Благодарим вас за посещение Nature.com.Вы используете версию браузера с ограниченной поддержкой CSS.Для оптимальной работы мы рекомендуем вам использовать обновленный браузер (или отключить режим совместимости в Internet Explorer).Кроме того, для обеспечения постоянной поддержки мы показываем сайт без стилей и JavaScript.
Отображает карусель из трех слайдов одновременно.Используйте кнопки «Предыдущий» и «Далее» для перемещения по трем слайдам одновременно или используйте кнопки ползунка в конце для перемещения по трем слайдам одновременно.
В данной работе гидродинамика флокуляции оценивается путем экспериментального и численного исследования поля скорости турбулентного потока в лабораторном лопастном флокуляторе.Турбулентный поток, который способствует агрегации частиц или разрушению хлопьев, является сложным и рассматривается и сравнивается в этой статье с использованием двух моделей турбулентности, а именно SST k-ω и IDDES.Результаты показывают, что IDDES обеспечивает очень небольшое улучшение по сравнению с SST k-ω, которого достаточно для точного моделирования потока внутри лопастного флокулятора.Оценка соответствия используется для исследования сходимости результатов PIV и CFD, а также для сравнения результатов используемой модели турбулентности CFD.В исследовании также основное внимание уделяется количественному определению коэффициента скольжения k, который составляет 0,18 на низких скоростях 3 и 4 об/мин по сравнению с обычным типичным значением 0,25.Уменьшение k с 0,25 до 0,18 увеличивает мощность, передаваемую жидкости, примерно на 27–30 % и увеличивает градиент скорости (G) примерно на 14 %.Это означает, что достигается более интенсивное перемешивание, чем ожидалось, следовательно, потребляется меньше энергии, и, следовательно, энергопотребление в установке флокуляции установки очистки питьевой воды может быть ниже.
При очистке воды добавление коагулянтов дестабилизирует мелкие коллоидные частицы и примеси, которые затем объединяются, образуя флокуляцию на стадии флокуляции.Чешуйки представляют собой слабосвязанные фрактальные агрегаты массы, которые затем удаляются осаждением.Свойства частиц и условия смешивания жидкости определяют эффективность процесса флокуляции и очистки.Флокуляция требует медленного перемешивания в течение относительно короткого периода времени и большого количества энергии для перемешивания больших объемов воды1.
Во время флокуляции гидродинамика всей системы и химия взаимодействия коагулянта и частиц определяют скорость достижения стационарного распределения частиц по размерам2.Когда частицы сталкиваются, они прилипают друг к другу3.Оегбиле, Ay4, сообщил, что столкновения зависят от механизмов флокуляционного транспорта, таких как броуновская диффузия, сдвиг жидкости и дифференциальное осаждение.При столкновении хлопья растут и достигают определенного предела размеров, что может привести к разрушению, так как хлопья не могут противостоять силе гидродинамических сил5.Некоторые из этих сломанных чешуек рекомбинируются в более мелкие или того же размера6.Однако сильные чешуйки могут противостоять этой силе, сохранять свой размер и даже расти7.Юкселен и Грегори8 сообщили об исследованиях, связанных с разрушением чешуек и их способностью к регенерации, показав, что необратимость ограничена.Бриджман и Джефферсон9 использовали CFD для оценки локального влияния среднего потока и турбулентности на образование и фрагментацию хлопьев посредством локальных градиентов скорости.В резервуарах, оснащенных лопастями ротора, необходимо изменять скорость, с которой агрегаты сталкиваются с другими частицами, когда они достаточно дестабилизированы в фазе коагуляции.Используя CFD и более низкую скорость вращения около 15 об/мин, Вадасаруккай и Ганьон11 смогли достичь значений G для флокуляции с помощью конических лопастей, тем самым минимизировав расход энергии на перемешивание.Однако работа при более высоких значениях G может привести к флокуляции.Они исследовали влияние скорости перемешивания на определение среднего градиента скорости пилотного лопастного флокулятора.Они вращаются со скоростью более 5 об/мин.
