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Title: Modelagem da dispersão de odores em ambientes urbanos
metadata.dc.creator: Dourado, Harerton Oliveira
Issue Date: 2013
Abstract: O presente trabalho investigou o problema da modelagem da dispersão de compostos odorantes em presença de obstáculos (cúbicos e com forma complexa) sob condição de estabilidade atmosférica neutra. Foi empregada modelagem numérica baseada nas equações de transporte (CFD1) bem como em modelos algébricos baseados na pluma Gausseana (AERMOD2, CALPUFF3 e FPM4). Para a validação dos resultados dos modelos e a avaliação do seu desempenho foram empregados dados de experimentos em túnel de vento e em campo. A fim de incluir os efeitos da turbulência atmosférica na dispersão, dois diferentes modelos de sub-malha associados à Simulação das Grandes Escalas (LES5) foram investigados (Smagorinsky dinâmico e WALE6) e, para a inclusão dos efeitos de obstáculos na dispersão nos modelos Gausseanos, foi empregado o modelo PRIME7. O uso do PRIME também foi proposto para o FPM como uma inovação. De forma geral, os resultados indicam que o uso de CFD/LES é uma ferramenta útil para a investigação da dispersão e o impacto de compostos odorantes em presença de obstáculos e também para desenvolvimento dos modelos Gausseanos. Os resultados também indicam que o modelo FPM proposto, com a inclusão dos efeitos do obstáculo baseado no PRIME também é uma ferramenta muito útil em modelagem da dispersão de odores devido à sua simplicidade e fácil configuração quando comparado a modelos mais complexos como CFD e mesmo os modelos regulatórios AERMOD e CALPUFF. A grande vantagem do FPM é a possibilidade de estimar-se o fator de intermitência e a relação pico-média (P/M), parâmetros úteis para a avaliação do impacto de odores. Os resultados obtidos no presente trabalho indicam que a determinação dos parâmetros de dispersão para os segmentos de pluma, bem como os parâmetros de tempo longo nas proximidades da fonte e do obstáculo no modelo FPM pode ser melhorada e simulações CFD podem ser usadas como uma ferramenta de desenvolvimento para este propósito. Palavras chave: controle de odor, dispersão, fluidodinâmica computacional, modelagem matemática, modelagem gaussiana de pluma flutuante, simulação de grandes vórtices (LES).
The present work investigated odour dispersion modelling in the presence of obstacles (cubical and complex-shaped buildings) under neutral atmospheric conditions employing numerical modelling based on the transport equations (CFD8) as well as on algebraic Gaussian- based models (AERMOD9, CALPUFF10 and FPM11) and using field and wind tunnel data to validate the models results and evaluate the models performance. To include atmospheric turbulence effects on dispersion, two different subgrid scale models associated to the Large Eddy Simulation (LES) technique were investigated (Dynamic Smagorinsk and WALE12) and to include the building effects on dispersion in the Gaussian-based models, PRIME13 was used. The use of PRIME was also proposed for FPM as a novelty. Overall, results indicate the use of the CFD/LES might be a useful tool for assessment of odour dispersion and impact in the presence of obstacles and also for the development of Gaussian models. Results also indicate that the proposed FPM, which included the effects of the obstacle based on the PRIME model, is a very useful tool in odour dispersion modelling, due to its simplicity and easy set up if compared to the more complex CFD modelling and even regulatory models AERMOD and CALPUFF. The great advantage of FPM is the possibility of estimating intermittency and also the peak-to-mean (P/M) concentration ratio, which are useful parameters for odour impact assessment. Results obtained in the present work indicate the determination of the plume segments dispersion parameters, as well as the long term dispersion parameters in the near field of the source and obstacle in FPM might be improved and CFD could be used as development tool for this purpose. Key words: Odour control, dispersion, computational fluid dynamics (CFD), mathematical modelling, fluctuating plume Gaussian modelling, Large Eddy Simulation (LES).
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/1126
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