Cảm ơn bạn đã ghé thăm Nature.com.Bạn đang sử dụng phiên bản trình duyệt có hỗ trợ CSS hạn chế.Để có trải nghiệm tốt nhất, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng trình duyệt đã cập nhật (hoặc tắt Chế độ tương thích trong Internet Explorer).Ngoài ra, để đảm bảo được hỗ trợ liên tục, chúng tôi hiển thị trang web không có kiểu và JavaScript.
Hiển thị băng chuyền gồm ba trang trình bày cùng một lúc.Sử dụng các nút Trước và Tiếp theo để di chuyển qua ba trang chiếu cùng một lúc hoặc sử dụng các nút trượt ở cuối để di chuyển qua ba trang chiếu cùng một lúc.
Trong nghiên cứu này, động lực học của quá trình keo tụ được đánh giá bằng nghiên cứu thực nghiệm và số học về trường vận tốc dòng chảy hỗn loạn trong máy keo tụ mái chèo quy mô phòng thí nghiệm.Dòng chảy rối thúc đẩy sự kết tụ hạt hoặc phá vỡ các khối rất phức tạp và được xem xét và so sánh trong bài viết này bằng cách sử dụng hai mô hình nhiễu loạn là SST k-ω và IDDES.Kết quả cho thấy IDDES cung cấp một cải tiến rất nhỏ so với SST k-ω, đủ để mô phỏng chính xác dòng chảy trong bộ tạo bông mái chèo.Điểm phù hợp được sử dụng để điều tra sự hội tụ của kết quả PIV và CFD và để so sánh kết quả của mô hình nhiễu loạn CFD được sử dụng.Nghiên cứu cũng tập trung vào việc định lượng hệ số trượt k là 0,18 ở tốc độ thấp 3 và 4 vòng/phút so với giá trị thông thường là 0,25.Giảm k từ 0,25 xuống 0,18 sẽ tăng công suất truyền tới chất lỏng khoảng 27-30% và tăng gradient vận tốc (G) khoảng 14%.Điều này có nghĩa là đạt được sự pha trộn chuyên sâu hơn dự kiến, do đó tiêu thụ ít năng lượng hơn và do đó mức tiêu thụ năng lượng trong bộ phận keo tụ của nhà máy xử lý nước uống có thể thấp hơn.
Trong lọc nước, việc bổ sung chất keo tụ sẽ làm mất ổn định các hạt keo nhỏ và tạp chất, sau đó kết hợp với nhau để tạo thành keo tụ ở giai đoạn keo tụ.Mảnh là các tập hợp khối lượng fractal bị ràng buộc lỏng lẻo, sau đó được loại bỏ bằng cách lắng xuống.Đặc tính hạt và điều kiện trộn chất lỏng quyết định hiệu quả của quá trình keo tụ và xử lý.Quá trình keo tụ đòi hỏi phải khuấy trộn chậm trong khoảng thời gian tương đối ngắn và tốn nhiều năng lượng để khuấy trộn một lượng nước lớn1.
Trong quá trình keo tụ, động lực học của toàn bộ hệ thống và tính chất hóa học của tương tác giữa chất keo tụ và hạt xác định tốc độ đạt được sự phân bố kích thước hạt cố định2.Khi các hạt va chạm, chúng dính vào nhau3.Oyegbile, Ay4 đã báo cáo rằng các va chạm phụ thuộc vào cơ chế vận chuyển keo tụ của khuếch tán Brown, lực cắt chất lỏng và quá trình lắng vi phân.Khi các mảnh va chạm vào nhau, chúng phát triển và đạt đến một giới hạn kích thước nhất định, điều này có thể dẫn đến vỡ vì các mảnh không thể chịu được lực thủy động5.Một số mảnh vỡ này kết hợp lại thành những mảnh nhỏ hơn hoặc có cùng kích thước6.Tuy nhiên, các vảy mạnh có thể chống lại lực này và duy trì kích thước của chúng và thậm chí phát triển7.Yukselen và Gregory8 đã báo cáo về các nghiên cứu liên quan đến sự phá hủy vảy và khả năng tái sinh của chúng, cho thấy khả năng không thể đảo ngược là có hạn.Bridgeman, Jefferson9 đã sử dụng CFD để ước tính ảnh hưởng cục bộ của dòng chảy trung bình và nhiễu loạn đến sự hình thành và phân mảnh khối bông thông qua các gradient vận tốc cục bộ.Trong các bể được trang bị cánh quạt, cần phải thay đổi tốc độ mà các cốt liệu va chạm với các hạt khác khi chúng bị mất ổn định ở giai đoạn đông tụ.Bằng cách sử dụng CFD và tốc độ quay thấp hơn khoảng 15 vòng/phút, Vadasarukkai và Gagnon11 đã có thể đạt được giá trị G cho quá trình keo tụ bằng lưỡi hình nón, từ đó giảm thiểu mức tiêu thụ điện năng cho quá trình khuấy trộn.Tuy nhiên, hoạt động ở giá trị G cao hơn có thể dẫn đến hiện tượng keo tụ.Họ đã nghiên cứu ảnh hưởng của tốc độ trộn đến việc xác định gradient vận tốc trung bình của máy tạo bông cánh khuấy thí điểm.Chúng quay với tốc độ hơn 5 vòng / phút.
