Благодарим ви, че посетихте Nature.com.Използвате версия на браузър с ограничена поддръжка на CSS.За най-добро изживяване ви препоръчваме да използвате актуализиран браузър (или да деактивирате режима на съвместимост в Internet Explorer).Освен това, за да осигурим постоянна поддръжка, показваме сайта без стилове и JavaScript.
Тип 316Ti (UNS 31635) е стабилизирана с титан аустенитна хром-никелова неръждаема стомана, съдържаща молибден.Тази добавка повишава устойчивостта на корозия, подобрява устойчивостта на точковидни разтвори на хлоридни йони и осигурява повишена якост при повишени температури.Свойствата са подобни на тези на тип 316, с изключение на това, че 316Ti поради добавянето на титан може да се използва при повишени температури на сенсибилизация.Устойчивостта на корозия е подобрена, особено срещу сярна, солна, оцетна, мравчена и винена киселина, киселинни сулфати и алкални хлориди.
Химичен състав:
| C | Si | Mn | P | S | Cr | Ni | Mo |
| ≤ 0,08 | ≤ 1,0 | ≤ 2,0 | ≤ 0,045 | ≤ 0,03 | 16,0 - 18,0 | 10,0 - 14,0 | 2,0 - 3,0 |
Свойства: Отгрят:
Максимална якост на опън: 75 KSI min (515 MPa min)
Граница на провлачване: (0,2% отместване) 30 KSI min (205 MPa min)
Удължение: 40% мин
Твърдост: Rb 95 макс
Плъзгачи, показващи три статии на слайд.Използвайте бутоните за връщане назад и напред, за да се движите през слайдовете, или бутоните за управление на плъзгачите в края, за да се движите през всеки слайд.
В това изследване хидродинамиката на флокулацията се оценява чрез експериментално и числено изследване на скоростното поле на турбулентния поток в лопатков флокулатор в лабораторен мащаб.Турбулентният поток, който насърчава агрегирането на частици или разпадането на флокулите, е сложен и се разглежда и сравнява в тази статия с помощта на два модела на турбулентност, а именно SST k-ω и IDDES.Резултатите показват, че IDDES осигурява много малко подобрение спрямо SST k-ω, което е достатъчно за точно симулиране на потока в рамките на лопатков флокулатор.Резултатът за съответствие се използва за изследване на сближаването на резултатите от PIV и CFD и за сравняване на резултатите от използвания CFD модел на турбулентност.Проучването също така се фокусира върху количественото определяне на коефициента на приплъзване k, който е 0,18 при ниски скорости от 3 и 4 rpm в сравнение с обичайната типична стойност от 0,25.Намаляването на k от 0,25 до 0,18 увеличава мощността, предадена на флуида с около 27-30% и увеличава градиента на скоростта (G) с около 14%.Това означава, че се осигурява повече разбъркване от очакваното, следователно се консумира по-малко енергия и следователно консумацията на енергия във флокулационния блок на пречиствателната станция за питейна вода може да бъде по-ниска.
При пречистването на водата добавянето на коагуланти дестабилизира малки колоидни частици и примеси, които след това се комбинират, за да образуват флокулация на етапа на флокулация.Люспите са хлабаво свързани фрактални агрегати от маса, които след това се отстраняват чрез утаяване.Свойствата на частиците и условията на смесване на течността определят ефективността на процеса на флокулация и обработка.Флокулацията изисква бавно разбъркване за относително кратък период от време и много енергия за разбъркване на големи обеми вода1.
По време на флокулация хидродинамиката на цялата система и химията на взаимодействието коагулант-частици определят скоростта, с която се постига стационарно разпределение на размера на частиците2.Когато частиците се сблъскат, те се залепват една за друга3.Oyegbile, Ay4 съобщава, че сблъсъците зависят от транспортните механизми на флокулация на Браунова дифузия, флуидно срязване и диференциално утаяване.Когато люспите се сблъскат, те растат и достигат определена граница на размера, което може да доведе до счупване, тъй като люспите не могат да издържат силата на хидродинамичните сили5.Някои от тези натрошени люспи се рекомбинират в по-малки или със същия размер6.Силните люспи обаче могат да устоят на тази сила и да запазят размера си и дори да растат7.Yukselen и Gregory8 докладват за проучвания, свързани с унищожаването на люспите и способността им да се регенерират, показвайки, че необратимостта е ограничена.Bridgeman, Jefferson9 използваха CFD, за да оценят локалното влияние на средния поток и турбуленцията върху образуването на флокули и фрагментацията чрез локални градиенти на скоростта.В резервоари, оборудвани с роторни лопатки, е необходимо да се променя скоростта, с която агрегатите се сблъскват с други частици, когато са достатъчно дестабилизирани във фазата на коагулация.Чрез използване на CFD и по-ниски скорости на въртене от около 15 rpm, Vadasarukkai и Gagnon11 успяха да постигнат G стойността за флокулация с конична лопатка, като по този начин минимизираха консумацията на енергия за разбъркване.Въпреки това, работата при по-високи стойности на G може да доведе до флокулация.Те изследваха ефекта от скоростта на смесване върху определянето на средния градиент на скоростта на пилотен флокулатор с гребло.Те се въртят със скорост над 5 оборота в минута.
