Probabilistic Envelope Curves for Extreme Rainfall Events - Curve Inviluppo Probabilistiche per Precipitazioni Estreme

A regional envelope curve (REC) of flood flows summarises the current bound on our experience of extreme floods in a region. RECs are available for most regions of the world. Recent scientific papers introduced a probabilistic interpretation of these curves and formulated an empirical estimator of the recurrence interval T associated with a REC, which, in principle, enables us to use RECs for design purposes in ungauged basins. The main aim of this work is twofold. First, it extends the REC concept to extreme rainstorm events by introducing the Depth-Duration Envelope Curves (DDEC), which are defined as the regional upper bound on all the record rainfall depths at present for various rainfall duration. Second, it adapts the probabilistic interpretation proposed for RECs to DDECs and it assesses the suitability of these curves for estimating the T-year rainfall event associated with a given duration and large T values. Probabilistic DDECs are complementary to regional frequency analysis of rainstorms and their utilization in combination with a suitable rainfall-runoff model can provide useful indications on the magnitude of extreme floods for gauged and ungauged basins. The study focuses on two different national datasets, the peak over threshold (POT) series of rainfall depths with duration 30 min., 1, 3, 9 and 24 hrs. obtained for 700 Austrian raingauges and the Annual Maximum Series (AMS) of rainfall depths with duration spanning from 5 min. to 24 hrs. collected at 220 raingauges located in northern-central Italy. The estimation of the recurrence interval of DDEC requires the quantification of the equivalent number of independent data which, in turn, is a function of the cross-correlation among sequences. While the quantification and modelling of intersite dependence is a straightforward task for AMS series, it may be cumbersome for POT series. This paper proposes a possible approach to address this problem.

Pressure Swing Adsorption on Carbon Molecular Sieves for Nitrogen Production: Modelling and Simulation with Aspen Adsorption

L’azoto è uno dei prodotti principali dell’industria chimica, utilizzato principalmente per assicurare un sicuro stoccaggio di composti infiammabili. Generatori con sistemi PSA sono spesso più economici della tradizionale distillazione criogenica. I processi PSA utilizzano una colonna a letto fisso, riempita con materiale adsorbente, che adsorbe selettivamente un componente da una miscela gassosa. L’ossigeno diffonde molto più velocemente dell'azoto nei pori di setacci molecolari carboniosi. Oltre ad un ottimo materiale adsorbente, anche il design è fondamentale per la performance di un processo PSA. La fase di adsorbimento è seguita da una fase di desorbimento. Il materiale adsorbente può essere quindi riutilizzato nel ciclo seguente. L’assenza di un simulatore di processo ha reso necessario l’uso di dati sperimentali per sviluppare nuovi processi. Un tale approccio è molto costoso e lungo. Una modellazione e simulazione matematica, che consideri tutti i fenomeni di trasporto, è richiesta per una migliore comprensione dell'adsorbente sia per l'ottimizzazione del processo. La dinamica della colonna richiede la soluzione di insiemi di PDE distribuite nel tempo e nello spazio. Questo lavoro è stato svolto presso l'Università di Scienze Applicate - Münster, Germania. Argomento di questa tesi è la modellazione e simulazione di un impianto PSA per la produzione di azoto con il simulatore di processo Aspen Adsorption con l’obiettivo di permettere in futuro ottimizzazioni di processo affidabili, attendibili ed economiche basate su computazioni numeriche. E' discussa l’ottimizzazione di parametri, dati cinetici, termodinamici e di equilibrio. Il modello è affidabile, rigoroso e risponde adeguatamente a diverse condizioni al contorno. Tuttavia non è ancora pienamente soddisfacente poiché manca una rappresentazione adeguata della cinetica ovvero dei fenomeni di trasporto di materia. La messa a punto del software permetterà in futuro di indagare velocemente nuove possibilità di operazione.