Analyse de sensibilité de différents cycles de Brayton

Cette étude porte sur l’influence de paramètres clés sur la performance de plusieurs configurations de cycle de Brayton (simple, avec réchauffe, avec régénération, avec refroidissement intermédiaire et cycle complet combinant ces dispositifs). Une modélisation au niveau composant (compresseur et turbine avec rendements isentropiques, pertes de charge dans les échangeurs, efficacité du régénérateur) est couplée à une analyse de sensibilité globale de type Sobol afin d’identifier les leviers dominants sur le travail net et le rendement thermique, sous une contrainte d’apport thermique fixée. Les paramètres étudiés incluent les températures des différentes sources, les rapports de pression, les rendements des composants ainsi que les pertes de charge dans les échangeurs, chacun étant considéré sur une plage de variation réaliste. L’échantillonnage de Saltelli permet d’estimer les indices de sensibilité d’ordre 1 et total. L’approche suivie conserve les bilans énergétiques et les irréversibilités locales, tout en maintenant l’apport de la source constant, de sorte que les variations de puissance et de rendement sont directement corrélées. Les résultats montrent que la température maximale du cycle (température d’entrée turbine) est le paramètre prédominant (indices de Sobol les plus élevés), devant les rendements isentropiques du compresseur et de la turbine ; le rapport de compression et les pertes de charge exercent une influence modérée. Parmi les architectures, la régénération et surtout le cycle complet procurent les gains les plus marqués en travail net et en rendement, tandis que la réchauffe n’est profitable que dans des contextes de chaleur disponible, compte tenu des pertes supplémentaires induites. Ces enseignements orientent le dimensionnement vers l’élévation de la température maximale, l’amélioration des rendements et le contrôle des pertes pour optimiser la performance des systèmes Brayton. La méthode de Sobol offre ainsi une base pertinente pour relier la sensibilité des performances aux impacts économiques, en identifiant les paramètres dont l’optimisation influence le plus le coût global du cycle.

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