Корпиярви и Альштедт12 использовали четыре различные модели турбулентности для изучения поля потока на испытательном стенде резервуара.Они измерили поле течения с помощью лазерного доплеровского анемометра и PIV и сравнили результаты расчетов с результатами измерений.де Оливейра и Донадел13 предложили альтернативный метод оценки градиентов скорости по гидродинамическим свойствам с использованием CFD.Предложенный метод был апробирован на шести установках флокуляции, основанных на винтовой геометрии.оценили влияние времени удерживания на флокулянты и предложили модель флокуляции, которую можно использовать в качестве инструмента для поддержки рациональной конструкции ячеек с низким временем удерживания14.Жан, Ю15 предложил комбинированную модель CFD и баланса популяции для моделирования характеристик потока и поведения хлопьев при полномасштабной флокуляции.Льяно-Серна и Корал-Портильо16 исследовали характеристики потока гидрофлокулятора типа Кокса на водоочистной станции в Витербо, Колумбия.Хотя CFD имеет свои преимущества, существуют и ограничения, такие как числовые ошибки в расчетах.Поэтому любые полученные численные результаты следует тщательно изучать и анализировать, чтобы сделать важные выводы17.В литературе мало исследований по проектированию флокуляторов с горизонтальной перегородкой, а рекомендации по проектированию гидродинамических флокуляторов ограничены18.Чен и Ляо19 использовали экспериментальную установку, основанную на рассеянии поляризованного света, для измерения состояния поляризации рассеянного света от отдельных частиц.Фэн и Чжан20 использовали Ansys-Fluent для моделирования распределения вихревых токов и завихрений в поле потока флокулятора с коагулированными пластинами и флокулятора с межгофрированными пластинами.После моделирования турбулентного потока жидкости во флокуляторе с помощью Ansys-Fluent Gavi21 использовал результаты для проектирования флокулятора.Ванели и Тейшейра22 сообщили, что взаимосвязь между гидродинамикой флокуляторов со спиральными трубками и процессом флокуляции все еще плохо изучена, чтобы поддержать рациональную конструкцию.де Оливейра и Коста Тейшейра23 изучили эффективность и продемонстрировали гидродинамические свойства флокулятора со спиральной трубкой с помощью физических экспериментов и моделирования CFD.Многие исследователи изучали реакторы с спиральными трубками или флокуляторы с спиральными трубками.Однако подробная гидродинамическая информация о реакции этих реакторов на различные конструкции и условия эксплуатации до сих пор отсутствует (Сартори, Оливейра24; Оливейра, Тейшейра25).Оливейра и Тейшейра26 представляют оригинальные результаты теоретического, экспериментального и CFD-моделирования спирального флокулятора.Оливейра и Тейшейра27 предложили использовать спиральный змеевик в качестве реактора коагуляции-флокуляции в сочетании с традиционной декантерной системой.Они сообщают, что результаты, полученные в отношении эффективности удаления мутности, значительно отличаются от результатов, полученных с помощью обычно используемых моделей для оценки флокуляции, что требует осторожности при использовании таких моделей.Моруцци и де Оливейра [28] смоделировали поведение системы камер непрерывной флокуляции в различных условиях эксплуатации, включая вариации количества используемых камер и использование фиксированных или масштабированных градиентов скорости ячеек.Ромфофак, Ле Мен29 PIV-измерения мгновенных скоростей в квазидвумерных струйных очистителях.Они обнаружили сильную струйную циркуляцию в зоне флокуляции и оценили локальную и мгновенную скорость сдвига.
Шах и Джоши30 сообщают, что CFD предлагает интересную альтернативу для улучшения конструкций и получения виртуальных характеристик потока.Это помогает избежать обширных экспериментальных установок.CFD все чаще используется для анализа водоочистных сооружений и водоочистных сооружений (Мело, Фрейре31; Алалм, Наср32; Бриджман, Джефферсон9; Самарас, Зубулис33; Ван, Ву34; Чжан, Техада-Мартинес35).Несколько исследователей проводили эксперименты на оборудовании для проверки банок (Бриджман, Джефферсон36; Бриджман, Джефферсон5; Джарвис, Джефферсон6; Ван, Ву34) и флокуляторах с перфорированными дисками31.Другие использовали CFD для оценки гидрофлокулянтов (Бриджман, Джефферсон5; Вадасаруккай, Ганьон37).Гави21 сообщил, что механические флокулянты требуют регулярного обслуживания, поскольку они часто выходят из строя и требуют много электроэнергии.
