Nature.com'u ziyaret ettiğiniz için teşekkür ederiz.Sınırlı CSS desteğine sahip bir tarayıcı sürümü kullanıyorsunuz.En iyi deneyim için güncellenmiş bir tarayıcı kullanmanızı (veya Internet Explorer'da Uyumluluk Modunu devre dışı bırakmanızı) öneririz.Ayrıca sürekli desteği sağlamak için siteyi stiller ve JavaScript olmadan gösteriyoruz.
Aynı anda üç slayttan oluşan bir atlıkarınca görüntüler.Aynı anda üç slaytta ilerlemek için Önceki ve Sonraki düğmelerini kullanın veya aynı anda üç slaytta ilerlemek için sondaki kaydırma düğmelerini kullanın.
Bu çalışmada, flokülasyonun hidrodinamiği, laboratuvar ölçekli bir kanatlı flokülatörde türbülanslı akış hızı alanının deneysel ve sayısal olarak incelenmesiyle değerlendirilmiştir.Parçacık toplanmasını veya topak parçalanmasını destekleyen türbülanslı akış karmaşıktır ve bu yazıda SST k-ω ve IDDES olmak üzere iki türbülans modeli kullanılarak ele alınmakta ve karşılaştırılmaktadır.Sonuçlar, IDDES'in SST k-ω'ya göre çok küçük bir gelişme sağladığını göstermektedir; bu, kanatlı topaklaştırıcı içindeki akışı doğru bir şekilde simüle etmek için yeterlidir.Uyum puanı, PIV ve CFD sonuçlarının yakınsamasını araştırmak ve kullanılan CFD türbülans modelinin sonuçlarını karşılaştırmak için kullanılır.Çalışma aynı zamanda 0,25'lik olağan tipik değere kıyasla 3 ve 4 rpm gibi düşük hızlarda 0,18 olan kayma faktörünün (k) ölçülmesine de odaklanıyor.k'nın 0,25'ten 0,18'e düşürülmesi sıvıya iletilen gücü yaklaşık %27-30 artırır ve hız gradyanını (G) yaklaşık %14 artırır.Bu, beklenenden daha yoğun bir karıştırma elde edildiği, dolayısıyla daha az enerji tüketildiği ve dolayısıyla içme suyu arıtma tesisinin flokülasyon ünitesindeki enerji tüketiminin daha düşük olabileceği anlamına gelir.
Su arıtmada, pıhtılaştırıcıların eklenmesi küçük koloidal parçacıkları ve yabancı maddeleri dengesizleştirir ve bunlar daha sonra topaklaşma aşamasında topaklanma oluşturmak üzere birleşir.Pullar gevşek bir şekilde bağlanmış fraktal kütle kümeleridir ve bunlar daha sonra çökeltilerek uzaklaştırılır.Parçacık özellikleri ve sıvı karıştırma koşulları, topaklaştırma ve arıtma prosesinin verimliliğini belirler.Flokülasyon, nispeten kısa bir süre boyunca yavaş bir çalkalama ve büyük hacimli suyu çalkalamak için çok fazla enerji gerektirir1.
Flokülasyon sırasında tüm sistemin hidrodinamiği ve pıhtılaştırıcı-partikül etkileşiminin kimyası, sabit partikül boyutu dağılımının elde edilme hızını belirler2.Parçacıklar çarpıştığında birbirlerine yapışırlar3.Oyegbile, Ay4 çarpışmaların Brownian difüzyonunun topaklaşma taşıma mekanizmalarına, akışkan kaymasına ve diferansiyel çökelmeye bağlı olduğunu bildirdi.Pullar çarpıştığında büyür ve belirli bir boyut sınırına ulaşır, bu da pulların hidrodinamik kuvvetlerin kuvvetine dayanamaması nedeniyle kırılmaya neden olabilir5.Bu kırık pullardan bazıları daha küçük veya aynı boyutta olanlara yeniden birleşir6.Ancak güçlü pullar bu kuvvete karşı koyabilir ve boyutlarını koruyabilir, hatta büyüyebilir7.Yükselen ve Gregory8 pulların yok edilmesi ve yenilenme yetenekleri ile ilgili çalışmaları rapor ederek geri dönüşün sınırlı olduğunu gösterdi.Bridgeman, Jefferson9 ortalama akış ve türbülansın topak oluşumu ve yerel hız gradyanları yoluyla parçalanma üzerindeki yerel etkisini tahmin etmek için CFD'yi kullandı.Rotor kanatlarıyla donatılmış tanklarda, pıhtılaşma aşamasında yeterince kararsızlaştıklarında agregatların diğer parçacıklarla çarpışma hızının değiştirilmesi gerekir.Vadasarukkai ve Gagnon11, CFD ve yaklaşık 15 rpm'lik daha düşük dönüş hızları kullanarak, konik bıçaklarla flokülasyon için G değerlerine ulaşmayı başardı ve böylece çalkalama için güç tüketimini en aza indirdi.Ancak daha yüksek G değerlerinde çalışma flokülasyona neden olabilir.Pilot kanatlı topaklaştırıcının ortalama hız gradyanının belirlenmesinde karıştırma hızının etkisini araştırdılar.5 rpm'den daha yüksek bir hızda dönerler.