Korpijärvi, Ahlstedt12 đã sử dụng bốn mô hình nhiễu loạn khác nhau để nghiên cứu trường dòng chảy trên băng thử nghiệm bể chứa.Họ đo trường dòng chảy bằng máy đo gió Doppler laser và PIV rồi so sánh kết quả tính toán với kết quả đo được.de Oliveira và Donadel13 đã đề xuất một phương pháp thay thế để ước tính gradient vận tốc từ các đặc tính thủy động lực học bằng CFD.Phương pháp đề xuất đã được thử nghiệm trên sáu đơn vị keo tụ dựa trên hình học xoắn ốc.đã đánh giá ảnh hưởng của thời gian lưu lên chất keo tụ và đề xuất mô hình keo tụ có thể được sử dụng như một công cụ hỗ trợ thiết kế tế bào hợp lý với thời gian lưu thấp14.Zhan, You15 đã đề xuất một mô hình cân bằng dân số và CFD kết hợp để mô phỏng các đặc điểm dòng chảy và hành vi kết bông trong quá trình keo tụ quy mô đầy đủ.Llano-Serna, Coral-Portillo16 đã nghiên cứu đặc điểm dòng chảy của thiết bị kết tụ hydro loại Cox trong một nhà máy xử lý nước ở Viterbo, Colombia.Mặc dù CFD có những ưu điểm nhưng cũng có những hạn chế như lỗi số trong tính toán.Do đó, bất kỳ kết quả số nào thu được đều phải được kiểm tra và phân tích cẩn thận để đưa ra kết luận quan trọng17.Có rất ít nghiên cứu trong tài liệu về thiết kế thiết bị keo tụ có vách ngăn nằm ngang, trong khi các khuyến nghị về thiết kế thiết bị keo tụ thủy động lực còn hạn chế18.Chen, Liao19 đã sử dụng một thiết lập thử nghiệm dựa trên sự tán xạ của ánh sáng phân cực để đo trạng thái phân cực của ánh sáng tán xạ từ từng hạt riêng lẻ.Feng, Zhang20 đã sử dụng Ansys-Fluent để mô phỏng sự phân bố dòng điện xoáy và xoáy trong trường dòng chảy của thiết bị keo tụ dạng tấm đông tụ và thiết bị keo tụ dạng tấm xen kẽ.Sau khi mô phỏng dòng chất lỏng hỗn loạn trong thiết bị keo tụ bằng Ansys-Fluent, Gavi21 đã sử dụng kết quả để thiết kế thiết bị keo tụ.Vaneli và Teixeira22 đã báo cáo rằng mối quan hệ giữa động lực học chất lỏng của chất keo tụ ống xoắn ốc và quá trình keo tụ vẫn chưa được hiểu rõ để hỗ trợ một thiết kế hợp lý.de Oliveira và Costa Teixeira23 đã nghiên cứu hiệu quả và chứng minh các đặc tính thủy động lực của thiết bị keo tụ ống xoắn ốc thông qua các thí nghiệm vật lý và mô phỏng CFD.Nhiều nhà nghiên cứu đã nghiên cứu thiết bị phản ứng ống cuộn hoặc thiết bị tạo bông ống cuộn.Tuy nhiên, thông tin thủy động lực chi tiết về phản ứng của các lò phản ứng này với các thiết kế và điều kiện vận hành khác nhau vẫn còn thiếu (Sartori, Oliveira24; Oliveira, Teixeira25).Oliveira và Teixeira26 trình bày các kết quả ban đầu từ mô phỏng lý thuyết, thực nghiệm và CFD của máy keo tụ xoắn ốc.Oliveira và Teixeira27 đề xuất sử dụng cuộn dây xoắn ốc làm lò phản ứng đông tụ-kết bông kết hợp với hệ thống decanter thông thường.Họ báo cáo rằng kết quả thu được về hiệu quả loại bỏ độ đục khác biệt đáng kể so với kết quả thu được từ các mô hình thường được sử dụng để đánh giá quá trình keo tụ, điều này cho thấy cần thận trọng khi sử dụng các mô hình đó.Moruzzi và de Oliveira [28] đã mô hình hóa hoạt động của một hệ thống các buồng keo tụ liên tục trong các điều kiện vận hành khác nhau, bao gồm các biến thể về số lượng buồng được sử dụng và việc sử dụng gradient tốc độ tế bào cố định hoặc theo tỷ lệ.Romphophak, Le Men29 Các phép đo PIV về vận tốc tức thời trong máy làm sạch phản lực gần như hai chiều.Họ đã tìm thấy sự lưu thông mạnh do phản lực gây ra trong vùng keo tụ và ước tính tốc độ cắt cục bộ và tốc độ cắt tức thời.
Shah, Joshi30 báo cáo rằng CFD đưa ra một giải pháp thay thế thú vị để cải tiến thiết kế và thu được các đặc tính dòng chảy ảo.Điều này giúp tránh các thiết lập thử nghiệm rộng rãi.CFD ngày càng được sử dụng để phân tích các nhà máy xử lý nước và nước thải (Melo, Freire31; Alamm, Nasr32; Bridgeman, Jefferson9; Samaras, Zouboulis33; Wang, Wu34; Zhang, Tejada-Martínez35).Một số nhà điều tra đã thực hiện các thí nghiệm trên thiết bị kiểm tra lon (Bridgeman, Jefferson36; Bridgeman, Jefferson5; Jarvis, Jefferson6; Wang, Wu34) và máy keo tụ đĩa đục lỗ31.Những người khác đã sử dụng CFD để đánh giá các chất kết tụ hydro (Bridgeman, Jefferson5; Vadasarukkai, Gagnon37).Ghawi21 báo cáo rằng máy tạo bông cơ học cần được bảo trì thường xuyên vì chúng thường bị hỏng và tiêu tốn nhiều điện.
Hiệu suất của thiết bị tạo bông mái chèo phụ thuộc rất nhiều vào động lực học của bể chứa.Việc thiếu hiểu biết định lượng về trường vận tốc dòng chảy trong các chất keo tụ như vậy đã được ghi nhận rõ ràng trong tài liệu (Howe, Hand38; Hendricks39).Toàn bộ khối nước chịu sự chuyển động của bánh công tác keo tụ, do đó có thể xảy ra hiện tượng trượt.Thông thường, vận tốc chất lỏng nhỏ hơn vận tốc cánh quạt theo hệ số trượt k, được định nghĩa là tỷ số giữa vận tốc của khối nước với vận tốc của bánh guồng.Bhole40 báo cáo rằng có ba yếu tố chưa biết cần xem xét khi thiết kế chất keo tụ, đó là gradient vận tốc, hệ số cản và vận tốc tương đối của nước so với cánh quạt.