Производительность лопастного флокулятора во многом зависит от гидродинамики пласта.Отсутствие количественного понимания полей скорости потока в таких флокуляторах четко отмечено в литературе (Хоу, Хэнд38; Хендрикс39).Вся водная масса подвержена движению крыльчатки флокулятора, поэтому ожидается проскальзывание.Обычно скорость жидкости меньше скорости лопасти на коэффициент скольжения k, который определяется как отношение скорости водоема к скорости лопастного колеса.Bhole40 сообщил, что при проектировании флокулятора следует учитывать три неизвестных фактора, а именно градиент скорости, коэффициент сопротивления и относительную скорость воды относительно лопасти.
Camp41 сообщает, что при рассмотрении высокоскоростных машин скорость составляет около 24% от скорости ротора и достигает 32% для низкоскоростных машин.В отсутствие перегородок Дросте и Ger42 использовали значение ak, равное 0,25, тогда как в случае септ k варьировалось от 0 до 0,15.Howe, Hand38 предполагают, что k находится в диапазоне от 0,2 до 0,3.Хендрикс39 связал коэффициент скольжения со скоростью вращения, используя эмпирическую формулу, и пришел к выводу, что коэффициент скольжения также находится в пределах диапазона, установленного Кэмпом41.Братби43 сообщил, что k составляет около 0,2 для скоростей крыльчатки от 1,8 до 5,4 об/мин и увеличивается до 0,35 для скоростей крыльчатки от 0,9 до 3 об/мин.Другие исследователи сообщают о широком диапазоне значений коэффициента сопротивления (Cd) от 1,0 до 1,8 и значений коэффициента скольжения k от 0,25 до 0,40 (Фейр и Гейер44; Хайд и Людвиг45; Харрис, Кауфман46; ван Дюрен47; Брэтби и Марэ48). ).В литературе не отмечается значительного прогресса в определении и количественной оценке k со времени работы Camp41.
Процесс флокуляции основан на турбулентности для облегчения столкновений, при этом градиент скорости (G) используется для измерения турбулентности/флокуляции.Смешивание – это процесс быстрого и равномерного диспергирования химических веществ в воде.Степень перемешивания измеряется градиентом скорости:
где G = градиент скорости (сек-1), P = потребляемая мощность (Вт), V = объём воды (м3), μ = динамическая вязкость (Па с).
Чем выше значение G, тем более смешанным.Тщательное перемешивание необходимо для обеспечения равномерной коагуляции.В литературе указано, что наиболее важными параметрами конструкции являются время смешивания (t) и градиент скорости (G).Процесс флокуляции основан на турбулентности для облегчения столкновений, при этом градиент скорости (G) используется для измерения турбулентности/флокуляции.Типичные расчетные значения G составляют от 20 до 70 с–1, t — от 15 до 30 минут, а Gt (безразмерный) — от 104 до 105. Баки быстрого смешивания лучше всего работают со значениями G от 700 до 1000, с выдержкой времени. около 2 минут.
где P — мощность, сообщаемая жидкости каждой лопастью флокулятора, N — скорость вращения, b — длина лопасти, ρ — плотность воды, r — радиус, k — коэффициент скольжения.Это уравнение применяется к каждой лопатке индивидуально, и результаты суммируются, чтобы получить общую потребляемую мощность флокулятора.Тщательное изучение этого уравнения показывает важность коэффициента скольжения k в процессе проектирования лопастного флокулятора.В литературе не указывается точное значение k, а вместо этого рекомендуется диапазон, указанный ранее.Однако зависимость между мощностью P и коэффициентом скольжения k является кубической.Так, при условии одинаковых всех параметров, например, изменение k от 0,25 до 0,3 приведет к уменьшению мощности, передаваемой жидкости на лопатку, примерно на 20 %, а уменьшение k от 0,25 до 0,18 увеличит ее.примерно на 27-30% на лопасть. Мощность, передаваемая жидкости.В конечном счете, влияние k на устойчивую конструкцию лопастного флокулятора необходимо исследовать посредством технической количественной оценки.
Точная эмпирическая количественная оценка проскальзывания требует визуализации и моделирования потока.Поэтому важно описать тангенциальную скорость лопасти в воде при определенной скорости вращения на разных радиальных расстояниях от вала и на разной глубине от поверхности воды, чтобы оценить влияние различных положений лопасти.