Korpijärvi, Ahlstedt12 използва четири различни модела на турбулентност, за да изследва полето на потока на стенд за изпитване на резервоар.Те измерват полето на потока с лазерен доплеров анемометър и PIV и сравняват изчислените резултати с измерените резултати.de Oliveira и Donadel13 предложиха алтернативен метод за оценка на градиентите на скоростта от хидродинамичните свойства, използвайки CFD.Предложеният метод е тестван на шест флокулационни единици на базата на спирална геометрия.оценява ефекта от времето на задържане върху флокуланти и предлага модел на флокулация, който може да се използва като инструмент за поддържане на рационален дизайн на клетки с ниски времена на задържане14.Zhan, You15 предложи комбиниран модел на CFD и баланс на населението за симулиране на характеристиките на потока и поведението на флокулите при пълномащабна флокулация.Llano-Serna, Coral-Portillo16 изследва характеристиките на потока на хидрофлокулатор тип Cox в пречиствателна станция във Витербо, Колумбия.Въпреки че CFD има своите предимства, има и ограничения като числени грешки в изчисленията.Следователно всички получени числени резултати трябва да бъдат внимателно проучени и анализирани, за да се направят критични заключения17.В литературата има малко проучвания за проектирането на флокулатори с хоризонтална преграда, докато препоръките за проектиране на хидродинамични флокулатори са ограничени18.Chen, Liao19 използва експериментална настройка, базирана на разсейването на поляризирана светлина, за да измери състоянието на поляризация на разсеяната светлина от отделни частици.Feng, Zhang20 използва Ansys-Fluent, за да симулира разпределението на вихрови токове и завихряне в полето на потока на флокулатор с коагулирана плоча и флокулатор с вътрешно гофриране.След симулиране на турбулентен флуиден поток във флокулатор с помощта на Ansys-Fluent, Gavi21 използва резултатите, за да проектира флокулатора.Vaneli и Teixeira22 съобщават, че връзката между динамиката на флуида на спираловидните тръбни флокулатори и процеса на флокулация все още е слабо разбрана, за да поддържа рационален дизайн.de Oliveira и Costa Teixeira23 проучиха ефективността и демонстрираха хидродинамичните свойства на спираловидния тръбен флокулатор чрез физични експерименти и CFD симулации.Много изследователи са изучавали тръбни реактори със спирала или тръбни флокулатори.Все още обаче липсва подробна хидродинамична информация за реакцията на тези реактори към различни конструкции и работни условия (Sartori, Oliveira24; Oliveira, Teixeira25).Оливейра и Тейшейра26 представят оригинални резултати от теоретични, експериментални и CFD симулации на спирален флокулатор.Oliveira и Teixeira27 предложиха да се използва спирална намотка като реактор за коагулация-флокулация в комбинация с конвенционална декантерна система.Те съобщават, че получените резултати за ефективността на отстраняване на мътността са значително различни от тези, получени с често използвани модели за оценка на флокулацията, което предполага повишено внимание при използването на такива модели.Moruzzi и de Oliveira [28] моделираха поведението на система от непрекъснати камери за флокулация при различни работни условия, включително вариации в броя на използваните камери и използването на фиксирани или мащабирани градиенти на скоростта на клетката.Romphophak, Le Men29 PIV измервания на моментни скорости в квази-двуизмерни струйни почистващи устройства.Те откриха силна индуцирана от струя циркулация в зоната на флокулация и оцениха местните и моментни скорости на срязване.
Шах, Джоши30 съобщават, че CFD предлага интересна алтернатива за подобряване на дизайна и получаване на характеристики на виртуален поток.Това помага да се избегнат обширни експериментални настройки.CFD все повече се използва за анализ на пречиствателни станции за вода и отпадъчни води (Melo, Freire31; Alalm, Nasr32; Bridgeman, Jefferson9; Samaras, Zouboulis33; Wang, Wu34; Zhang, Tejada-Martínez35).Няколко изследователи са извършили експерименти с оборудване за тестване на консерви (Bridgeman, Jefferson36; Bridgeman, Jefferson5; Jarvis, Jefferson6; Wang, Wu34) и перфорирани дискови флокулатори31.Други са използвали CFD за оценка на хидрофлокулатори (Bridgeman, Jefferson5; Vadasarukkai, Gagnon37).Ghawi21 съобщи, че механичните флокулатори изискват редовна поддръжка, тъй като често се развалят и изискват много електричество.