Camp41 báo cáo rằng khi xem xét các máy tốc độ cao, tốc độ này bằng khoảng 24% tốc độ rôto và cao tới 32% đối với các máy tốc độ thấp.Trong trường hợp không có vách ngăn, Droste và Ger42 sử dụng giá trị ak là 0,25, trong khi trong trường hợp vách ngăn, k dao động từ 0 đến 0,15.Howe, Hand38 cho rằng k nằm trong khoảng từ 0,2 đến 0,3.Hendrix39 liên hệ hệ số trượt với tốc độ quay bằng cách sử dụng công thức thực nghiệm và kết luận rằng hệ số trượt cũng nằm trong phạm vi do Camp41 thiết lập.Bratby43 báo cáo rằng k là khoảng 0,2 đối với tốc độ cánh quạt từ 1,8 đến 5,4 vòng/phút và tăng lên 0,35 đối với tốc độ cánh quạt từ 0,9 đến 3 vòng/phút.Các nhà nghiên cứu khác báo cáo một loạt các giá trị hệ số cản (Cd) từ 1,0 đến 1,8 và hệ số trượt k có giá trị từ 0,25 đến 0,40 (Feir và Geyer44; Hyde và Ludwig45; Harris, Kaufman46; van Duuren47; và Bratby và Marais48 ).Các tài liệu không cho thấy tiến bộ đáng kể trong việc xác định và định lượng k kể từ công trình của Camp41.
Quá trình kết tụ dựa trên nhiễu loạn để tạo điều kiện cho va chạm, trong đó gradient vận tốc (G) được sử dụng để đo nhiễu loạn/kết bông.Trộn là quá trình phân tán nhanh và đều các chất hóa học trong nước.Mức độ trộn được đo bằng gradient vận tốc:
trong đó G = gradient vận tốc (giây-1), P = công suất đầu vào (W), V = thể tích nước (m3), μ = độ nhớt động lực (Pa s).
Giá trị G càng cao thì càng hỗn hợp.Trộn kỹ là điều cần thiết để đảm bảo đông tụ đồng đều.Tài liệu chỉ ra rằng các thông số thiết kế quan trọng nhất là thời gian trộn (t) và gradient vận tốc (G).Quá trình kết tụ dựa trên nhiễu loạn để tạo điều kiện cho va chạm, trong đó gradient vận tốc (G) được sử dụng để đo nhiễu loạn/kết bông.Giá trị thiết kế điển hình cho G là 20 đến 70 giây–1, t là 15 đến 30 phút và Gt (không thứ nguyên) là 104 đến 105. Bể trộn nhanh hoạt động tốt nhất với giá trị G từ 700 đến 1000, với thời gian lưu lại khoảng 2 phút.
Trong đó P là công suất được truyền tới chất lỏng bởi mỗi lưỡi keo tụ, N là tốc độ quay, b là chiều dài lưỡi, ρ là mật độ nước, r là bán kính và k là hệ số trượt.Phương trình này được áp dụng cho từng cánh riêng lẻ và các kết quả được tổng hợp để đưa ra tổng công suất đầu vào của thiết bị keo tụ.Nghiên cứu cẩn thận phương trình này cho thấy tầm quan trọng của hệ số trượt k trong quá trình thiết kế máy tạo bông mái chèo.Tài liệu không nêu rõ giá trị chính xác của k mà thay vào đó đề xuất một phạm vi như đã nêu trước đó.Tuy nhiên, mối quan hệ giữa lũy thừa P và hệ số trượt k là bậc ba.Do đó, với điều kiện là tất cả các tham số đều giống nhau, chẳng hạn, việc thay đổi k từ 0,25 thành 0,3 sẽ dẫn đến giảm công suất truyền đến chất lỏng trên mỗi lưỡi dao khoảng 20% và việc giảm k từ 0,25 xuống 0,18 sẽ làm tăng công suất của cô ấy.khoảng 27-30% mỗi cánh Công suất truyền cho chất lỏng.Cuối cùng, ảnh hưởng của k đến thiết kế máy tạo bông bền vững cần được nghiên cứu thông qua định lượng kỹ thuật.
Việc định lượng chính xác độ trượt theo kinh nghiệm đòi hỏi phải trực quan hóa và mô phỏng dòng chảy.Do đó, điều quan trọng là phải mô tả tốc độ tiếp tuyến của cánh quạt trong nước ở một tốc độ quay nhất định ở các khoảng cách hướng tâm khác nhau tính từ trục và ở các độ sâu khác nhau so với mặt nước để đánh giá ảnh hưởng của các vị trí cánh quạt khác nhau.
Trong nghiên cứu này, động lực học của quá trình keo tụ được đánh giá bằng nghiên cứu thực nghiệm và số học về trường vận tốc dòng chảy hỗn loạn trong máy keo tụ mái chèo quy mô phòng thí nghiệm.Các phép đo PIV được ghi lại trên thiết bị keo tụ, tạo ra các đường viền vận tốc trung bình theo thời gian cho thấy vận tốc của các hạt nước xung quanh lá.Ngoài ra, ANSYS-Fluent CFD được sử dụng để mô phỏng dòng xoáy bên trong thiết bị keo tụ và tạo ra các đường viền vận tốc trung bình theo thời gian.Mô hình CFD thu được đã được xác nhận bằng cách đánh giá sự tương ứng giữa kết quả PIV và CFD.Trọng tâm của công việc này là định lượng hệ số trượt k, đây là thông số thiết kế không thứ nguyên của máy tạo bông mái chèo.Công trình được trình bày ở đây cung cấp cơ sở mới để định lượng hệ số trượt k ở tốc độ thấp 3 vòng/phút và 4 vòng/phút.Ý nghĩa của các kết quả trực tiếp góp phần hiểu rõ hơn về động lực học của bể keo tụ.
