external suppliers, the tooling concept is developed and casting simulations are used to ensure manufacturability. During manufacturing there is a scatter in process parameters, such as flow velocity or temperature levels, which in turn cause a scatter in the performance of the final product (e.g. local elongation at fracture or ultimate tensile strength). Means to increase process stability and yield are often limited to knowledge-based improvements of the manufacturing process parameters and adaptations of the gating and overflow system. Major changes to the part geometry are usually no longer possible due to project time constraints. Therefore it is the goal of this thesis to optimize modularized basic geometries, like ribs or bends, by using numerical shape optimizations and employ them right from the beginning of the part development process. For the objective functions of the optimizations the disciplines of fluid dynamic filling and the resulting structural behaviour are considered. In addition, the resulting shape is analyzed with regards to robustness towards scatter in manufacturing operating conditions. By using these new modularized geometries the overall robustness of the final product is expected to be increased.:1 Einleitung 1.1 Motivation und Problemstellung 1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise 1.3 Stand von Wissenschaft und Technik 2 Grundlagen 2.1 Leichtmetallgussbauteile im Automobil 2.2 Geometrische Gestaltung von Gussbauteilen 2.3 Modellierung gießtechnischer Fertigungsverfahren 2.4 Strukturmechanische Modellierung von Gussbauteilen 2.5 Numerische Optimierung 3 Modellaufbau und -analyse 3.1 Geometrische Entwurfsmodelle 3.2 Strömungsmodellbildung zur Abbildung der Fertigungseinflüsse 3.3 Strukturberechnungsmodell unter Berücksichtigung materieller Defekte 4 Optimierung der Umlenkung 4.1 Optimierungsstrategie und -prozesskette 4.2 Zielfunktionen 4.3 Optimierung mit Entwurfsmodell I 4.4 Optimierung mit Entwurfsmodell II 4.5 Diskussion der Ergebnisse 5 Optimierung der Rippe 5.1 Optimierungsstrategie und -prozesskette 5.2 Ziel- und Restriktionsfunktionen 5.3 Multidisziplinäre Optimierung 5.4 Diskussion der Ergebnisse 6 Zusammenfassung 7 Ausblick Anhang Abkürzungs- und Symbolverzeichnis Literatur- und Quellenverzeichnis

Geotechnische Problem- und Fragestellungen befassen sich zunehmend mit der komplexen Interaktion unterschiedlicher physikalischer Prozesse. Ein Beispiel sind hydro-mechanische Wechselwirkungen, die in verschiedenen Anwendungsbereichen eine große Rolle spielen (Hydraulic Fracturing, Bewertung von Barriereintegrität, Böschungsanalysen, etc.). Numerische Simulationen helfen dabei, umfangreiche multiphysikalische Vorgänge abzubilden. Zur hinreichend genauen und effizienten Bearbeitung kann es jedoch sein, dass die Anwendung eines einzelnen spezialisierten Softwarepaketes nicht ausreicht und nur Softwarekopplungen Abhilfe schaffen. Die vorliegende Arbeit erweitert die geomechanische Komplexität einer hydro-mechanischen Kopplung auf visko-elasto-plastisches Materialverhalten im Salinar. Betrachtet werden langandauernde und großräumig induzierte Fluidbewegungen in den durch Volumenkonvergenz charakterisierten lösungserfüllten Abbauen in einem generischen Kali- bzw. Steinsalzbergwerk. Zur Bearbeitung der Problemstellung wird eine grundlegende Methode zur Kopplung der numerischen Codes FLAC3D und Ansys Fluent entwickelt, detailliert vorgestellt und verifiziert. Unterschiedliche Modellszenarien in Bezug auf die initiale Fluidverteilung simulieren eindrucksvoll das Strömungsverhalten im generischen Grubenmodell unter Ausbildung eines freien Fluidspiegels oder eines Überdrucks im eingeschlossenen Fluid. Die Ergebnisse werden umfassend analysiert und das Potenzial zu Effizienzsteigerung durch die Softwarekopplung aufgezeigt. / Geotechnical problems and questions are progressively dealing with complex interactions of different physical processes. An example is hydro-mechanical coupling playing an important role in various research topics and applications (e.g. hydraulic fracturing, assessment of barrier integrity and slope analysis). Numerical simulations help to model extensive multi-physical processes. However, for an accurate and efficient processing, using a single specialized numerical code may not be sufficient and solutions can be obtained only with software couplings. The presented work extends the geomechanically complexity of a hydro-mechanical coupling by visco-elasto-plastic material behaviour in salt formations considering long-lasting and large-scale induced fluid flow within solution-filled cavities in a generic potash or rock salt mine, due to volume convergence. For solving this problem, a basic method for coupling the numerical codes FLAC3D and Ansys Fluent is developed, presented, and verified in detail. Different model scenarios in respect to initial fluid saturation are simulating the fluid flow in the generic mine model, depicting either a free fluid surface or an excess pressure in the trapped fluid. The results are analysed, and the potential for the increase of efficiency through the software coupling of FLAC3D and Ansys Fluent is demonstrated.