Ефективността на лопатковия флокулатор силно зависи от хидродинамиката на резервоара.Липсата на количествено разбиране на полетата на скоростта на потока в такива флокулатори е ясно отбелязана в литературата (Howe, Hand38; Hendricks39).Цялата водна маса е подложена на движението на работното колело на флокулатора, така че се очаква приплъзване.Обикновено скоростта на течността е по-малка от скоростта на лопатката чрез коефициента на приплъзване k, който се определя като съотношението на скоростта на водното тяло към скоростта на гребното колело.Bhole40 съобщава, че има три неизвестни фактора, които трябва да се вземат предвид при проектирането на флокулатор, а именно градиентът на скоростта, коефициентът на съпротивление и относителната скорост на водата спрямо перката.
Camp41 съобщава, че когато се разглеждат високоскоростни машини, скоростта е около 24% от скоростта на ротора и до 32% за нискоскоростните машини.При отсъствието на прегради, Droste и Ger42 използват ak стойност от 0, 25, докато в случай на прегради, k варира от 0 до 0, 15.Howe, Hand38 предполагат, че k е в диапазона от 0,2 до 0,3.Hendrix39 свързва коефициента на приплъзване със скоростта на въртене с помощта на емпирична формула и заключава, че факторът на приплъзване също е в диапазона, установен от Camp41.Bratby43 съобщава, че k е около 0,2 за скорости на работното колело от 1,8 до 5,4 rpm и се увеличава до 0,35 за скорости на работното колело от 0,9 до 3 rpm.Други изследователи съобщават за широк диапазон от стойности на коефициента на съпротивление (Cd) от 1,0 до 1,8 и стойности на коефициента на приплъзване k от 0,25 до 0,40 (Feir и Geyer44; Hyde и Ludwig45; Harris, Kaufman46; van Duuren47; и Bratby and Marais48 ).Литературата не показва значителен напредък в дефинирането и количественото определяне на k след работата на Camp41.
Процесът на флокулация се основава на турбулентност за улесняване на сблъсъци, където градиентът на скоростта (G) се използва за измерване на турбулентност/флокулация.Смесването е процес на бързо и равномерно диспергиране на химикали във вода.Степента на смесване се измерва чрез градиента на скоростта:
където G = градиент на скоростта (sec-1), P = входяща мощност (W), V = обем вода (m3), μ = динамичен вискозитет (Pa s).
Колкото по-висока е стойността на G, толкова по-смесени са.Цялостното смесване е от съществено значение за осигуряване на равномерно коагулиране.Литературата показва, че най-важните конструктивни параметри са времето на смесване (t) и градиентът на скоростта (G).Процесът на флокулация се основава на турбулентност за улесняване на сблъсъци, където градиентът на скоростта (G) се използва за измерване на турбулентност/флокулация.Типичните проектни стойности за G са 20 до 70 s–1, t е 15 до 30 минути, а Gt (безразмерна) е 104 до 105. Резервоарите за бързо смесване работят най-добре със стойности на G от 700 до 1000, с времеви престой около 2 минути.
където P е мощността, придадена на течността от всяка лопатка на флокулатора, N е скоростта на въртене, b е дължината на лопатката, ρ е плътността на водата, r е радиусът и k е коефициентът на приплъзване.Това уравнение се прилага към всяка лопатка поотделно и резултатите се сумират, за да се получи общата входяща мощност на флокулатора.Внимателното изследване на това уравнение показва значението на коефициента на приплъзване k в процеса на проектиране на флокулатор с лопатки.Литературата не посочва точната стойност на k, но вместо това препоръчва диапазон, както е посочено по-горе.Връзката между мощността P и коефициента на приплъзване k обаче е кубична.По този начин, при условие че всички параметри са еднакви, например, промяната на k от 0,25 на 0,3 ще доведе до намаляване на мощността, предавана на флуида на перка с около 20%, а намаляването на k от 0,25 на 0,18 ще я увеличи.с около 27-30% на лопатка Силата, предавана на флуида.В крайна сметка ефектът от k върху устойчивия дизайн на флокулатор с лопатки трябва да бъде изследван чрез техническо количествено определяне.