Chất keo tụ trong phòng thí nghiệm bao gồm một hộp hình chữ nhật có nắp mở với chiều cao tổng thể là 147 cm, chiều cao 39 cm, chiều rộng tổng thể là 118 cm và chiều dài tổng thể là 138 cm (Hình 1).Tiêu chí thiết kế chính do Camp49 phát triển được sử dụng để thiết kế máy tạo bông có cánh khuấy ở quy mô phòng thí nghiệm và áp dụng các nguyên tắc phân tích kích thước.Cơ sở thí nghiệm được xây dựng tại Phòng thí nghiệm Kỹ thuật Môi trường của Đại học Mỹ Lebanon (Byblos, Lebanon).
Trục ngang đặt ở độ cao 60 cm tính từ đáy và chứa được hai bánh guồng.Mỗi bánh chèo bao gồm 4 mái chèo với 3 mái chèo trên mỗi mái chèo, tổng cộng có 12 mái chèo.Quá trình keo tụ đòi hỏi phải khuấy trộn nhẹ nhàng ở tốc độ thấp từ 2 đến 6 vòng/phút.Tốc độ trộn phổ biến nhất trong thiết bị tạo bông là 3 vòng/phút và 4 vòng/phút.Dòng chảy keo tụ ở quy mô phòng thí nghiệm được thiết kế để thể hiện dòng chảy trong ngăn bể keo tụ của nhà máy xử lý nước uống.Công suất được tính theo phương trình truyền thống 42 .Đối với cả hai tốc độ quay, gradient tốc độ \(\stackrel{\mathrm{-}}{\text{G}}\) lớn hơn 10 \({\text{sec}}^{-{1}}\) , số Reynolds biểu thị dòng chảy rối (Bảng 1).
PIV được sử dụng để đạt được các phép đo chính xác và định lượng đồng thời các vectơ vận tốc chất lỏng ở số lượng điểm rất lớn50.Thiết lập thử nghiệm bao gồm máy tạo bông có mái chèo quy mô phòng thí nghiệm, hệ thống LaVision PIV (2017) và bộ kích hoạt cảm biến laser bên ngoài Arduino.Để tạo hồ sơ vận tốc trung bình theo thời gian, hình ảnh PIV được ghi lại tuần tự tại cùng một vị trí.Hệ thống PIV được hiệu chỉnh sao cho vùng mục tiêu nằm ở điểm giữa chiều dài của mỗi trong số ba lưỡi của một cánh tay chèo cụ thể.Bộ kích hoạt bên ngoài bao gồm một tia laser nằm ở một bên của chiều rộng chất keo tụ và một bộ thu cảm biến ở phía bên kia.Mỗi khi cánh tay keo tụ chặn đường đi của tia laser, một tín hiệu sẽ được gửi đến hệ thống PIV để chụp ảnh bằng tia laser PIV và camera được đồng bộ hóa với đơn vị thời gian có thể lập trình.Trên hình.Hình 2 thể hiện việc cài đặt hệ thống PIV và quá trình thu nhận hình ảnh.
Quá trình ghi PIV được bắt đầu sau khi bộ keo tụ được vận hành trong 5 phút10 để bình thường hóa dòng chảy và tính đến trường chỉ số khúc xạ tương tự.Việc hiệu chuẩn đạt được bằng cách sử dụng một tấm hiệu chuẩn được nhúng vào trong thiết bị tạo bông và đặt ở điểm giữa chiều dài của lưỡi cắt cần quan tâm.Điều chỉnh vị trí của tia laser PIV để tạo thành một tấm ánh sáng phẳng ngay phía trên tấm hiệu chuẩn.Ghi lại các giá trị đo được cho từng tốc độ quay của từng cánh quạt, tốc độ quay được chọn cho thí nghiệm là 3 vòng/phút và 4 vòng/phút.
Đối với tất cả các bản ghi PIV, khoảng thời gian giữa hai xung laser được đặt trong khoảng từ 6900 đến 7700 µs, cho phép dịch chuyển hạt tối thiểu là 5 pixel.Các thử nghiệm thí điểm đã được thực hiện trên số lượng hình ảnh cần thiết để có được số đo trung bình theo thời gian chính xác.Thống kê vectơ được so sánh với các mẫu chứa 40, 50, 60, 80, 100, 120, 160, 200, 240 và 280 hình ảnh.Kích thước mẫu gồm 240 hình ảnh đã được tìm thấy cho kết quả trung bình theo thời gian ổn định vì mỗi hình ảnh bao gồm hai khung hình.
Vì dòng chảy trong thiết bị keo tụ là hỗn loạn nên cần có một cửa sổ thẩm vấn nhỏ và một số lượng lớn các hạt để giải quyết các cấu trúc hỗn loạn nhỏ.Một số lần lặp giảm kích thước được áp dụng cùng với thuật toán tương quan chéo để đảm bảo độ chính xác.Kích thước cửa sổ thăm dò ban đầu là 48×48 pixel với tỷ lệ trùng lặp 50% và một quy trình thích ứng được theo sau bởi kích thước cửa sổ thăm dò cuối cùng là 32×32 pixel với tỷ lệ trùng lặp 100% và hai quy trình thích ứng.Ngoài ra, các quả cầu rỗng bằng thủy tinh được sử dụng làm hạt giống trong dòng chảy, cho phép có ít nhất 10 hạt trên mỗi cửa sổ thăm dò.Quá trình ghi PIV được kích hoạt bởi nguồn kích hoạt trong Bộ định thời lập trình (PTU), chịu trách nhiệm vận hành và đồng bộ hóa nguồn laser và máy ảnh.