Korpijärvi, Ahlstedt12 bir tank test tezgahında akış alanını incelemek için dört farklı türbülans modeli kullandı.Akış alanını lazer Doppler anemometre ve PIV ile ölçtüler ve hesaplanan sonuçları ölçülen sonuçlarla karşılaştırdılar.de Oliveira ve Donadel13 CFD kullanarak hidrodinamik özelliklerden hız gradyanlarını tahmin etmek için alternatif bir yöntem önermişlerdir.Önerilen yöntem helisel geometriye dayalı altı flokülasyon ünitesinde test edildi.alıkonma süresinin topaklaştırıcılar üzerindeki etkisini değerlendirdi ve düşük alıkonma sürelerine sahip rasyonel hücre tasarımını desteklemek için bir araç olarak kullanılabilecek bir topaklaşma modeli önerdi14.Zhan, You15 tam ölçekli flokülasyonda akış özelliklerini ve flok davranışını simüle etmek için birleşik bir CFD ve popülasyon dengesi modeli önerdi.Llano-Serna, Coral-Portillo16 Viterbo, Kolombiya'daki bir su arıtma tesisinde Cox tipi hidroflokülatörün akış özelliklerini araştırdı.CFD'nin avantajları olmasına rağmen hesaplamalarda sayısal hatalar gibi sınırlamalar da vardır.Bu nedenle, elde edilen her türlü sayısal sonuç, kritik sonuçlara varmak için dikkatle incelenmeli ve analiz edilmelidir17.Literatürde yatay bölmeli flokülatörlerin tasarımına ilişkin az sayıda çalışma bulunurken, hidrodinamik flokülatörlerin tasarımına yönelik öneriler sınırlıdır18.Chen ve Liao19, tek tek parçacıklardan saçılan ışığın polarizasyon durumunu ölçmek için polarize ışığın saçılımını temel alan bir deney düzeneği kullandı.Feng, Zhang20, pıhtılaşmış plakalı bir pıhtılaştırıcının ve bir oluklu pıhtılaştırıcının akış alanındaki girdap akımlarının ve girdapların dağılımını simüle etmek için Ansys-Fluent'i kullandı.Gavi21, Ansys-Fluent kullanarak bir topaklaştırıcıdaki türbülanslı sıvı akışını simüle ettikten sonra, sonuçları topaklaştırıcıyı tasarlamak için kullandı.Vaneli ve Teixeira22 spiral tüplü flokülatörlerin akışkan dinamiği ile flokülasyon süreci arasındaki ilişkinin rasyonel bir tasarımı desteklemek için hala yeterince anlaşılmadığını bildirdi.de Oliveira ve Costa Teixeira23 fizik deneyleri ve CFD simülasyonları yoluyla spiral tüplü topaklaştırıcının verimliliğini araştırdı ve hidrodinamik özelliklerini gösterdi.Birçok araştırmacı sarmal tüp reaktörleri veya sarmal tüp flokülatörleri üzerinde çalışmıştır.Ancak bu reaktörlerin çeşitli tasarımlara ve çalışma koşullarına tepkisine ilişkin ayrıntılı hidrodinamik bilgiler hâlâ eksiktir (Sartori, Oliveira24; Oliveira, Teixeira25).Oliveira ve Teixeira26 spiral flokülatörün teorik, deneysel ve CFD simülasyonlarından elde edilen orijinal sonuçları sunmaktadır.Oliveira ve Teixeira27 geleneksel dekanter sistemiyle birlikte bir koagülasyon-topaklaştırma reaktörü olarak spiral bir bobin kullanmayı önerdiler.Bulanıklık giderme verimliliği için elde edilen sonuçların, flokülasyonun değerlendirilmesi için yaygın olarak kullanılan modellerle elde edilenlerden önemli ölçüde farklı olduğunu bildirerek, bu tür modelleri kullanırken dikkatli olunması gerektiğini öne sürüyorlar.Moruzzi ve de Oliveira [28], kullanılan oda sayısındaki değişiklikler ve sabit veya ölçekli hücre hız gradyanlarının kullanımı da dahil olmak üzere, çeşitli çalışma koşulları altında sürekli flokülasyon odaları sisteminin davranışını modellediler.Romphophak, Le Men29 Yarı iki boyutlu jet temizleyicilerde anlık hızların PIV ölçümleri.Flokülasyon bölgesinde güçlü jet kaynaklı sirkülasyon buldular ve yerel ve anlık kayma hızlarını tahmin ettiler.