Точното емпирично количествено определяне на приплъзването изисква визуализация и симулация на потока.Следователно е важно да се опише тангенциалната скорост на острието във вода при определена скорост на въртене на различни радиални разстояния от вала и на различни дълбочини от водната повърхност, за да се оцени ефектът от различните позиции на острието.
В това изследване хидродинамиката на флокулацията се оценява чрез експериментално и числено изследване на скоростното поле на турбулентния поток в лопатков флокулатор в лабораторен мащаб.PIV измерванията се записват на флокулатора, създавайки осреднени във времето контури на скоростта, показващи скоростта на водните частици около листата.В допълнение, ANSYS-Fluent CFD беше използван за симулиране на завихрящия се поток вътре във флокулатора и създаване на осреднени във времето контури на скоростта.Полученият CFD модел беше потвърден чрез оценка на съответствието между резултатите от PIV и CFD.Фокусът на тази работа е върху количественото определяне на коефициента на приплъзване k, който е безразмерен проектен параметър на лопатков флокулатор.Работата, представена тук, предоставя нова основа за количествено определяне на коефициента на приплъзване k при ниски скорости от 3 rpm и 4 rpm.Последствията от резултатите пряко допринасят за по-доброто разбиране на хидродинамиката на флокулационния резервоар.
Лабораторният флокулатор се състои от отворена правоъгълна кутия с обща височина 147 cm, височина 39 cm, обща ширина 118 cm и обща дължина 138 cm (фиг. 1).Основните критерии за проектиране, разработени от Camp49, бяха използвани за проектиране на лопатков флокулатор в лабораторен мащаб и прилагане на принципите на анализ на размерите.Експерименталното съоръжение е построено в лабораторията по екологично инженерство на Ливанския американски университет (Библос, Ливан).
Хоризонталната ос е разположена на височина 60 см от дъното и побира две гребни колела.Всяко колело с гребла се състои от 4 гребла с 3 гребла на всяко гребло за общо 12 гребла.Флокулацията изисква леко разбъркване при ниска скорост от 2 до 6 rpm.Най-често срещаните скорости на смесване във флокулаторите са 3 rpm и 4 rpm.Потокът на флокулатора в лабораторен мащаб е проектиран да представя потока в отделението на резервоара за флокулация на пречиствателна станция за питейна вода.Мощността се изчислява с помощта на традиционното уравнение 42 .И за двете скорости на въртене градиентът на скоростта \(\stackrel{\mathrm{-}}{\text{G}}\) е по-голям от 10 \({\text{sec}}^{-{1}}\) , числото на Рейнолдс показва турбулентен поток (Таблица 1).
PIV се използва за постигане на точни и количествени измервания на векторите на скоростта на флуида едновременно в много голям брой точки50.Експерименталната настройка включваше лабораторен флокулатор с гребло, система LaVision PIV (2017 г.) и задействане на външен лазерен сензор Arduino.За да се създадат осреднени във времето профили на скоростта, PIV изображенията бяха записани последователно на едно и също място.Системата PIV е калибрирана така, че целевата зона да е в средата на дължината на всяко от трите остриета на конкретно рамо на гребло.Външният тригер се състои от лазер, разположен от едната страна на ширината на флокулатора, и сензорен приемник от другата страна.Всеки път, когато рамото на флокулатора блокира пътя на лазера, се изпраща сигнал към PIV системата за заснемане на изображение с PIV лазера и камерата, синхронизирани с програмируемо време.На фиг.2 показва инсталирането на системата PIV и процеса на получаване на изображение.
Записването на PIV започна, след като флокулаторът работи в продължение на 5–10 минути, за да се нормализира потокът и да се вземе предвид същото поле на индекса на пречупване.Калибрирането се постига чрез използване на калибрираща плоча, потопена във флокулатора и поставена в средата на дължината на интересуващото ни острие.Регулирайте позицията на PIV лазера, за да образувате плосък светлинен лист директно над калибриращата плоча.Запишете измерените стойности за всяка скорост на въртене на всяко острие, а скоростите на въртене, избрани за експеримента, са 3 rpm и 4 rpm.
За всички PIV записи интервалът от време между два лазерни импулса беше зададен в диапазона от 6900 до 7700 µs, което позволява минимално изместване на частиците от 5 пиксела.Проведени са пилотни тестове на броя изображения, необходими за получаване на точни осреднени за времето измервания.Векторните статистики бяха сравнени за проби, съдържащи 40, 50, 60, 80, 100, 120, 160, 200, 240 и 280 изображения.Установено е, че размерът на извадката от 240 изображения дава стабилни осреднени за времето резултати, като се има предвид, че всяко изображение се състои от два кадъра.