Gói CFD thương mại ANSYS Fluent v 19.1 được sử dụng để phát triển mô hình 3D và giải các phương trình dòng chảy cơ bản.
Sử dụng ANSYS-Fluent, mô hình 3D của máy tạo bông dạng mái chèo quy mô phòng thí nghiệm đã được tạo ra.Mô hình được làm dưới dạng hộp chữ nhật, gồm hai bánh guồng gắn trên trục nằm ngang, giống như mô hình trong phòng thí nghiệm.Mẫu không có mạn khô cao 108 cm, rộng 118 cm và dài 138 cm.Một mặt phẳng hình trụ nằm ngang đã được thêm vào xung quanh máy trộn.Việc tạo mặt phẳng hình trụ phải thực hiện chuyển động quay của toàn bộ máy trộn trong giai đoạn lắp đặt và mô phỏng trường dòng quay bên trong bộ keo tụ, như trong Hình 3a.
Sơ đồ hình học mô hình và thông thạo 3D ANSYS, lưới khối keo tụ ANSYS-thông thạo trên mặt phẳng quan tâm, sơ đồ ANSYS-thông thạo trên mặt phẳng quan tâm.
Hình dạng mô hình bao gồm hai vùng, mỗi vùng là chất lỏng.Điều này đạt được bằng cách sử dụng hàm trừ logic.Đầu tiên trừ hình trụ (bao gồm cả máy trộn) ra khỏi hộp để thể hiện chất lỏng.Sau đó loại bỏ máy trộn khỏi xi lanh, thu được hai vật thể: máy trộn và chất lỏng.Cuối cùng, giao diện trượt được áp dụng giữa hai khu vực: giao diện xi lanh-xi lanh và giao diện máy trộn xi lanh (Hình 3a).
Việc chia lưới các mô hình được xây dựng đã được hoàn thành để đáp ứng các yêu cầu của mô hình nhiễu loạn sẽ được sử dụng để chạy mô phỏng số.Một lưới không có cấu trúc với các lớp mở rộng gần bề mặt rắn đã được sử dụng.Tạo các lớp mở rộng cho tất cả các bức tường với tốc độ tăng trưởng 1,2 để đảm bảo nắm bắt được các mô hình dòng chảy phức tạp, với độ dày lớp đầu tiên là \(7\mathrm{ x }{10}^{-4}\) m để đảm bảo rằng \ ( {\text {y))^{+}\le 1.0\).Kích thước cơ thể được điều chỉnh bằng phương pháp lắp tứ diện.Kích thước mặt trước của hai giao diện có kích thước phần tử là 2,5 × \({10}^{-3}\) m được tạo và kích thước mặt trước của bộ trộn là 9 × \({10}^{-3}\ ) m được áp dụng.Lưới được tạo ban đầu bao gồm 2144409 phần tử (Hình 3b).
Mô hình nhiễu loạn k–ε hai tham số đã được chọn làm mô hình cơ sở ban đầu.Để mô phỏng chính xác dòng xoáy bên trong thiết bị keo tụ, một mô hình đắt tiền hơn về mặt tính toán đã được chọn.Dòng xoáy hỗn loạn bên trong thiết bị keo tụ đã được nghiên cứu số lượng bằng cách sử dụng hai mô hình CFD: SST k–ω51 và IDDES52.Kết quả của cả hai mô hình được so sánh với kết quả PIV thử nghiệm để xác nhận mô hình.Đầu tiên, mô hình nhiễu loạn SST k-ω là mô hình độ nhớt hỗn loạn hai phương trình cho các ứng dụng động lực học chất lỏng.Đây là mô hình lai kết hợp mô hình Wilcox k-ω và k-ε.Chức năng trộn kích hoạt mô hình Wilcox gần tường và mô hình k-ε trong dòng chảy tới.Điều này đảm bảo rằng mô hình chính xác được sử dụng trong toàn bộ trường dòng chảy.Nó dự đoán chính xác sự phân tách dòng chảy do chênh lệch áp suất bất lợi.Thứ hai, phương pháp Mô phỏng dòng xoáy hoãn lại nâng cao (IDDES), được sử dụng rộng rãi trong mô hình Mô phỏng dòng xoáy riêng lẻ (DES) với mô hình SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes), đã được chọn.IDDES là mô hình RANS-LES (mô phỏng dòng xoáy lớn) kết hợp cung cấp mô hình mô phỏng tỷ lệ độ phân giải (SRS) linh hoạt và thân thiện hơn với người dùng.Nó dựa trên mô hình LES để giải quyết các dòng xoáy lớn và quay trở lại SST k-ω để mô phỏng các dòng xoáy quy mô nhỏ.Các phân tích thống kê về kết quả từ mô phỏng SST k–ω và IDDES được so sánh với kết quả PIV để xác thực mô hình.