The design and optimization of entrained flow gasifiers is conducted more and more via computational fluid dynamics (CFD). A detailed resolution of single coal particles within such simulations is nowadays not possible due to computational limitations. Therefore the coal particle conversion is often represented by simple 0-D models. For an optimization of such 0-D models a precise understanding of the physical processes at the boundary layer and within the particle is necessary. In real gasifiers the particles experience Reynolds numbers up to 10000. However in the literature the conversion of coal particles is mainly regarded under quiescent conditions. Therefore an analysis of the conversion of single particles is needed. Thereto the computational fluid dynamics can be used. For the detailed analysis of single reacting particles under flow conditions a CFD model is presented. Practice-oriented parameters as well as features of the CFD model result from CFD simulations of a Siemens 200MWentrained flow gasifier. The CFD model is validated against an analytical model as well as two experimental data-sets taken from the literature. In all cases good agreement between the CFD and the analytics/experiments is shown. The numerical model is used to study single moving solid particles under combustion conditions. The analyzed parameters are namely the Reynolds number, the ambient temperature, the particle size, the operating pressure, the particle shape, the coal type and the composition of the gas. It is shown that for a wide range of the analyzed parameter range no complete flame exists around moving particles. This is in contrast to observations made by other authors for particles in quiescent atmospheres. For high operating pressures, low Reynolds numbers, large particle diameters and high ambient temperatures a flame exists in the wake of the particle. The impact of such a flame on the conversion of the particle is low. For high steam concentrations in the gas a flame appears, which interacts with the particle and influences its conversion. Furthermore the impact of the Stefan-flow on the boundary layer of the particle is studied. It is demonstrated that the Stefan-flow can reduce the drag coefficient and the Nusselt number for several orders of magnitude. On basis of the CFD results two new correlations are presented for the drag coefficient and the Nusselt number. The comparison between the correlations and the CFD shows a significant improvement of the new correlations in comparison to archived correlations. The CFD-model is further used to study moving single porous particles under gasifying conditions. Therefore a 2-D axis-symmetric system of non-touching tori as well as a complex 3-D geometry based on the an inverted settlement of monodisperse spheres is utilized. With these geometries the influence of the Reynolds number, the ambient temperature, the porosity, the intrinsic surface and the size of the radiating surface is analyzed. The studies show, that the influence of the flow on the particle conversion is moderate. In particular the impact of the flow on the intrinsic transport and conversion processes is mainly negligible. The size of the radiating surface has a similar impact on the conversion as the flow in the regarded parameter range. On basis of the CFD calculations two 0-D models for the combustion and gasification of moving particles are presented. These models can reproduce the results predicted by the CFD sufficiently for a wide parameter range.