В данной работе гидродинамика флокуляции оценивается путем экспериментального и численного исследования поля скорости турбулентного потока в лабораторном лопастном флокуляторе.Измерения PIV записываются на флокуляторе, создавая усредненные по времени контуры скорости, показывающие скорость частиц воды вокруг листьев.Кроме того, ANSYS-Fluent CFD использовался для моделирования закрученного потока внутри флокулятора и создания усредненных по времени контуров скорости.Полученная модель CFD была подтверждена путем оценки соответствия между результатами PIV и CFD.Основное внимание в этой работе уделяется количественной оценке коэффициента скольжения k, который является безразмерным конструктивным параметром лопастного флокулятора.Представленная здесь работа обеспечивает новую основу для количественного определения коэффициента скольжения k на низких скоростях 3 и 4 об/мин.Значения результатов напрямую способствуют лучшему пониманию гидродинамики флокуляционного резервуара.
Лабораторный флокулятор представляет собой прямоугольный ящик с открытым верхом общей высотой 147 см, высотой 39 см, шириной 118 см и длиной 138 см (рис. 1).Основные критерии проектирования, разработанные Camp49, были использованы для проектирования лопастного флокулятора лабораторного масштаба и применения принципов размерного анализа.Экспериментальная установка построена в Лаборатории экологической инженерии Ливанско-Американского университета (Библос, Ливан).
Горизонтальная ось расположена на высоте 60 см от дна и вмещает два гребных колеса.Каждое гребное колесо состоит из 4 лопастей, по 3 лопасти на каждой, всего 12 лопастей.Флокуляция требует осторожного перемешивания на низкой скорости от 2 до 6 об/мин.Наиболее распространенные скорости перемешивания во флокуляторах составляют 3 об/мин и 4 об/мин.Поток флокулятора лабораторного масштаба предназначен для отображения потока в отделении флокуляционного резервуара установки очистки питьевой воды.Мощность рассчитывается по традиционному уравнению 42 .Для обеих скоростей вращения градиент скорости \(\stackrel{\mathrm{-}}{\text{G}}\) больше 10 \({\text{sec}}^{-{1}}\) , число Рейнольдса указывает на турбулентное течение (табл. 1).
PIV используется для достижения точных и количественных измерений векторов скорости жидкости одновременно в очень большом количестве точек50.Экспериментальная установка включала лабораторный лопастной флокулятор, систему LaVision PIV (2017 г.) и триггер внешнего лазерного датчика Arduino.Для создания усредненных по времени профилей скорости изображения PIV записывались последовательно в одном и том же месте.Система PIV откалибрована таким образом, чтобы целевая область находилась на середине длины каждой из трех лопастей конкретного лопастного рычага.Внешний триггер состоит из лазера, расположенного с одной стороны ширины флокулятора, и приемника датчика с другой стороны.Каждый раз, когда рычаг флокулятора блокирует путь лазера, в систему PIV отправляется сигнал для захвата изображения с помощью лазера PIV и камеры, синхронизированной с программируемым блоком синхронизации.На рис.2 показана установка системы PIV и процесс получения изображения.
Регистрация PIV начиналась после работы флокулятора в течение 5–10 мин для нормализации потока и учета того же поля показателя преломления.Калибровка достигается с помощью калибровочной пластины, погруженной во флокулятор и помещенной в среднюю точку длины интересующего лезвия.Отрегулируйте положение лазера PIV, чтобы сформировать плоский световой лист прямо над калибровочной пластиной.Запишите измеренные значения для каждой скорости вращения каждой лопасти, а скорости вращения, выбранные для эксперимента, составляют 3 об/мин и 4 об/мин.
Для всех PIV-записей временной интервал между двумя лазерными импульсами устанавливался в диапазоне от 6900 до 7700 мкс, что позволяло минимальное смещение частиц на 5 пикселей.Пилотные испытания были проведены на количестве изображений, необходимых для получения точных усредненных по времени измерений.Статистика векторов сравнивалась для выборок, содержащих 40, 50, 60, 80, 100, 120, 160, 200, 240 и 280 изображений.Было обнаружено, что размер выборки в 240 изображений дает стабильные усредненные по времени результаты, учитывая, что каждое изображение состоит из двух кадров.
Поскольку поток во флокуляторе турбулентный, для разрешения небольших турбулентных структур требуется небольшое окно опроса и большое количество частиц.Для обеспечения точности применяется несколько итераций уменьшения размера вместе с алгоритмом взаимной корреляции.За начальным размером окна опроса 48×48 пикселей с перекрытием 50% и одним процессом адаптации последовал окончательный размер окна опроса 32×32 пикселей со 100% перекрытием и двумя процессами адаптации.Кроме того, в качестве затравочных частиц в потоке использовались стеклянные полые сферы, что позволяло иметь не менее 10 частиц на одно окно опроса.Запись PIV запускается триггерным источником в программируемом блоке синхронизации (PTU), который отвечает за работу и синхронизацию лазерного источника и камеры.
