Download Whitepaper
Simulasi Computational Fluid Dynamics (CFD) untuk Analisis Performa Heat Exchanger
Penulis: Caesar Wiratama, M.S.
Email: wiratama@pttensor.com
Abstrak. Heat exchanger merupakan salah satu komponen penting pada fasilitas industry proses, meskipun terdapat berbagai metode analitis dan standar untuk menentukan dimensinya, diperlukan metode untuk verifikasi secara detail dan menyeluruh menggunkan software Computational Fluid Dynamics (CFD). Pada pekerjaan ini, simulasi CFD cross-flow, shell-and-tube heat exchanger dilakukan menggunakan software Cradle CFD pada kondisi steady dan permodelan turbulensi RAS kemudian hasilnya dibandingkan dengan hasil perhitungan analitis LMTD. Hasil simulasi menunjukkan perhitungan pressure drop yang cukup dekat (3% – 6%) dengan hasil analitis persamaan semi-empiris, sedangkan perhitungan temperatur menunjukkan perbedaan yang cukup harus dipertimbangkan (12%) dibandingkan dengan simulasi CFD.
Kata Kunci. Heat Exchanger, Computational Fluid Dynamics (CFD).
1. PEMBUKAAN
Berbagai macam heat exchanger digunakan pada berbagai aplikasi untuk membuang panas [1,2] dengan berbagai arah aliran (parallel, counter, cross), konstruksi (shell-and-tube, plate, plate-fin, shell-and-plate, adiabatic wheel), surface compactness, dan jumlah fluida yang digunakan [3-5]. Heat exchanger (alat penukar kalor) digunakan pada berbagai aplikasi seperti refrigerasi, pengkondisian udara, mobil, industri proses, solar water heater, pembangkit Listrik, dan lain sebagainya.
Pemilihan dimensi heat exchanger sangatlah krusial dan menjadi faktor kunci menentukan ukuran fisik dari komponen dan kebutuhan ruang pada proses industri. Berbagai riset telah dilakukan untuk meningkatkan performa heat exchanger dengan ukuran yang lebih kompak, dengan bantuan komputer modern yang canggih dan peralatan optimasi seperti yang dilakukan oleh [6-10].
Trend saat ini adalah mengoptimasi desain heat exchanger untuk membuat pressure drop serendah mungkin dengan mempertahankan heat transfer coefficient setinggi mungkin. Studi sebelumnya [11-29] menunjukkan berbagai pendekatan untuk optimasi. Pengurangan pressure drop menurunkan biaya operasional akibat daya pompa, meningkatkan heat transfer coefficient menurunkan biaya model heat exchanger karena penggunaan panjang dan material yang lebih sedikit, serta minim pemeliharaan. Namun, biasanya usaha peningkatan heat transfer coefficient berakibat pada meningkatkan pressure drop, sehingga proses optimasinya dapat menjadi tantangan.
Dengan berkembangnya teknologi komputasi, pendekatan CFD menjadi salah satu metode yang populer untuk optimasi desain. Seperti dijelaskan pada [30], baik metode LMTD maupun NTU menunjukkan ketidak-efisienan dan membuat desain yang dibuat dari metode tersebut harus diuji dengan prototype fisik. Sedangkan pendekatan CFD sangat menarik karena tidak melibatkan pengujian fisik yang memakan waktu, biaya, dan tenaga.
2. METODE
Pada pekerjaan ini, pertama-tama akan dihitung beberapa parameter heat transfer dengan Logaritmic Mean Temperature Difference (LMTD), kemudian, model yang sama disimulasikan menggunakan software Cradle CFD (modul scFLOW) yang akan dibandingkan hasilnya. Model yang dipakai adalah fixed-tube sheet shell-and-tube heat exchanger dengan aliran counter yang merupakan salah satu jenis heat exchanger yang umum digunakan. Baffle digunakan untuk menciptakan aliran yang turbulen pada arah kecepatan aliran, untuk meningkatkan koefisien konveksi.
3. STUDI KASUS HEAT EXCHANGER
Fluida air panas (hot) dengan suhu 1000C akan didinginkan ke suhu 600C dengan menggunakan fluida air dingin (cold) dengan suhu 300C, sehingga dengan metode LMTD diperoleh beberapa parameter seperti ditunjukan pada TABEL 1 untuk dimensi, dan TABEL 2 untuk karakteristik aliran dan transfer kalor dengan beberapa tambahan data sebagai pelengkap.