Shah, Joshi30, CFD'nin tasarımları geliştirmek ve sanal akış özelliklerini elde etmek için ilginç bir alternatif sunduğunu bildiriyor.Bu, kapsamlı deney kurulumlarından kaçınmaya yardımcı olur.CFD, su ve atık su arıtma tesislerini analiz etmek için giderek daha fazla kullanılıyor (Melo, Freire31; Alalm, Nasr32; Bridgeman, Jefferson9; Samaras, Zouboulis33; Wang, Wu34; Zhang, Tejada-Martínez35).Birçok araştırmacı kutu test ekipmanı (Bridgeman, Jefferson36; Bridgeman, Jefferson5; Jarvis, Jefferson6; Wang, Wu34) ve delikli disk topaklaştırıcılar31 üzerinde deneyler gerçekleştirdi.Diğerleri hidroflokülatörleri değerlendirmek için CFD'yi kullanmışlardır (Bridgeman, Jefferson5; Vadasarukkai, Gagnon37).Ghawi21, mekanik flokülatörlerin sık sık arızalanıp çok fazla elektrik gerektirmesi nedeniyle düzenli bakım gerektirdiğini bildirdi.
Kürekli flokülatörün performansı büyük ölçüde rezervuarın hidrodinamiğine bağlıdır.Bu tür flokülatörlerdeki akış hızı alanlarının niceliksel olarak anlaşılamadığı literatürde açıkça belirtilmiştir (Howe, Hand38; Hendricks39).Su kütlesinin tamamı flokülatör pervanesinin hareketine tabi olduğundan kayma beklenir.Tipik olarak sıvı hızı, su kütlesinin hızının çarkın hızına oranı olarak tanımlanan kayma faktörü k kadar kanat hızından daha düşüktür.Bhole40, bir topaklaştırıcı tasarlarken göz önünde bulundurulması gereken üç bilinmeyen faktör olduğunu, yani hız gradyanı, sürükleme katsayısı ve suyun bıçağa göre bağıl hızı olduğunu bildirdi.
Camp41, yüksek hızlı makineler söz konusu olduğunda hızın rotor hızının yaklaşık %24'ü kadar olduğunu ve düşük hızlı makineler için ise %32 kadar yüksek olduğunu bildirmektedir.Septa yokluğunda Droste ve Ger42 ak değerini 0,25 olarak kullanmış, septa durumunda ise k 0 ile 0,15 arasında değişmiştir.Howe, Hand38 k'nin 0,2 ila 0,3 aralığında olduğunu öne sürüyor.Hendrix39 ampirik bir formül kullanarak kayma faktörünü dönüş hızıyla ilişkilendirdi ve kayma faktörünün de Camp41 tarafından belirlenen aralıkta olduğu sonucuna vardı.Bratby43, 1,8'den 5,4 rpm'ye kadar pervane hızları için k'nin yaklaşık 0,2 olduğunu ve 0,9'dan 3 rpm'ye kadar pervane hızları için 0,35'e yükseldiğini bildirdi.Diğer araştırmacılar, 1,0 ila 1,8 arasında geniş bir sürükleme katsayısı (Cd) değeri ve 0,25 ila 0,40 arasında kayma katsayısı k değerleri bildirmektedir (Feir ve Geyer44; Hyde ve Ludwig45; Harris, Kaufman46; van Duuren47; ve Bratby ve Marais48) ).Literatürde Camp41'in çalışmasından bu yana k'nin tanımlanması ve niceliğinin belirlenmesinde önemli bir ilerleme kaydedilmemiştir.