Коммерческий пакет CFD ANSYS Fluent v 19.1 использовался для разработки 3D-модели и решения основных уравнений потока.
С помощью ANSYS-Fluent была создана 3D-модель лопастного флокулятора лабораторного масштаба.Модель выполнена в виде прямоугольной коробки, состоящей из двух лопастных колес, установленных на горизонтальной оси, как и лабораторная модель.Модель без надводного борта имеет высоту 108 см, ширину 118 см и длину 138 см.Вокруг смесителя добавлена горизонтальная цилиндрическая плоскость.Генерация цилиндрической плоскости должна реализовывать вращение всего смесителя на этапе установки и моделировать вращающееся поле потока внутри флокулятора, как показано на рис. 3а.
Трехмерная геометрическая диаграмма ANSYS-fluent и модели, сетка корпуса флокулятора ANSYS-fluent на интересующей плоскости, диаграмма ANSYS-fluent на интересующей плоскости.
Геометрия модели состоит из двух областей, каждая из которых представляет собой жидкость.Это достигается с помощью функции логического вычитания.Сначала вычтите цилиндр (включая миксер) из коробки, представляющей жидкость.Затем вычтите миксер из цилиндра, в результате чего получится два объекта: миксер и жидкость.Наконец, между двумя областями был применен скользящий интерфейс: интерфейс цилиндр-цилиндр и интерфейс цилиндр-смеситель (рис. 3а).
Объединение построенных моделей было завершено для удовлетворения требований моделей турбулентности, которые будут использоваться для проведения численного моделирования.Использовалась неструктурированная сетка с расширенными слоями вблизи твердой поверхности.Создайте слои расширения для всех стенок со скоростью роста 1,2, чтобы гарантировать захват сложных структур потока, с толщиной первого слоя \(7\mathrm{ x }{10}^{-4}\) м, чтобы гарантировать, что \ ( {\text {y))^{+}\le 1.0\).Размер корпуса корректируется методом подгонки тетраэдра.Создаётся размер лицевой стороны двух интерфейсов с размером элемента 2,5 × \({10}^{-3}\) м и размер фронтальной части микшера 9 × \({10}^{-3}\ ) м применяется.Исходно сгенерированная сетка состояла из 2144409 элементов (рис. 3б).
В качестве исходной базовой модели была выбрана двухпараметрическая k–ε-модель турбулентности.Для точного моделирования закрученного потока внутри флокулятора была выбрана более затратная в вычислительном отношении модель.Турбулентный закрученный поток внутри флокулятора был численно исследован с использованием двух CFD-моделей: SST k–ω51 и IDDES52.Результаты обеих моделей сравнивались с экспериментальными результатами PIV для проверки моделей.Во-первых, модель турбулентности SST k-ω представляет собой модель турбулентной вязкости с двумя уравнениями для приложений гидродинамики.Это гибридная модель, объединяющая модели Уилкокса k-ω и k-ε.Функция смешивания активирует модель Уилкокса вблизи стенки и модель k-ε в набегающем потоке.Это гарантирует, что правильная модель используется во всем поле потока.Он точно прогнозирует отрыв потока из-за неблагоприятных градиентов давления.Во-вторых, был выбран метод Advanced Deferred Eddy Simulation (IDDES), широко используемый в модели индивидуального Eddy Simulation (DES) с моделью SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes).IDDES — это гибридная модель RANS-LES (моделирование больших вихрей), которая обеспечивает более гибкую и удобную для пользователя модель моделирования масштабирования разрешения (SRS).Он основан на модели LES для разрешения крупных вихрей и возвращается к SST k-ω для моделирования мелкомасштабных вихрей.Статистический анализ результатов моделирования SST k – ω и IDDES сравнивался с результатами PIV для проверки модели.