Тъй като потокът във флокулатора е турбулентен, за разрешаване на малки турбулентни структури са необходими малък прозорец за запитване и голям брой частици.Прилагат се няколко итерации на намаляване на размера заедно с алгоритъм за кръстосана корелация, за да се гарантира точност.Първоначален размер на прозореца за анкетиране от 48 × 48 пиксела с 50% припокриване и един процес на адаптиране беше последван от окончателен размер на прозореца за анкетиране от 32 × 32 пиксела със 100% припокриване и два процеса на адаптиране.В допълнение, стъклени кухи сфери бяха използвани като зародишни частици в потока, което позволи поне 10 частици на прозорец за избиране.PIV записът се инициира от източник на задействане в рамките на програмируема синхронизираща единица (PTU), която отговаря за работата и синхронизирането на лазерния източник и камерата.
Търговският CFD пакет ANSYS Fluent v 19.1 беше използван за разработване на 3D модела и решаване на основните уравнения на потока.
С помощта на ANSYS-Fluent беше създаден 3D модел на лопатков флокулатор в лабораторен мащаб.Моделът е изработен под формата на правоъгълна кутия, състояща се от две гребни колела, монтирани на хоризонтална ос, подобно на лабораторния модел.Моделът без надводен борд е с височина 108 см, ширина 118 см и дължина 138 см.Около миксера е добавена хоризонтална цилиндрична равнина.Генерирането на цилиндрична равнина трябва да реализира въртенето на целия миксер по време на фазата на инсталиране и да симулира полето на въртящия се поток вътре във флокулатора, както е показано на Фиг. 3а.
3D ANSYS-fluent и диаграма на геометрията на модела, ANSYS-fluent тяло на мрежата на флокулатора в интересуващата ни равнина, ANSYS-fluent диаграма в интересуващата ни равнина.
Геометрията на модела се състои от две области, всяка от които е течност.Това се постига с помощта на функцията за логическо изваждане.Първо извадете цилиндъра (включително миксера) от кутията, за да представите течността.След това извадете миксера от цилиндъра, което води до два обекта: миксер и течност.Накрая беше приложен плъзгащ се интерфейс между двете области: интерфейс цилиндър-цилиндър и интерфейс цилиндър-миксер (фиг. 3а).
Свързването на конструираните модели е завършено, за да отговори на изискванията на моделите на турбулентност, които ще бъдат използвани за провеждане на числените симулации.Използвана е неструктурирана мрежа с разширени слоеве близо до твърдата повърхност.Създайте разширителни слоеве за всички стени със скорост на растеж от 1,2, за да гарантирате, че са уловени сложни модели на потока, с дебелина на първия слой от \(7\mathrm{ x }{10}^{-4}\) m, за да гарантирате, че \ ( {\текст {y))^{+}\le 1.0\).Размерът на тялото се регулира по метода на тетраедърното напасване.Създава се размер на предната страна на два интерфейса с размер на елемент от 2,5 × \({10}^{-3}\) m и размер на предната част на миксера от 9 × \({10}^{-3}\ ) m се прилага.Първоначално генерираната мрежа се състоеше от 2144409 елемента (фиг. 3b).
Като първоначален базов модел беше избран двупараметърен k–ε модел на турбулентност.За точно симулиране на завихрящия се поток вътре във флокулатора беше избран по-скъп от изчисления модел.Турбулентният завихрен поток вътре във флокулатора беше числено изследван с помощта на два CFD модела: SST k–ω51 и IDDES52.Резултатите от двата модела бяха сравнени с експериментални резултати от PIV за валидиране на моделите.Първо, моделът на турбулентност SST k-ω е модел на турбулентен вискозитет с две уравнения за приложения на динамиката на течностите.Това е хибриден модел, съчетаващ моделите k-ω и k-ε на Wilcox.Функцията за смесване активира модела на Wilcox в близост до стената и модела k-ε в насрещния поток.Това гарантира, че правилният модел се използва в цялото поле на потока.Той точно прогнозира разделяне на потока поради неблагоприятни градиенти на налягането.Второ, беше избран методът Advanced Deferred Eddy Simulation (IDDES), широко използван в модела Individual Eddy Simulation (DES) с модела SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes).IDDES е хибриден модел RANS-LES (симулация на големи вихри), който предоставя по-гъвкав и удобен за потребителя симулационен модел за мащабиране на резолюцията (SRS).Базиран е на модела LES за разрешаване на големи вихри и се връща към SST k-ω за симулиране на вихри в малък мащаб.Статистическите анализи на резултатите от симулациите на SST k–ω и IDDES бяха сравнени с резултатите от PIV за валидиране на модела.