TABEL 1. Rangkuman spesifikasi dimensi heat exchanger
| Parameter | Nilai | Satuan |
| Dtube | 0.02 | m |
| Dshell | 0.18 | m |
| Dinlet,shell | 0.0508 | m |
| SL | 0.03 | m |
| ST | 0.03 | m |
| SD | 0.03354 | m |
| BF | 0.12 | m |
| Aflow | 0.0216 | m2 |
| DH | 0.02 | m |
| N | 16 | – |
| m | 25 | – |
| L | 3.12 | m |
| Ctube | 0.01 | m |
| Baffle Cut | 30% | % |
TABEL 2. Rangkuman parameter aliran fluida dan termodinamis
| Parameter | Nilai | Satuan |
| h | 971.8 | kg/m3 |
| c | 995.7 | kg/m3 |
| vinlet,shell | 1.25812 | m/s |
| vtube | 0.25 | m/s |
| h | 1.22 | Kg/s |
| c | 2.539 | Kg/s |
| 1 | 204814 | W |
| Tlm | 49.49 | 0C |
| Tc,o | 39.3 | 0C |
| Th,o | 60 | 0C |
| Res | 8983.76 | – |
| Ret | 13680.81 | – |
| S | 135.51 | – |
| t | 59.5 | – |
| hshell | 4410.85 | W/m2K |
| htube | 1994.28 | W/m2K |
| U | 1372.87 | W/m2K |
| Pshell | 10161.98 | Pa |
| Ptube | 136.819 | Pa |
| P | 37.26 | Pa |
Permodelan dilakukan pada tiga domain utama, yaitu hot fluid, cold fluid, dan solid yang merepresentasikan tubes dan baffle. Permodelan solid digunakan untuk merepresentasikan conjugate heat transfer yang terjadi karena tidak adanya pencampuran fluida dingin dan panas. Geometri dan lokasi kondisi batas (boundary conditions) diilustrasikan pada GAMBAR 1.
GAMBAR 1. Geometri (domain solid) dan kondisi batas (boundary conditions)
Domain komputasi dilakukan diskretisasi (meshing) menggunakan hybrid mesh, yaitu octree pada bagian yang jauh dari dinding, dan polyhedron pada daerah yang dekat dengan dinding; kombinasi ini membuat mesh yang optimal karena dominan hexahedron untuk komputasi yang efisien, namun dapat mencakup detail dan kurvatur dengan kualitas yang baik dengan polyhedron [31]. Hasil mesh ditampilkan pada GAMBAR 2 dengan rangkuman statistik pada TABEL 3.
GAMBAR 2. Meshing (a) penampang melintang lateral, (b) aksial
Penentuan ukuran mesh ini dilakukan menggunakan metode Grid Independence Test (GIT) dengan mengubah ukuran mesh dan memonitor perubahan nilai hasil perhitungan temperatur pada outlet cold dan outlet hot hingga dipastikan tidak ada perubahan temperatur lagi seiring dengan mengecilnya ukuran mesh (bertambahnya elements).
TABEL 3. Parameter dan statistik mesh
| Statistik | Nilai |
| Nodes | 7,266,979 |
| Faces | 11,029,394 |
| Elements | 2,216,552 |
| Parameter | Nilai |
| Ukuran rata-rata | 10 mm |
| Ukuran Lokal | 5 mm |
| Ukuran dekat dinding | 0.1 mm |
Kemudian, dilakukan setup komputasi untuk simulasi ini dengan beberapa parameter sebagai berikut:
TABEL 4. Parameter dan statistik mesh
| Seting | Pilihan |
| Waktu | Steady |
| Model turbulen | k-omega SST |
| Velocity-pressure coupling | SIMPLE |
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil simulasi dapat diambil antara lain distribusi temperatur, tekanan, kecepatan, serta data sekunder lainya seperti parameter turbulen, shear stress dan lain-lain, namun kita akan membatasi pembahasan pada performa pendinginan dari fluida panas oleh fluida dingin. TABEL 5. Merangkum temperatur pada outlet panas dan dingin, serta pressure drop yang terjadi.
TABEL 5. Rangkuman hasil perhitungan simulasi vs analitis
| Data | CFD | Analitis | Satuan | Selisih (%) |
| Temperatur outlet cold | 41.44 | 39.30 | 0C | 5% |
| Temperature outlet hot | 67.09 | 60.00 | 0C | 12% |
| Pressure drop cold | 10,774.20 | 10,161.89 | Pa | 6% |
| Pressure drop hot | 152.90 | 148.26 | Pa | 3% |
Perhitungan pressure drop menunjukkan hubungan yang cukup baik antara hasil simulasi CFD dan analitis, hal ini dikarenakan perhitungan analitis dilakukan dengan persamaan semi-empiris yang mempertimbangkan keberadaan baffle. Di sisi lain, perhitungan temperatur pada outlet, lebih tepatnya outlet hot, menunjukkan perbedaan hingga 12%. Hal ini diakibatkan karena perhitungan LMTD tidak dapat mempertimbangkan detail dari fenomena aliran fluida, seperti kehadiran baffle, turbulensi, dan efisiensi konveksi secara lokal pada tubes.