В качестве исходной базовой модели была выбрана двухпараметрическая k–ε-модель турбулентности.Для точного моделирования закрученного потока внутри флокулятора была выбрана более затратная в вычислительном отношении модель.Турбулентный закрученный поток внутри флокулятора был численно исследован с использованием двух CFD-моделей: SST k–ω51 и IDDES52.Результаты обеих моделей сравнивались с экспериментальными результатами PIV для проверки моделей.Во-первых, модель турбулентности SST k-ω представляет собой модель турбулентной вязкости с двумя уравнениями для приложений гидродинамики.Это гибридная модель, объединяющая модели Уилкокса k-ω и k-ε.Функция смешивания активирует модель Уилкокса вблизи стенки и модель k-ε в набегающем потоке.Это гарантирует, что правильная модель используется во всем поле потока.Он точно прогнозирует отрыв потока из-за неблагоприятных градиентов давления.Во-вторых, был выбран метод Advanced Deferred Eddy Simulation (IDDES), широко используемый в модели индивидуального Eddy Simulation (DES) с моделью SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes).IDDES — это гибридная модель RANS-LES (моделирование больших вихрей), которая обеспечивает более гибкую и удобную для пользователя модель моделирования масштабирования разрешения (SRS).Он основан на модели LES для разрешения крупных вихрей и возвращается к SST k-ω для моделирования мелкомасштабных вихрей.Статистический анализ результатов моделирования SST k – ω и IDDES сравнивался с результатами PIV для проверки модели.
Используйте решатель переходных процессов на основе давления и гравитацию в направлении Y.Вращение достигается путем присвоения смесителю движения сетки, где начало оси вращения находится в центре горизонтальной оси, а направление оси вращения находится в направлении Z.Для обоих интерфейсов геометрии модели создается интерфейс сетки, в результате чего образуются два края ограничивающей рамки.Как и в методике эксперимента, скорость вращения соответствует 3 и 4 оборотам.
Граничные условия для стенок смесителя и флокулятора задавались стенкой, а верхнее отверстие флокулятора - выпускным отверстием с нулевым манометрическим давлением (рис. 3в).ПРОСТАЯ схема связи давление-скорость, дискретизация градиентного пространства функций второго порядка со всеми параметрами на основе элементов наименьших квадратов.Критерием сходимости для всех переменных потока является масштабированная невязка 1 x \({10}^{-3}\).Максимальное количество итераций на один временной шаг составляет 20, а размер временного шага соответствует повороту на 0,5°.Решение сходится на 8-й итерации для модели SST k–ω и на 12-й итерации с использованием IDDES.Кроме того, количество тактов рассчитывалось таким образом, чтобы миксер совершал не менее 12 оборотов.Примените выборку данных для статистики времени после 3 оборотов, что позволяет нормализовать поток, аналогично экспериментальной процедуре.Сравнение выходных данных контуров скорости для каждого оборота дает точно такие же результаты для последних четырех оборотов, что указывает на достижение устойчивого состояния.Дополнительные обороты не улучшили обводы на средней скорости.
Шаг по времени определяется в зависимости от скорости вращения: 3 об/мин или 4 об/мин.Шаг по времени уточняется до времени, необходимого для поворота мешалки на 0,5°.Этого оказывается достаточно, поскольку решение легко сходится, как описано в предыдущем разделе.Таким образом, все численные расчеты для обеих моделей турбулентности проводились с использованием модифицированного шага по времени 0,02 \(\stackrel{\mathrm{-}}{7}\) для 3 об/мин, 0,0208 \(\stackrel{ \mathrm{-} {3}\) 4 об/мин.Для данного временного шага уточнения число Куранта ячейки всегда меньше 1,0.
Чтобы изучить зависимость модели от сетки, результаты сначала были получены с использованием исходной сетки 2,14 М, а затем уточненной сетки 2,88 М.Уточнение сетки достигается за счет уменьшения размера ячейки корпуса смесителя с 9 × \({10}^{-3}\) м до 7 × \({10}^{-3}\) м.Для исходной и уточненной сетки двух моделей турбулентности сравнивались средние значения модулей скорости в разных местах вокруг лопасти.Процентная разница между результатами составляет 1,73% для модели SST k–ω и 3,51% для модели IDDES.IDDES показывает более высокую процентную разницу, поскольку это гибридная модель RANS-LES.Эти различия посчитали незначительными, поэтому моделирование проводилось с использованием исходной сетки с 2,14 млн элементов и шагом вращения по времени 0,5°.
Воспроизводимость экспериментальных результатов проверяли путем повторного проведения каждого из шести экспериментов и сравнения результатов.Сравните значения скорости в центре лопасти в двух сериях экспериментов.Средняя процентная разница между двумя экспериментальными группами составила 3,1%.Система PIV также подвергалась независимой повторной калибровке для каждого эксперимента.Сравните аналитически рассчитанную скорость в центре каждой лопасти со скоростью PIV в том же месте.Это сравнение показывает разницу с максимальной процентной ошибкой 6,5% для лезвия 1.