Mô hình nhiễu loạn k–ε hai tham số đã được chọn làm mô hình cơ sở ban đầu.Để mô phỏng chính xác dòng xoáy bên trong thiết bị keo tụ, một mô hình đắt tiền hơn về mặt tính toán đã được chọn.Dòng xoáy hỗn loạn bên trong thiết bị keo tụ đã được nghiên cứu số lượng bằng cách sử dụng hai mô hình CFD: SST k–ω51 và IDDES52.Kết quả của cả hai mô hình được so sánh với kết quả PIV thử nghiệm để xác nhận mô hình.Đầu tiên, mô hình nhiễu loạn SST k-ω là mô hình độ nhớt hỗn loạn hai phương trình cho các ứng dụng động lực học chất lỏng.Đây là mô hình lai kết hợp mô hình Wilcox k-ω và k-ε.Chức năng trộn kích hoạt mô hình Wilcox gần tường và mô hình k-ε trong dòng chảy tới.Điều này đảm bảo rằng mô hình chính xác được sử dụng trong toàn bộ trường dòng chảy.Nó dự đoán chính xác sự phân tách dòng chảy do chênh lệch áp suất bất lợi.Thứ hai, phương pháp Mô phỏng dòng xoáy hoãn lại nâng cao (IDDES), được sử dụng rộng rãi trong mô hình Mô phỏng dòng xoáy riêng lẻ (DES) với mô hình SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes), đã được chọn.IDDES là mô hình RANS-LES (mô phỏng dòng xoáy lớn) kết hợp cung cấp mô hình mô phỏng tỷ lệ độ phân giải (SRS) linh hoạt và thân thiện hơn với người dùng.Nó dựa trên mô hình LES để giải quyết các dòng xoáy lớn và quay trở lại SST k-ω để mô phỏng các dòng xoáy quy mô nhỏ.Các phân tích thống kê về kết quả từ mô phỏng SST k–ω và IDDES được so sánh với kết quả PIV để xác thực mô hình.
Sử dụng bộ giải nhất thời dựa trên áp suất và sử dụng trọng lực theo hướng Y.Việc xoay đạt được bằng cách gán một chuyển động lưới cho bộ trộn, trong đó gốc của trục quay nằm ở tâm của trục ngang và hướng của trục quay là theo hướng Z.Giao diện lưới được tạo cho cả hai giao diện hình học mô hình, dẫn đến hai cạnh hộp giới hạn.Như trong kỹ thuật thử nghiệm, tốc độ quay tương ứng với 3 và 4 vòng quay.
Các điều kiện biên cho các thành của máy trộn và thiết bị keo tụ được thiết lập dựa vào tường và phần mở trên cùng của thiết bị keo tụ được thiết lập bởi đầu ra có áp suất đo bằng 0 (Hình 3c).Sơ đồ truyền thông áp suất-vận tốc ĐƠN GIẢN, rời rạc hóa không gian gradient của các hàm bậc hai với tất cả các tham số dựa trên các phần tử bình phương nhỏ nhất.Tiêu chí hội tụ cho tất cả các biến luồng là phần dư theo tỷ lệ 1 x \({10}^{-3}\).Số lần lặp tối đa trên mỗi bước thời gian là 20 và kích thước bước thời gian tương ứng với góc quay 0,5°.Giải pháp hội tụ ở lần lặp thứ 8 đối với mô hình SST k–ω và ở lần lặp thứ 12 sử dụng IDDES.Ngoài ra, số bước thời gian đã được tính toán sao cho máy trộn thực hiện ít nhất 12 vòng quay.Áp dụng lấy mẫu dữ liệu để thống kê thời gian sau 3 vòng quay, cho phép chuẩn hóa dòng chảy, tương tự như quy trình thực nghiệm.So sánh đầu ra của các vòng tốc độ cho mỗi vòng quay cho kết quả giống hệt nhau trong bốn vòng quay gần nhất, cho thấy đã đạt đến trạng thái ổn định.Số vòng quay tăng thêm không cải thiện được đường viền tốc độ trung bình.
Bước thời gian được xác định liên quan đến tốc độ quay, 3 vòng/phút hoặc 4 vòng/phút.Bước thời gian được tinh chỉnh theo thời gian cần thiết để xoay máy trộn 0,5°.Điều này hóa ra là đủ vì nghiệm hội tụ dễ dàng, như được mô tả ở phần trước.Do đó, tất cả các phép tính số cho cả hai mô hình nhiễu loạn đều được thực hiện bằng cách sử dụng bước thời gian được sửa đổi là 0,02 \(\stackrel{\mathrm{-}}{7}\) trong 3 vòng/phút, 0,0208 \(\stackrel{ \mathrm{-} {3}\) 4 vòng/phút.Đối với một bước thời gian sàng lọc nhất định, số Courant của một ô luôn nhỏ hơn 1,0.
Để khám phá sự phụ thuộc của mô hình-lưới, trước tiên các kết quả thu được bằng cách sử dụng lưới 2,14M ban đầu và sau đó là lưới 2,88M được tinh chỉnh.Việc sàng lọc lưới đạt được bằng cách giảm kích thước ô của thân bộ trộn từ 9 × \({10}^{-3}\) m xuống 7 × \({10}^{-3}\) m.Đối với các mắt lưới ban đầu và lưới tinh chỉnh của nhiễu loạn của hai mô hình, các giá trị trung bình của mô-đun vận tốc ở những vị trí khác nhau xung quanh cánh quạt được so sánh.Tỷ lệ phần trăm chênh lệch giữa các kết quả là 1,73% đối với mô hình SST k–ω và 3,51% đối với mô hình IDDES.IDDES cho thấy mức chênh lệch phần trăm cao hơn vì đây là mô hình RANS-LES lai.Những khác biệt này được coi là không đáng kể, do đó mô phỏng được thực hiện bằng cách sử dụng lưới ban đầu với 2,14 triệu phần tử và bước thời gian quay là 0,5°.
Độ tái lập của kết quả thí nghiệm được kiểm tra bằng cách thực hiện từng thí nghiệm trong số sáu thí nghiệm lần thứ hai và so sánh kết quả.So sánh các giá trị tốc độ tại tâm cánh quạt trong hai loạt thí nghiệm.Sự khác biệt phần trăm trung bình giữa hai nhóm thử nghiệm là 3,1%.Hệ thống PIV cũng được hiệu chỉnh lại một cách độc lập cho từng thí nghiệm.So sánh tốc độ được tính toán phân tích ở tâm mỗi cánh với tốc độ PIV ở cùng một vị trí.Sự so sánh này cho thấy sự khác biệt với sai số phần trăm tối đa là 6,5% đối với lưỡi 1.
