Numerical Study of Turbulent Mass Transfer in Separated Flows to Accurately Predict Flow-Accelerated Corrosion. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Yazan Meri - Master's Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 24 December 2026. Download (7MB)

Arabic Abstract

يُعَدّ التآكل المسرَّع بالجريان (FAC) من أبرز الأخطار التي تثير القلق في تصميم وتشغيل محطات الطاقة. فهو يُعَدّ أحد أكثر آليات التآكل شيوعًا، إذ يؤدي إلى تصدع الأنابيب وتوقفات لعمل محطات الطاقة وارتفاع في تكاليف الصيانة. يعتمد FAC أساسًا على عمليتي الذوبان الكيميائي وانتقال الكتلة، وتتأثر معدلاته بشكل كبير بشدة الاضطراب في الجريان. وتزداد معدلات التآكل في المناطق الواقعة بعد الصمامات أو الأكواع أو التوسعات المفاجئة نتيجةً لزيادة الخلط الاضطرابي. يتطلب التنبؤ الدقيق بالتأكل نمذجة دقيقةً لانتقال الكتلة الاضطرابي بالقرب من جدران الأنابيب. يحدث انتقال الكتلة المرتبط بالتآكل عند عدد Schmidt مرتفع، حيث تُخفَّف التذبذبات الاضطرابية لانتقال الكتل بشدة، مما يجعل النماذج العددية عالية الدقة باهظة التكلفة حسابيًا. ومن ناحية أخرى، تعتمد نماذج الاضطراب المبنية على نماذج محاكاة الاضطراب المتوسط(RANS) على علاقات خطية مبسطة لتمثيل انتقال الكتل، وهو ما يحدّ من دقتها التنبؤية في المناطق ذات الجريان المعقد. في إطار هذا البحث، تم تقييم أداء عدد من نماذج محاكاة الاضطراب RANS في التنبؤ بالجريان وانتقال الكتلة بعد منطقة توسع مفاجئ في المقطع. أُجريت المحاكاة باستخدام عدة نماذج اضطراب مع فرضية انتشار الكتلة المبسطة المعروفة باسم SGDH، وتمت مقارنة النتائج مع بيانات تم استخراجها من تجارب سابقة للتحقق من صحتها. أظهرت التقييمات أهمية النمذجة الدقيقة للاضطراب وضرورة تطوير نهج مُحسَّن لمحاكاة انتقال الكتلة الاضطرابي. وبناءً على ذلك، تم اقتراح علاقة جديدة لانتقال الكتلة الاضطرابي باسم TURM بهدف تحسين التنبؤ بانتقال الكتلة. أظهر النموذج المقترح تحسنًا ملحوظًا في تمثيل انتقال الكتلة من الجدار ضمن نطاق واسع من ظروف العمل، مما أسهم في تحسين دقة وموثوقية التنبؤ بظاهرة الـFAC في التطبيقات الهندسية.

English Abstract

Flow-Accelerated Corrosion (FAC) remains a significant concern in power plant design and operation. It is one of the most common degradation mechanisms causing piping failures, unplanned outages, and increased maintenance costs. FAC is mainly driven by chemical dissolution and mass transfer, and its rate is strongly affected by turbulence intensity. Regions such as downstream of orifices, elbows, or sudden expansions often experience accelerated corrosion due to enhanced turbulent mixing. Therefore, accurate prediction of FAC requires precise modeling of local turbulent mass transfer near the wall. The challenge in FAC modeling is that corrosion-related mass transfer occurs at very high Schmidt numbers (Sc), where scalar turbulent fluctuations are highly damped. This makes high-fidelity numerical models computationally demanding. On the other hand, turbulence models based on the Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) approach rely on simplified linear relations for turbulent scalar transport, which often limit their predictive accuracy in complex flow regions. In the framework of this research, the performance of several RANS turbulence models is investigated for predicting flow and mass transfer downstream of a sudden area expansion. Simulations were performed using multiple RANS turbulence models along with the Simple Gradient Diffusion Hypothesis (SGDH), and the results were validated against experimental data. The evaluations highlighted the importance of accurate turbulence modeling and demonstrated the need for a refined approach to predicting turbulent mass transfer. Accordingly, a new TURbulent Mass transfer (TURM) correlation is proposed to improve mass transfer predictions in separated and reattaching flows. The proposed model demonstrates significant improvement in capturing wall mass transfer behavior across a wide range of flow conditions, contributing to more accurate and practical prediction of FAC.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Research > Corrosion Mechanical
Department:	College of Engineering and Physics > Mechanical Engineering
Committee Advisor:	Shams, Afaque
Committee Co-Advisor:	Hunter, Timothy
Committee Members:	Alshehri, Ali
Depositing User:	YAZAN MERI (g201857060)
Date Deposited:	25 Dec 2025 08:26
Last Modified:	25 Dec 2025 08:26
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143850