Прежде чем количественно оценить коэффициент скольжения, необходимо научно понять концепцию скольжения в лопастном флокуляторе, что требует изучения структуры потока вокруг лопастей флокулятора.Концептуально коэффициент скольжения заложен в конструкцию лопастных флокуляторов, чтобы учитывать скорость лопастей относительно воды.В литературе рекомендуется, чтобы эта скорость составляла 75% от скорости лопасти, поэтому в большинстве конструкций для учета этой регулировки обычно используется значение ak, равное 0,25.Это требует использования линий тока, полученных в результате экспериментов PIV, чтобы полностью понять поле скорости потока и изучить это скольжение.Лезвие 1 — это самое внутреннее лезвие, ближайшее к валу, лезвие 3 — самое внешнее лезвие, а лезвие 2 — среднее лезвие.
Линии тока на лопасти 1 показывают прямо вращающийся поток вокруг лопасти.Эти потоки исходят из точки на правой стороне лопасти, между ротором и лопастью.Глядя на область, обозначенную красным пунктиром на рисунке 4а, интересно выявить еще один аспект рециркуляционного потока над и вокруг лопасти.Визуализация потока показывает небольшой поток в зону рециркуляции.Этот поток приближается с правой стороны лопасти на высоте около 6 см от конца лопасти, возможно, за счет влияния первого лезвия предшествующей лезвию руки, что видно на изображении.Визуализация потока при 4 об/мин показывает такое же поведение и структуру, очевидно, при более высоких скоростях.
Графики поля скоростей и тока трех лопастей при двух скоростях вращения 3 об/мин и 4 об/мин.Максимальная средняя скорость трех лопастей при 3 об/мин составляет 0,15 м/с, 0,20 м/с и 0,16 м/с соответственно, а максимальная средняя скорость при 4 об/мин составляет 0,15 м/с, 0,22 м/с и 0,22 м/с. с соответственно.на трёх листах.
Другая форма спирального потока была обнаружена между лопатками 1 и 2. Векторное поле ясно показывает, что поток воды движется вверх от нижней части лопатки 2, на что указывает направление вектора.Как показано пунктиром на рис. 4б, эти векторы не идут вертикально вверх от поверхности лопасти, а поворачивают вправо и постепенно опускаются.На поверхности лопатки 1 выделяются нисходящие векторы, которые приближаются к обеим лопаткам и окружают их от образовавшегося между ними рециркуляционного потока.Одинаковая структура течения определялась на обеих скоростях вращения с большей амплитудой скорости 4 об/мин.
Поле скоростей лопасти 3 не вносит существенного вклада в вектор скорости предыдущей лопасти, присоединяющейся к потоку под лопастью 3. Основное течение под лопастью 3 обусловлено поднимающимся вместе с водой вектором вертикальной скорости.
Векторы скорости по поверхности лопасти 3 можно разделить на три группы, как показано на рис. 4в.Первый набор — тот, что находится на правом краю лезвия.Структура потока в этом положении прямая вправо и вверх (т.е. в сторону лопасти 2).Вторая группа – середина клинка.Вектор скорости для этого положения направлен прямо вверх, без каких-либо отклонений и без вращения.Уменьшение значения скорости определялось с увеличением высоты над торцом лопасти.Для третьей группы, расположенной на левой периферии лопаток, поток направлен сразу влево, т.е. к стенке флокулятора.Большая часть потока, представленная вектором скорости, идет вверх, а часть потока идет горизонтально вниз.
Две модели турбулентности, SST k–ω и IDDES, были использованы для построения усредненных по времени профилей скорости для 3 и 4 об/мин в плоскости средней длины лопасти.Как показано на рисунке 5, устойчивое состояние достигается за счет достижения абсолютного сходства между контурами скорости, созданными четырьмя последовательными вращениями.Кроме того, на рис. 6а показаны усредненные по времени контуры скорости, генерируемые IDDES, а на рис. 6а показаны усредненные по времени профили скорости, генерируемые SST k – ω.6б.
Используя IDDES и петли скорости, усредненные по времени, генерируемые SST k – ω, IDDES имеет более высокую долю петель скорости.