The design and optimization of entrained flow gasifiers is conducted more and more via computational fluid dynamics (CFD). A detailed resolution of single coal particles within such simulations is nowadays not possible due to computational limitations. Therefore the coal particle conversion is often represented by simple 0-D models. For an optimization of such 0-D models a precise understanding of the physical processes at the boundary layer and within the particle is necessary. In real gasifiers the particles experience Reynolds numbers up to 10000. However in the literature the conversion of coal particles is mainly regarded under quiescent conditions. Therefore an analysis of the conversion of single particles is needed. Thereto the computational fluid dynamics can be used. For the detailed analysis of single reacting particles under flow conditions a CFD model is presented. Practice-oriented parameters as well as features of the CFD model result from CFD simulations of a Siemens 200MWentrained flow gasifier. The CFD model is validated against an analytical model as well as two experimental data-sets taken from the literature. In all cases good agreement between the CFD and the analytics/experiments is shown. The numerical model is used to study single moving solid particles under combustion conditions. The analyzed parameters are namely the Reynolds number, the ambient temperature, the particle size, the operating pressure, the particle shape, the coal type and the composition of the gas. It is shown that for a wide range of the analyzed parameter range no complete flame exists around moving particles. This is in contrast to observations made by other authors for particles in quiescent atmospheres. For high operating pressures, low Reynolds numbers, large particle diameters and high ambient temperatures a flame exists in the wake of the particle. The impact of such a flame on the conversion of the particle is low. For high steam concentrations in the gas a flame appears, which interacts with the particle and influences its conversion. Furthermore the impact of the Stefan-flow on the boundary layer of the particle is studied. It is demonstrated that the Stefan-flow can reduce the drag coefficient and the Nusselt number for several orders of magnitude. On basis of the CFD results two new correlations are presented for the drag coefficient and the Nusselt number. The comparison between the correlations and the CFD shows a significant improvement of the new correlations in comparison to archived correlations. The CFD-model is further used to study moving single porous particles under gasifying conditions. Therefore a 2-D axis-symmetric system of non-touching tori as well as a complex 3-D geometry based on the an inverted settlement of monodisperse spheres is utilized. With these geometries the influence of the Reynolds number, the ambient temperature, the porosity, the intrinsic surface and the size of the radiating surface is analyzed. The studies show, that the influence of the flow on the particle conversion is moderate. In particular the impact of the flow on the intrinsic transport and conversion processes is mainly negligible. The size of the radiating surface has a similar impact on the conversion as the flow in the regarded parameter range. On basis of the CFD calculations two 0-D models for the combustion and gasification of moving particles are presented. These models can reproduce the results predicted by the CFD sufficiently for a wide parameter range.:List of Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX List of Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .XIII Nomenclature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XV Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XIX 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 1.1 State of the Art in Carbon Conversion Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.1 Combustion of Solid Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.2 Gasification of Porous Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2 Classification of the Present Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 1.3 Overview of the Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 2 Basic Theory and Model Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.1 Geometry and Length Scales of Coal Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 2.2 Conditions in a Siemens Like 200 MW Entrained Flow Gasifier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.1 Velocity Field . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 2.2.2 Temperature Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2.3 Particle Volume Fraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19 2.3 Time Scales of the Physical Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4 Basic Assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21 2.5 Conservation Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.6 Gas Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .26 2.7 Boundary Conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.8 Numerics and Solution Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30 2.9 Mesh and Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .31 3 CFD-based Oxidation Modeling of a Non-Porous Carbon Particle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37 3.1 Chemical Reaction System for Combustion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37 3.1.1 Heterogeneous Reactions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37 3.1.2 Homogeneous Reactions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .40 3.1.3 Comparison of the Semi-Global vs. Reduced Reaction Mechanisms for the Gas Phase . .41 3.2 Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43 3.2.1 Validation Against an Analytical Solution of the Two-Film Model . . . . . . . . . . . . . . . . . .43 3.2.2 Validation Against Experiments I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2.3 Validation Against Experiments II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49 3.3 Influence of Ambient Temperature and Reynolds Number . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .51 3.4 Influence of Heterogeneous Kinetics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.5 Influence of Atmosphere . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .61 3.6 Influence of Operating Pressure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .66 3.7 Influence of Particle Diameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70 3.8 The influence of Particle Shape . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.9 Impact of Stefan Flow on the Boundary Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 3.9.1 Impact of Stefan Flow on the Drag Coefficient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .83 3.9.2 Impact of Stefan Flow on the Nusselt and Sherwood Number . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .85 3.10 Single-Film Sub-Model vs. CFD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.11 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4 CFD-based Numerical Modeling of Partial Oxidation of a Porous Carbon Particle . . . . . . . . . .99 4.1 Chemical Reaction System for Gasification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.1.1 Heterogeneous Chemistry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .100 4.1.2 Homogeneous Chemistry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.2 Two-Dimensional Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4.2.1 Geometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4.2.2 Influence of Reynolds Number and Ambient Temperature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .109 4.2.3 Influence of Porosity and Internal Surface . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 4.3 Comparative Three-Dimensional Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 4.3.1 Geometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126 4.3.2 Results of the 3-D Calculations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 4.4 Extended Sub-Model for Gasification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133 4.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .138 5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . .141 5.1 Summary of This Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .141 5.2 Recommendations for Future Works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .145 6 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 6.1 Appendix I: Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 6.2 Appendix II: Two-Film Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 6.3 Appendix III: Sub-Model for the Combustion of Solid Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 6.4 Appendix IV: Sub-Model for the Gasification of Porous Particles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161

Reservoir simulation is a powerful tool to model fluid flow within oil and gas reservoirs and predict their behaviour. This dissertation is devoted primarily to model some thermal enhanced oil recovery (TEOR) methods. Two software were used for this purpose and namely; Comsol Multiphysics® and CMG® (Computer Modelling Group). The dissertation can be classified into three parts and all of them are standalone that discuss different topics within TEOR. The work starts with reviewing enhanced oil recovery (EOR) methods with concentration on thermal methods (TEOR) for heavy oil and bitumen. Basics of mathematical modelling of single, two-phase, and three-phase flow in porous media that is the base of all commercial and scientific reservoir simulation software are reviewed. Formulations of the set of representative PDEs are reviewed and other formulations are suggested and applied directly in subsequent sections in Comsol Multiphysics®. Part-1: The application of finite element method (FEM) in reservoir simulation has been discussed and evaluated using Comsol Multiphysics package which is based on Galerkin approach. In the demonstrated problems, the mathematical model is solved using mathematics module in Comsol Multiphysics. Energy equation in 1D, Buckley-Leverett benchmark, two-phase flow model on ¼ inverted 5-spot scheme in 3D, and SAGD process PDE model are all solved and discussed. FEM using Comsol Multiphysics looks promising at moderate mobility ratios. Part-2: A comparison of water flooding with steam injection in heavy oil reservoirs as secondary stage is demonstrated and discussed. The whole modelling was achieved by CMG-STARS. A comparison of five different scenarios is shown. SPE4 comparative project data were used for this purpose. The results showed that steam can achieve more recovery in a short period of time with an ultimate recovery factor higher than cold recovery followed by steam flooding process. Part-3: A series of flooding and in-situ combustion experimental work that has been achieved in Kazan Federal University in cooperation with Institute of Drilling Engineering and Fluid Mining (IBF) is elaborated briefly and discussed. Four experiments with different core samples (consolidated and unconsolidated) were run between 05-2020 and 05-2021. The samples were taken from a Russian extra-heavy oilfield with initial viscosity around 600,000 cP. The results were evaluated and a numerical model was built using CMG-STARS. The numerical results were correlating the experimental results. Relative permeability data were history matched for flooding processes and this data was used for in-situ combustion model. Modelling of the reactions in in-situ combustion was a challenge to match the experimental results. The final results showed that steam injection was not the best recovery method for this oilfield and in-situ combustion was the best available technique with the highest recovery factor.