Като първоначален базов модел беше избран двупараметърен k–ε модел на турбулентност.За точно симулиране на завихрящия се поток вътре във флокулатора беше избран по-скъп от изчисления модел.Турбулентният завихрен поток вътре във флокулатора беше числено изследван с помощта на два CFD модела: SST k–ω51 и IDDES52.Резултатите от двата модела бяха сравнени с експериментални резултати от PIV за валидиране на моделите.Първо, моделът на турбулентност SST k-ω е модел на турбулентен вискозитет с две уравнения за приложения на динамиката на течностите.Това е хибриден модел, съчетаващ моделите k-ω и k-ε на Wilcox.Функцията за смесване активира модела на Wilcox в близост до стената и модела k-ε в насрещния поток.Това гарантира, че правилният модел се използва в цялото поле на потока.Той точно прогнозира разделяне на потока поради неблагоприятни градиенти на налягането.Второ, беше избран методът Advanced Deferred Eddy Simulation (IDDES), широко използван в модела Individual Eddy Simulation (DES) с модела SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes).IDDES е хибриден модел RANS-LES (симулация на големи вихри), който предоставя по-гъвкав и удобен за потребителя симулационен модел за мащабиране на резолюцията (SRS).Базиран е на модела LES за разрешаване на големи вихри и се връща към SST k-ω за симулиране на вихри в малък мащаб.Статистическите анализи на резултатите от симулациите на SST k–ω и IDDES бяха сравнени с резултатите от PIV за валидиране на модела.
Използвайте инструмент за решаване на преходни процеси, базиран на налягане, и използвайте гравитацията в посока Y.Въртенето се постига чрез присвояване на мрежесто движение към миксера, където началото на оста на въртене е в центъра на хоризонталната ос, а посоката на оста на въртене е в посока Z.Създава се мрежест интерфейс за двата геометрични интерфейса на модела, което води до два ръба на ограничителна кутия.Както в експерименталната техника, скоростта на въртене съответства на 3 и 4 оборота.
Граничните условия за стените на миксера и флокулатора бяха зададени от стената, а горният отвор на флокулатора беше зададен от изхода с нулево манометрично налягане (фиг. 3в).ПРОСТА комуникационна схема налягане-скорост, дискретизация на градиентното пространство на функции от втори ред с всички параметри, базирани на елементи на най-малките квадрати.Критерият за конвергенция за всички променливи на потока е мащабираният остатък 1 x \({10}^{-3}\).Максималният брой итерации на времева стъпка е 20, а размерът на времевата стъпка съответства на завъртане от 0,5°.Решението се сближава при 8-ма итерация за модела SST k–ω и при 12-та итерация с помощта на IDDES.В допълнение, броят на времевите стъпки беше изчислен така, че миксерът да направи поне 12 оборота.Приложете извадка от данни за времева статистика след 3 ротации, което позволява нормализиране на потока, подобно на експерименталната процедура.Сравняването на изхода на контурите на скоростта за всеки оборот дава точно същите резултати за последните четири оборота, което показва, че е достигнато стабилно състояние.Допълнителните обороти не подобриха контурите на средната скорост.
Времевата стъпка се определя във връзка със скоростта на въртене, 3 rpm или 4 rpm.Времевата стъпка се прецизира до времето, необходимо за завъртане на миксера с 0,5°.Това се оказва достатъчно, тъй като решението се събира лесно, както е описано в предишния раздел.По този начин всички числени изчисления и за двата модела на турбулентност бяха извършени с помощта на модифицирана времева стъпка от 0,02 \(\stackrel{\mathrm{-}}{7}\) за 3 rpm, 0,0208 \(\stackrel{ \mathrm{-} {3}\) 4 об./мин.За дадена времева стъпка на уточняване числото на Courant на клетка винаги е по-малко от 1,0.
За да се изследва зависимостта модел-мрежа, резултатите бяха получени първо с помощта на оригиналната мрежа 2,14M и след това с усъвършенстваната мрежа 2,88M.Усъвършенстването на мрежата се постига чрез намаляване на размера на клетката на тялото на миксера от 9 × \({10}^{-3}\) m до 7 × \({10}^{-3}\) m.За оригиналните и усъвършенствани мрежи на двата модела турбулентност бяха сравнени средните стойности на модулите на скоростта на различни места около перката.Процентната разлика между резултатите е 1,73% за модела SST k–ω и 3,51% за модела IDDES.IDDES показва по-висок процент разлика, защото е хибриден RANS-LES модел.Тези разлики бяха счетени за незначителни, така че симулацията беше извършена с помощта на оригиналната мрежа с 2, 14 милиона елемента и стъпка във времето на въртене от 0, 5 °.