Внимательно изучите профиль скорости, созданный с помощью IDDES при 3 об/мин, как показано на рисунке 7. Смеситель вращается по часовой стрелке, и расход обсуждается в соответствии с показанными примечаниями.
На рис.7 видно, что на поверхности лопасти 3 в I квадранте происходит отрыв потока, так как течение не затруднено за счет наличия верхнего отверстия.Во II квадранте отрыва потока не наблюдается, поскольку поток полностью ограничен стенками флокулятора.В квадранте III вода вращается с гораздо меньшей или меньшей скоростью, чем в предыдущих квадрантах.Вода в квадрантах I и II перемещается (т.е. вращается или выталкивается) вниз под действием смесителя.А в III квадранте вода выталкивается лопастями мешалки.Очевидно, что водная масса в этом месте сопротивляется приближающемуся рукаву флокулятора.Вращающийся поток в этом квадранте полностью разделен.Для квадранта IV большая часть воздушного потока над лопаткой 3 направлена к стенке флокулятора и постепенно теряет свои размеры по мере увеличения высоты к верхнему отверстию.
Кроме того, центральное расположение включает сложные структуры потока, которые доминируют в квадрантах III и IV, как показано синими пунктирными эллипсами.Эта отмеченная область не имеет ничего общего с закрученным потоком в лопастном флокуляторе, поскольку закрученное движение можно идентифицировать.Это контрастирует с квадрантами I и II, где существует четкое разделение между внутренним потоком и полным вращательным потоком.
Как показано на рис.6, сравнивая результаты IDDES и SST k-ω, основное различие между контурами скорости заключается в величине скорости непосредственно под лопастью 3. Модель SST k-ω ясно показывает, что протяженный высокоскоростной поток переносится лопастью 3. по сравнению с IDDES.
Еще одно отличие можно найти в квадранте III.Как упоминалось ранее, в IDDES было отмечено вращательное разделение потока между рукавами флокулятора.Однако на это положение сильно влияет поток с низкой скоростью из углов и внутренней части первой лопасти.Изолинии SST k–ω для того же места показывают относительно более высокие скорости по сравнению с IDDES, поскольку нет сливающегося потока из других регионов.
Для правильного понимания поведения и структуры течения необходимо качественное понимание полей векторов скорости и линий тока.Учитывая, что каждая лопасть имеет ширину 5 см, по ширине были выбраны семь точек скорости, чтобы обеспечить репрезентативный профиль скорости.Кроме того, требуется количественное понимание величины скорости в зависимости от высоты над поверхностью лопасти путем построения профиля скорости непосредственно над каждой поверхностью лопасти и на непрерывном расстоянии от 2,5 см по вертикали до высоты 10 см.Для получения дополнительной информации см. S1, S2 и S3 на рисунке.Приложение А. На рисунке 8 показано сходство распределения поверхностной скорости каждой лопасти (Y = 0,0), полученное с помощью экспериментов PIV и анализа ANSYS-Fluent с использованием IDDES и SST k-ω.Обе численные модели позволяют точно моделировать структуру течения на поверхности лопаток флокулятора.
Распределения скоростей PIV, IDDES и SST k–ω на поверхности лопатки.Ось X представляет ширину каждого листа в миллиметрах, при этом начало координат (0 мм) представляет левую периферию листа, а конец (50 мм) — правую периферию листа.
Хорошо видно, что распределения скоростей лопастей 2 и 3 показаны на фиг.8 и фиг.8.S2 и S3 в Приложении А демонстрируют схожие тенденции изменения высоты, тогда как лопасть 1 изменяется независимо.Профили скорости лопастей 2 и 3 становятся совершенно прямыми и имеют одинаковую амплитуду на высоте 10 см от конца лопасти.Это означает, что в этой точке поток становится равномерным.Это хорошо видно из результатов PIV, которые хорошо воспроизводятся методом IDDES.Между тем, результаты SST k–ω показывают некоторые различия, особенно при 4 об/мин.
Важно отметить, что лопасть 1 сохраняет одинаковую форму профиля скорости во всех положениях и не нормируется по высоте, поскольку вихрь, образующийся в центре смесителя, содержит первую лопасть всех плеч.Кроме того, по сравнению с IDDES, профили скорости лопастей PIV 2 и 3 показали немного более высокие значения скорости в большинстве мест, пока они не стали почти равными на высоте 10 см над поверхностью лопасти.
Время публикации: 27 декабря 2022 г.