Topaklanma süreci, çarpışmaları kolaylaştırmak için türbülansa dayanır; burada hız gradyanı (G), türbülans/topaklanmayı ölçmek için kullanılır.Karıştırma, kimyasalların su içerisinde hızlı ve eşit şekilde dağılması işlemidir.Karıştırma derecesi hız gradyanı ile ölçülür:
burada G = hız gradyanı (sn-1), P = güç girişi (W), V = su hacmi (m3), μ = dinamik viskozite (Pa·s).
G değeri ne kadar yüksek olursa, o kadar fazla karışır.Düzgün pıhtılaşmayı sağlamak için iyice karıştırmak önemlidir.Literatürde en önemli tasarım parametrelerinin karıştırma süresi (t) ve hız gradyanı (G) olduğu belirtilmektedir.Topaklanma süreci, çarpışmaları kolaylaştırmak için türbülansa dayanır; burada hız gradyanı (G), türbülans/topaklanmayı ölçmek için kullanılır.G için tipik tasarım değerleri 20 ila 70 s–1, t 15 ila 30 dakika ve Gt (boyutsuz) 104 ila 105'tir. Hızlı karıştırma tankları en iyi şekilde 700 ila 1000 arasındaki G değerleriyle çalışır ve zaman aşımı süresi vardır. yaklaşık 2 dakika.
burada P, her bir flokülatör bıçağı tarafından sıvıya verilen güçtür, N dönme hızıdır, b bıçak uzunluğudur, ρ su yoğunluğudur, r yarıçaptır ve k kayma katsayısıdır.Bu denklem her bir bıçağa ayrı ayrı uygulanır ve sonuçlar topaklaştırıcının toplam güç girişini verecek şekilde toplanır.Bu denklemin dikkatli bir şekilde incelenmesi, kanatlı flokülatörün tasarım sürecinde kayma faktörünün k önemini gösterir.Literatürde k'nin kesin değeri belirtilmez, bunun yerine daha önce belirtildiği gibi bir aralık önerilir.Ancak güç P ile kayma katsayısı k arasındaki ilişki kübiktir.Böylece, tüm parametrelerin aynı olması koşuluyla, örneğin k'yi 0,25'ten 0,3'e değiştirmek, kanat başına akışkana iletilen güçte yaklaşık %20'lik bir azalmaya yol açacak ve k'yi 0,25'ten 0,18'e düşürmek onu artıracaktır.kanat başına yaklaşık %27-30 oranında Sıvıya verilen güç.Son olarak, k'nin sürdürülebilir kanatlı flokülatör tasarımı üzerindeki etkisinin teknik ölçüm yoluyla araştırılması gerekmektedir.
Kaymanın doğru ampirik ölçümü, akış görselleştirmesi ve simülasyon gerektirir.Bu nedenle, farklı kanat konumlarının etkisini değerlendirmek amacıyla, bıçağın sudaki teğetsel hızının, şafttan farklı radyal mesafelerde ve su yüzeyinden farklı derinliklerde belirli bir dönme hızında tanımlanması önemlidir.
Bu çalışmada, flokülasyonun hidrodinamiği, laboratuvar ölçekli bir kanatlı flokülatörde türbülanslı akış hızı alanının deneysel ve sayısal olarak incelenmesiyle değerlendirilmiştir.PIV ölçümleri topaklaştırıcıya kaydedilerek yaprakların etrafındaki su parçacıklarının hızını gösteren zaman ortalamalı hız konturları oluşturulur.Ek olarak, flokülatör içindeki dönen akışı simüle etmek ve zaman ortalamalı hız konturları oluşturmak için ANSYS-Fluent CFD kullanıldı.Ortaya çıkan CFD modeli, PIV ve CFD sonuçları arasındaki benzerlik değerlendirilerek doğrulandı.Bu çalışmanın odak noktası, kanatlı topaklaştırıcının boyutsuz bir tasarım parametresi olan kayma katsayısı k'nın ölçülmesidir.Burada sunulan çalışma, 3 rpm ve 4 rpm gibi düşük hızlarda kayma katsayısı k'nın ölçülmesi için yeni bir temel sağlar.Sonuçların sonuçları flokülasyon tankının hidrodinamiğinin daha iyi anlaşılmasına doğrudan katkıda bulunmaktadır.