Възпроизводимостта на експерименталните резултати беше изследвана чрез извършване на всеки от шестте експеримента втори път и сравняване на резултатите.Сравнете стойностите на скоростта в центъра на острието в две серии от експерименти.Средната процентна разлика между двете експериментални групи е 3,1%.Системата PIV също беше независимо повторно калибрирана за всеки експеримент.Сравнете аналитично изчислената скорост в центъра на всяко острие с PIV скоростта на същото място.Това сравнение показва разликата с максимална процентна грешка от 6,5% за нож 1.
Преди количественото определяне на коефициента на приплъзване е необходимо да се разбере научно концепцията за приплъзване във флокулатор с лопатки, което изисква изучаване на структурата на потока около лопатките на флокулатора.Концептуално, коефициентът на приплъзване е вграден в конструкцията на флокулаторите с лопатки, за да вземе предвид скоростта на лопатките спрямо водата.В литературата се препоръчва тази скорост да бъде 75% от скоростта на острието, така че повечето дизайни обикновено използват ak от 0,25, за да отчитат тази настройка.Това изисква използването на линии на потока на скоростта, получени от PIV експерименти, за да се разбере напълно полето на скоростта на потока и да се проучи това приплъзване.Острие 1 е най-вътрешното острие, което е най-близо до вала, острие 3 е най-външното острие, а острие 2 е средното острие.
Линиите на скоростта на лопатка 1 показват директен въртящ се поток около лопатката.Тези модели на потока се излъчват от точка от дясната страна на лопатката, между ротора и лопатката.Разглеждайки зоната, посочена от червената пунктирана кутия на Фигура 4а, е интересно да се идентифицира друг аспект на рециркулационния поток над и около перката.Визуализацията на потока показва малък поток в зоната на рециркулация.Този поток се приближава от дясната страна на острието на височина около 6 см от края на острието, вероятно поради влиянието на първото острие на ръката, предшестващо острието, което се вижда на изображението.Визуализацията на потока при 4 оборота в минута показва същото поведение и структура, очевидно при по-високи скорости.
Графики на полето на скоростта и тока на три лопатки при две скорости на въртене от 3 rpm и 4 rpm.Максималната средна скорост на трите перки при 3 rpm е съответно 0,15 m/s, 0,20 m/s и 0,16 m/s, а максималната средна скорост при 4 rpm е 0,15 m/s, 0,22 m/s и 0,22 m/ s, съответно.на три листа.
Друга форма на спираловиден поток беше открита между лопатки 1 и 2. Векторното поле ясно показва, че водният поток се движи нагоре от дъното на лопатка 2, както е посочено от посоката на вектора.Както е показано от пунктираната кутия на фиг. 4b, тези вектори не вървят вертикално нагоре от повърхността на острието, а се завиват надясно и постепенно се спускат.На повърхността на лопатката 1 се разграничават вектори надолу, които се приближават до двете лопатки и ги заобикалят от рециркулационния поток, образуван между тях.Същата структура на потока се определя и при двете скорости на въртене с по-висока амплитуда на скоростта от 4 rpm.
Полето на скоростта на лопатка 3 не дава значителен принос от вектора на скоростта на предишната лопатка, присъединяваща се към потока под лопатка 3. Основният поток под лопатка 3 се дължи на вектора на вертикалната скорост, издигащ се с водата.
Векторите на скоростта върху повърхността на острието 3 могат да бъдат разделени на три групи, както е показано на Фиг. 4с.Първият комплект е комплектът от десния ръб на острието.Структурата на потока в тази позиция е права надясно и нагоре (т.е. към перката 2).Втората група е средата на острието.Векторът на скоростта за тази позиция е насочен право нагоре, без никакво отклонение и без ротация.Намаляването на стойността на скоростта се определя с увеличаване на височината над края на острието.При третата група, разположена в лявата периферия на лопатките, потокът се насочва веднага наляво, т.е. към стената на флокулатора.По-голямата част от потока, представен от вектора на скоростта, върви нагоре, а част от потока се спуска хоризонтално надолу.
Два модела на турбулентност, SST k–ω и IDDES, бяха използвани за конструиране на осреднени във времето профили на скоростта за 3 rpm и 4 rpm в равнината на средната дължина на лопатката.Както е показано на фигура 5, стационарното състояние се постига чрез постигане на абсолютно сходство между контурите на скоростта, създадени от четири последователни завъртания.В допълнение, осреднените по време контури на скоростта, генерирани от IDDES, са показани на Фиг. 6а, докато осреднените по време профили на скорост, генерирани от SST k – ω, са показани на Фиг. 6а.6б.