Trước khi định lượng hệ số trượt cần hiểu một cách khoa học khái niệm độ trượt trong thiết bị keo tụ dạng cánh khuấy, đòi hỏi phải nghiên cứu cấu trúc dòng chảy xung quanh các cánh của thiết bị keo tụ.Về mặt khái niệm, hệ số trượt được tích hợp vào thiết kế máy tạo bông có mái chèo để tính đến tốc độ của cánh quạt so với mặt nước.Tài liệu khuyến nghị rằng tốc độ này bằng 75% tốc độ lưỡi cắt, vì vậy hầu hết các thiết kế thường sử dụng ak bằng 0,25 để tính đến sự điều chỉnh này.Điều này đòi hỏi phải sử dụng các đường truyền vận tốc thu được từ các thí nghiệm PIV để hiểu đầy đủ về trường vận tốc dòng chảy và nghiên cứu sự trượt này.Lưỡi 1 là lưỡi trong cùng gần trục nhất, lưỡi 3 là lưỡi ngoài cùng và lưỡi 2 là lưỡi ở giữa.
Các đường truyền vận tốc trên cánh 1 cho thấy dòng chảy quay trực tiếp xung quanh cánh.Những dòng chảy này phát ra từ một điểm ở phía bên phải của cánh quạt, giữa rôto và cánh quạt.Nhìn vào khu vực được biểu thị bằng ô chấm màu đỏ trong Hình 4a, thật thú vị khi xác định một khía cạnh khác của dòng tuần hoàn phía trên và xung quanh cánh quạt.Hình dung dòng chảy cho thấy rất ít dòng chảy vào vùng tuần hoàn.Dòng chảy này tiếp cận từ phía bên phải của lưỡi dao ở độ cao khoảng 6 cm tính từ đầu lưỡi dao, có thể do ảnh hưởng của lưỡi dao đầu tiên của bàn tay trước lưỡi dao, có thể nhìn thấy trong hình.Hình dung dòng chảy ở tốc độ 4 vòng/phút cho thấy hành vi và cấu trúc tương tự, rõ ràng là ở tốc độ cao hơn.
Trường vận tốc và đồ thị dòng điện của ba cánh quạt ở hai tốc độ quay 3 vòng/phút và 4 vòng/phút.Tốc độ trung bình tối đa của ba cánh quạt tại 3 vòng/phút lần lượt là 0,15 m/s, 0,20 m/s và 0,16 m/s và tốc độ trung bình tối đa tại 4 vòng/phút lần lượt là 0,15 m/s, 0,22 m/s và 0,22 m/ s, tương ứng.trên ba tờ giấy.
Một dạng dòng xoắn ốc khác được tìm thấy giữa cánh 1 và 2. Trường vectơ cho thấy rõ rằng dòng nước đang di chuyển lên trên từ đáy cánh 2, như được biểu thị bằng hướng của vectơ.Như được hiển thị bằng hộp chấm trong Hình 4b, các vectơ này không đi thẳng lên trên từ bề mặt lưỡi dao mà quay sang phải và giảm dần.Trên bề mặt của cánh 1, các vectơ hướng xuống được phân biệt, chúng tiếp cận cả hai cánh và bao quanh chúng khỏi dòng tuần hoàn hình thành giữa chúng.Cấu trúc dòng chảy giống nhau được xác định ở cả hai tốc độ quay với biên độ tốc độ cao hơn là 4 vòng/phút.
Trường vận tốc của cánh 3 không đóng góp đáng kể từ vectơ vận tốc của cánh trước khi nối với dòng chảy bên dưới cánh 3. Dòng chảy chính dưới cánh 3 là do vectơ vận tốc thẳng đứng dâng lên cùng với nước.
Các vectơ vận tốc trên bề mặt của cánh 3 có thể được chia thành ba nhóm, như trong Hình 4c.Bộ đầu tiên là bộ ở cạnh bên phải của lưỡi dao.Cấu trúc dòng chảy ở vị trí này hướng thẳng sang phải và hướng lên trên (tức là hướng về lưỡi dao số 2).Nhóm thứ hai là giữa lưỡi kiếm.Vectơ vận tốc ở vị trí này hướng thẳng lên, không có bất kỳ sai lệch nào và không có sự quay.Sự giảm giá trị vận tốc được xác định bằng việc tăng độ cao phía trên đầu cánh.Đối với nhóm thứ ba, nằm ở ngoại vi bên trái của các cánh, dòng chảy ngay lập tức hướng sang bên trái, tức là tới thành của chất keo tụ.Hầu hết dòng chảy được biểu thị bằng vectơ vận tốc đi lên và một phần dòng chảy đi xuống theo chiều ngang.
Hai mô hình nhiễu loạn, SST k–ω và IDDES, được sử dụng để xây dựng các đường cong vận tốc trung bình theo thời gian cho 3 vòng/phút và 4 vòng/phút trong mặt phẳng chiều dài trung bình của cánh quạt.Như được hiển thị trong Hình 5, trạng thái ổn định đạt được bằng cách đạt được sự tương tự tuyệt đối giữa các đường viền vận tốc được tạo ra bởi bốn phép quay liên tiếp.Ngoài ra, các đường viền vận tốc trung bình theo thời gian do IDDES tạo ra được hiển thị trong Hình 6a, trong khi các đường viền vận tốc trung bình theo thời gian do SST k – ω tạo ra được hiển thị trong Hình 6a.6b.
Sử dụng IDDES và các vòng vận tốc trung bình theo thời gian được tạo bởi SST k–ω, IDDES có tỷ lệ vòng vận tốc cao hơn.