GAMBAR 3. Distribusi temperatur di dalam heat exchanger
GAMBAR 3. memperlihatkan distribusi temperatur sepanjang heat exchanger. Terlihat adanya distribusi temperatur yang tidak uniform karena adanya kehadiran baffle. Hal ini juga dapat dijelaskan dengan adanya aliran fluida yang kompleks seperti terlihat pada GAMBAR 4.
GAMBAR 4. Distribusi kecepatan di dalam heat exchanger
Dari hasil di atas, dapat kita lihat bahwa desain secara analitis cukup memberikan gambaran secara global trend pemberian dimensi awal pada desain; namun, untuk memverifikasi performa heat exchanger dengan lebih detail dengan mempertimbangkan fenomena fisik yang lebih nyata, diperlukan uji Computational Fluid Dynamics.
5. KESIMPULAN
Hasil simulasi menunjukkan perhitungan pressure drop yang cukup dekat (3% – 6%) dengan hasil analitis persamaan semi-empiris, sedangkan perhitungan temperature menunjukkan perbedaan yang cukup harus dipertimbangkan (12%) dibandingkan dengan simulasi CFD.
6. UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada PT Tensor Karya Nusantara atas penggunaan sumber daya komputasi, baik hardware maupun lisensi software, serta data-data yang disediakan untuk mengerjakan project ini. Project ini merupakan salah satu Upaya PT Tensor Karya Nusantara untuk memberikan akses lebih bagi para engineer di industri atau academia untuk sumber literasi simulasi numerik.
NOMENKLATUR
Aflow Luas penampang tube bank
BF Baffle spacing
Ctube Clearance antar tubes
DH Hydraulic diameter
Dinlet,shell Diameter inlet ke dalam shell
Dshell,Dtube Diameters dari shell and tube
hshell, htube Heat transfer coefficients pada shell dan tube sides
L Panjang tubes
m Jumlah baffle di dalam shell
h, c Mass flow rates pada fluida panas dan dingin
N Jumlah tubes di dalam shell
s, t Nusselt number di shell dan tube
P Total konsumsi daya
q Beban heat
Res,Ret Bilangan Reynold di Shell dan tube side
SL Pitch longitudinal
ST Pitch transverse
SD Pitch diagonal
Th,o, Tc,o Temperatur outlet panas dan dingin
U Overall heat transfer coefficient
vinlet,shell Kecepatan inlet shell
vtube Kecepatan bagian tube
Tlm Log Mean Temperature Difference
Pshell, Ptube Pressure drop shell dan tube
h, c Massa jenis fluida panas dan dingin
DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Cengel, Introduction to Thermodynamics and Heat Transfer, McGraw-Hill Education; 2 Ed, 2010.
[2] N. V. Suryanarayana, Engineering Heat Transfer, West Publishing Company, USA, 1995.
[3] F. P. Incropera, D. P. DeWitt, T. L. Bergman, A. S Lavine, Fundamentals of Heat and Mass Transfer, Wiley, USA, 2006.
[4] F. M. White, Heat and Mass Transfer, Addison-Wesley Publishing Company, USA, 1991.
[5] T. D Eastop and A. McConkey, Applied Thermodynamics for Engineering Applications, Longman Publishers, Singapore, 1993.
[6] A. Dewan, P. Mahanta, K. S. Raju and P. S. Kumar, Review of passive heat transfer augmentation techniques, Proc. Inst. Mech. Eng. Part A J. Power Energy, 218 (7), 509-527, 2004.
[7] A. Gupta and M. Uniyal, Review of heat transfer augmentation through different passive intensifier methods, IOSR J. of Mechanical and Civil Engineering, 1 (4), 14-21, 2012.
[8] N. K. Nagayach, A. B. Agrawal, Review of heat transfer augmentation in circular and non-circular tube, Int. J. Eng. Res. App., 2 (5), 796-802, 2012.
[9] A. B. Ganorkar and V. M. Kriplani, Review of heat transfer enhancement in different types of extended surfaces, Int. J. Eng. Sci. Techno., 3 (4), 3304-3313, 2011.