Използвайки IDDES и осреднени по време вериги на скоростта, генерирани от SST k–ω, IDDES има по-висок дял на вериги на скоростта.
Внимателно прегледайте профила на скоростта, създаден с IDDES при 3 rpm, както е показано на Фигура 7. Миксерът се върти по посока на часовниковата стрелка и потокът се обсъжда според показаните бележки.
На фиг.7 може да се види, че на повърхността на лопатката 3 в I квадрант има разделяне на потока, тъй като потокът не е ограничен поради наличието на горния отвор.В квадрант II не се наблюдава разделяне на потока, тъй като потокът е напълно ограничен от стените на флокулатора.В квадрант III водата се върти с много по-ниска или по-ниска скорост, отколкото в предишните квадранти.Водата в квадранти I и II се премества (т.е. завърта или избутва) надолу от действието на миксера.А в квадрант III водата се изтласква от лопатките на бъркалката.Очевидно е, че водната маса на това място се съпротивлява на приближаващата гилза на флокулатора.Вихровият поток в този квадрант е напълно отделен.За квадрант IV по-голямата част от въздушния поток над перката 3 е насочена към стената на флокулатора и постепенно губи размера си с увеличаване на височината към горния отвор.
В допълнение, централното местоположение включва сложни модели на потока, които доминират в квадранти III и IV, както е показано от сините пунктирани елипси.Тази маркирана зона няма нищо общо с въртящия се поток във флокулатора с лопатки, тъй като въртеливото движение може да бъде идентифицирано.Това е в контраст с квадранти I и II, където има ясно разделение между вътрешния поток и пълния ротационен поток.
Както е показано на фиг.6, сравнявайки резултатите от IDDES и SST k-ω, основната разлика между контурите на скоростта е величината на скоростта непосредствено под лопатка 3. Моделът SST k-ω ясно показва, че разширеният високоскоростен поток се носи от лопатка 3 в сравнение с IDDES.
Друга разлика може да се намери в квадрант III.От IDDES, както беше споменато по-рано, беше отбелязано ротационно разделяне на потока между рамената на флокулатора.Тази позиция обаче е силно повлияна от потока с ниска скорост от ъглите и вътрешността на първата лопатка.От SST k–ω за същото местоположение, контурните линии показват относително по-високи скорости в сравнение с IDDES, тъй като няма сливащ се поток от други региони.
За правилното разбиране на поведението и структурата на потока е необходимо качествено разбиране на векторните полета на скоростта и токовите линии.Като се има предвид, че всяко острие е с ширина 5 cm, седем точки на скорост бяха избрани по ширината, за да се осигури представителен профил на скоростта.Освен това се изисква количествено разбиране на величината на скоростта като функция на височината над повърхността на острието чрез начертаване на профила на скоростта директно върху всяка повърхност на острието и върху непрекъснато разстояние от 2,5 cm вертикално до височина 10 cm.Вижте S1, S2 и S3 на фигурата за повече информация.Приложение A. Фигура 8 показва сходството на разпределението на повърхностната скорост на всяка лопатка (Y = 0,0), получено чрез PIV експерименти и ANSYS-Fluent анализ, използвайки IDDES и SST k-ω.И двата числени модела дават възможност за точно симулиране на структурата на потока на повърхността на лопатките на флокулатора.
Разпределение на скоростта PIV, IDDES и SST k–ω върху повърхността на острието.Оста x представлява ширината на всеки лист в милиметри, като началото (0 mm) представлява лявата периферия на листа, а краят (50 mm) представлява дясната периферия на листа.
Ясно се вижда, че разпределенията на скоростта на лопатките 2 и 3 са показани на фиг.8 и фиг.8.S2 и S3 в Приложение A показват сходни тенденции с височината, докато острие 1 се променя независимо.Профилите на скоростта на лопатките 2 и 3 стават идеално прави и имат еднаква амплитуда на височина 10 cm от края на лопатката.Това означава, че в тази точка потокът става равномерен.Това ясно се вижда от PIV резултатите, които са добре възпроизведени от IDDES.Междувременно резултатите от SST k–ω показват някои разлики, особено при 4 rpm.
Важно е да се отбележи, че острие 1 запазва една и съща форма на профила на скоростта във всички позиции и не е нормализирано по височина, тъй като завихрянето, образувано в центъра на миксера, съдържа първото острие от всички рамена.Също така, в сравнение с IDDES, PIV профилите на скоростта на острието 2 и 3 показаха малко по-високи стойности на скоростта на повечето места, докато станаха почти равни на 10 cm над повърхността на острието.
Време на публикуване: 26 февруари 2023 г