Kiểm tra cẩn thận cấu hình tốc độ được tạo bằng IDDES ở tốc độ 3 vòng/phút như trong Hình 7. Bộ trộn quay theo chiều kim đồng hồ và dòng chảy được thảo luận theo các ghi chú được hiển thị.
Trên hình.Hình 7 có thể thấy rằng trên bề mặt của cánh 3 trong góc phần tư I có sự phân tách dòng chảy, vì dòng chảy không bị hạn chế do sự hiện diện của lỗ trên.Trong góc phần tư II, không quan sát thấy sự phân tách dòng chảy vì dòng chảy hoàn toàn bị giới hạn bởi các thành của chất keo tụ.Trong góc phần tư III, nước quay với tốc độ thấp hơn hoặc thấp hơn nhiều so với các góc phần tư trước.Nước trong góc phần tư I và II được di chuyển (tức là quay hoặc đẩy ra ngoài) xuống dưới nhờ tác động của máy trộn.Và ở góc phần tư III, nước được đẩy ra ngoài nhờ các cánh khuấy.Rõ ràng là khối nước ở nơi này cản trở ống keo tụ đang đến gần.Dòng quay trong góc phần tư này được tách biệt hoàn toàn.Đối với góc phần tư IV, hầu hết luồng không khí phía trên cánh 3 hướng vào thành keo tụ và giảm dần kích thước khi chiều cao tăng lên đến lỗ trên cùng.
Ngoài ra, vị trí trung tâm bao gồm các mô hình dòng chảy phức tạp chi phối góc phần tư III và IV, như được thể hiện bằng các hình elip chấm màu xanh lam.Khu vực được đánh dấu này không liên quan gì đến dòng xoáy trong thiết bị tạo bông cánh khuấy vì chuyển động xoáy có thể được xác định.Điều này trái ngược với góc phần tư I và II nơi có sự tách biệt rõ ràng giữa dòng chảy bên trong và dòng chảy quay hoàn toàn.
Như thể hiện trong hình.6, so sánh kết quả của IDDES và SST k-ω, sự khác biệt chính giữa các đường viền vận tốc là độ lớn của vận tốc ngay bên dưới cánh 3. Mô hình SST k-ω cho thấy rõ rằng dòng chảy tốc độ cao mở rộng được mang theo cánh 3 so với IDDES.
Một sự khác biệt khác có thể được tìm thấy ở góc phần tư III.Từ IDDES, như đã đề cập trước đó, sự phân tách dòng chảy quay giữa các nhánh keo tụ đã được ghi nhận.Tuy nhiên, vị trí này bị ảnh hưởng mạnh bởi dòng vận tốc thấp từ các góc và bên trong cánh thứ nhất.Từ SST k–ω cho cùng một vị trí, các đường đồng mức hiển thị vận tốc tương đối cao hơn so với IDDES vì không có dòng hợp lưu từ các vùng khác.
Cần có sự hiểu biết định tính về các trường vectơ vận tốc và các đường thẳng để hiểu đúng về đặc tính và cấu trúc của dòng chảy.Cho rằng mỗi cánh quạt rộng 5 cm, bảy điểm vận tốc được chọn dọc theo chiều rộng để cung cấp biên dạng vận tốc đại diện.Ngoài ra, cần có sự hiểu biết định lượng về độ lớn của vận tốc như là một hàm của chiều cao phía trên bề mặt cánh quạt bằng cách vẽ biểu đồ vận tốc trực tiếp trên mỗi bề mặt cánh quạt và trên một khoảng cách liên tục 2,5 cm theo chiều dọc cho đến độ cao 10 cm.Xem S1, S2 và S3 trong hình để biết thêm thông tin.Phụ lục A. Hình 8 cho thấy sự tương đồng về phân bố vận tốc bề mặt của từng cánh (Y = 0,0) thu được bằng thí nghiệm PIV và phân tích ANSYS-Fluent sử dụng IDDES và SST k-ω.Cả hai mô hình số đều có thể mô phỏng chính xác cấu trúc dòng chảy trên bề mặt của các cánh keo tụ.
Phân bố vận tốc PIV, IDDES và SST k–ω trên bề mặt cánh.Trục x biểu thị chiều rộng của mỗi tờ tính bằng milimét, với điểm gốc (0 mm) biểu thị chu vi bên trái của tờ và phần cuối (50 mm) biểu thị chu vi bên phải của tờ.
Có thể thấy rõ rằng sự phân bố tốc độ của cánh 2 và 3 được thể hiện trong Hình 8 và Hình 8.S2 và S3 trong Phụ lục A thể hiện xu hướng tương tự về chiều cao, trong khi phiến 1 thay đổi độc lập.Biên dạng vận tốc của cánh 2 và 3 trở nên thẳng hoàn toàn và có cùng biên độ ở độ cao 10 cm tính từ đầu cánh.Điều này có nghĩa là dòng chảy trở nên đồng nhất tại thời điểm này.Điều này được thấy rõ từ kết quả PIV được IDDES tái tạo tốt.Trong khi đó, kết quả SST k–ω cho thấy một số khác biệt, đặc biệt là ở tốc độ 4 vòng/phút.
Điều quan trọng cần lưu ý là lưỡi 1 vẫn giữ nguyên hình dạng của biên dạng vận tốc ở tất cả các vị trí và không được chuẩn hóa về chiều cao, do vòng xoáy hình thành ở tâm máy trộn chứa lưỡi đầu tiên của tất cả các cánh tay.Ngoài ra, so với IDDES, cấu hình tốc độ lưỡi PIV 2 và 3 cho thấy giá trị tốc độ cao hơn một chút ở hầu hết các vị trí cho đến khi chúng gần bằng nhau ở mức 10 cm so với bề mặt lưỡi.
Thời gian đăng: 27-12-2022