[10] K. Stone and S. P. Vanka, Review of Literature on Heat Transfer Enhancement in Compact Heat Exchangers, Available at: https://ideals.illinois.edu/bitstream/handle/2142/11540/TR105.pdf?sequence=2, A report prepared by University of Illinois, August 1996.
[11] W. Liu, S. R. Oh, J. Yang, Optimization of shell-and-tube heat exchangers using a general design approach motivated by constructal theory, Int. J. Heat Mass Transfer, 77, 1144-1154, 2014.
[12] M. Amidpour, A.V. Azad, Economic optimization of shell and tube heat exchanger based on constructal theory, Energy, 36 (2011) 1087-1096
[13] H. Hajabdollahi and S. Sanaye, Multi-objective optimization of shell and tube heat exchangers, Appl. Therm. Eng. ,30 (2010) 1937-1945
[14] V. K. Patel and R.V. Rao, Design optimization of shell-and-tube heat exchanger using particle swarm optimization technique, Appl. Therm. Eng., 30, 1417-1425, 2010.
[15] D. Di Benetto, S. Montelpare, R. Ricci, R. Romagnoli, Convective heat transfer increase in internal laminar flow using a vibrating surface, Int. J. Therm. Sci., 84, 358-368, 2014.
[16] J. Fukai, H. Mitani, K. Nakaso, Convection heat transfer in a shell and tube heat exchanger using sheet fins for effective utilization of energy, Int. J. Heat Mass Transfer, 82, 581-587, 2015.
[17] A.S. Wilson, M.K. Bassiouny, Modeling of heat transfer for flow across tube banks, Chem. Eng. Process., 39, 1-14, 2000.
[18] E. Ozden, I. Tari, Shell side CFD analysis of a small shell-and-tube heat exchanger, Energy Convers. Manage, 51, 1004-1014, 2010.
[19] J. Bock, A.M. Jacobi, W. Liu, L. Ma, J. Yang, A comparison of four numerical modelling approaches for enhanced shell-and-tube heat exchangers with experimental validation, Appl. Therm. Eng., 65, 369-383, 2014.
[20] J. Liu, W. Liu, L. Ma, J. Yang, Thermal-hydraulic performance of a novel shell-and-tube oil cooler with multi-fields synergy analysis, Int. J. Heat Mass Transfer, 77, 928-939, 2014.
[21] M. Picon-Nunez, G.T. Polley, G. Martinez-Rodriguez, Graphical tool for the preliminary design of compact heat exchangers, Appl. Therm. Eng., 61, 36-43, 2013.
[22] B. V. Babu, S.A. Munawar, Differential evolution strategies for optimal design of shell-and-tube heat exchangers, Chem. Eng. Sci., 62, 3720-3739, 2007.
[23] M. Fesanghary, E. Damangir, I. Soleimani, Design optimization of shell and tube heat exchangers using global sensitivity analysis and harmony search algorithm, Appl. Therm. Eng. 29, 1026-1031, 2009.
[24] J. M. Ponce- Ortega, M. Serna-Gonzalez, A. Jimenez-Gutierrez, Use of genetic algorithms for the optimal design of shell-and-tube heat exchangers, Appl. Therm. Eng., 29, 03-209, 2009.
[25] A. C. Caputo, P. M. Pelagagge, P. Salini, Heat exchanger design based on economic optimization, Appl. Therm. Eng. 28, 1151-1159, 2008.
[26] A. Hadidi, A. Nazari, Design and economic optimization of shell-and-tube heat exchangers using biogeography-based (BBO) algorithm, Appl. Therm. Eng., 51, 1263-1272, 2013.
[27] J. Yang, A.W. Fan, W. Liu, A.M Jacobi, Optimization of shell and tube heat exchangers conforming to TEMA standards with designs motivated by constructal theory, Energy Convers. Manage., 78, 468-476, 2014.
[28] Y. Özcelik, Exergetic optimization of shell and tube heat exchangers using a genetic based algorithm, Appl. Therm. Eng. 27, 1849-1856, 2007.
[29] J. F. Guo, L. Cheng, M. T. Xu, Optimization design of shell and tube heat exchanger by entropy generation minimization and genetic algorithm, Appl. Therm. Eng. 29, 2954-2960, 2009.
[30] K.N. Ahmad, M.H. Bashir, M.M.A. Bhutta, N. Hayat, A.R. Khan, S. Khan, CFD applications in various heat exchangers design: A review, Appl. Therm. Eng., 32, 1-12, 2012.
[31] C. Wiratama. Theory and Best Practices of Computational Fluid Dynamics, Sleman. 2025