Laboratuvar topaklaştırıcısı, toplam yüksekliği 147 cm, yüksekliği 39 cm, toplam genişliği 118 cm ve toplam uzunluğu 138 cm olan üstü açık dikdörtgen bir kutudan oluşur (Şekil 1).Camp49 tarafından geliştirilen ana tasarım kriterleri, laboratuvar ölçekli bir kanatlı topaklaştırıcının tasarlanması ve boyutsal analiz ilkelerinin uygulanması için kullanıldı.Deney tesisi Lübnan Amerikan Üniversitesi'nin (Byblos, Lübnan) Çevre Mühendisliği Laboratuvarı'nda inşa edildi.
Yatay eksen alttan 60 cm yükseklikte bulunur ve iki çark barındırır.Her bir çark, her bir kürek üzerinde 3 kürek olmak üzere toplam 12 kürek olmak üzere 4 kürekten oluşur.Flokülasyon, 2 ila 6 rpm'lik düşük bir hızda hafif çalkalama gerektirir.Flokülatörlerde en yaygın karıştırma hızları 3 rpm ve 4 rpm'dir.Laboratuvar ölçekli flokülatör akışı, bir içme suyu arıtma tesisinin flokülasyon tankı bölmesindeki akışı temsil edecek şekilde tasarlanmıştır.Güç, geleneksel denklem 42 kullanılarak hesaplanır.Her iki dönüş hızı için de hız gradyanı \(\stackrel{\mathrm{-}}{\text{G}}\) 10 \({\text{sn}}^{-{1}}\)'den büyüktür Reynolds sayısı türbülanslı akışı gösterir (Tablo 1).
PIV, çok sayıda noktada eş zamanlı olarak sıvı hızı vektörlerinin doğru ve niceliksel ölçümlerini elde etmek için kullanılır50.Deney düzeneği, laboratuvar ölçekli bir kürekli topaklaştırıcıyı, bir LaVision PIV sistemini (2017) ve bir Arduino harici lazer sensör tetikleyicisini içeriyordu.Zaman ortalamalı hız profilleri oluşturmak için PIV görüntüleri aynı konumda sırayla kaydedildi.PIV sistemi, hedef alan belirli bir kürek kolunun üç kanadının her birinin uzunluğunun orta noktasında olacak şekilde kalibre edilir.Harici tetik, flokülatör genişliğinin bir tarafında bulunan bir lazerden ve diğer tarafında bir sensör alıcısından oluşur.Flokülatör kolu lazer yolunu her bloke ettiğinde, PIV lazeri ve programlanabilir bir zamanlama ünitesi ile senkronize edilmiş kamera ile bir görüntü yakalamak için PIV sistemine bir sinyal gönderilir.Şek.Şekil 2, PIV sisteminin kurulumunu ve görüntü edinme sürecini göstermektedir.
Akışı normalleştirmek ve aynı kırılma indisi alanını hesaba katmak için flokülatör 5-10 dakika çalıştırıldıktan sonra PIV kaydı başlatıldı.Kalibrasyon, flokülatöre daldırılan ve ilgili bıçağın uzunluğunun orta noktasına yerleştirilen bir kalibrasyon plakası kullanılarak gerçekleştirilir.Doğrudan kalibrasyon plakasının üzerinde düz bir ışık sayfası oluşturacak şekilde PIV lazerin konumunu ayarlayın.Her bıçağın her dönüş hızı için ölçülen değerleri kaydedin ve deney için seçilen dönüş hızları 3 rpm ve 4 rpm'dir.
Tüm PIV kayıtları için, iki lazer darbesi arasındaki zaman aralığı 6900 ila 7700 µs aralığına ayarlandı, bu da minimum 5 piksellik parçacık yer değiştirmesine izin verdi.Doğru zaman ortalamalı ölçümler elde etmek için gereken görüntü sayısı üzerinde pilot testler gerçekleştirildi.Vektör istatistikleri 40, 50, 60, 80, 100, 120, 160, 200, 240 ve 280 görüntü içeren örnekler için karşılaştırıldı.Her görüntünün iki kareden oluştuğu göz önüne alındığında, 240 görüntüden oluşan bir örneklem boyutunun sabit zaman ortalamalı sonuçlar verdiği bulunmuştur.
Flokülatördeki akış türbülanslı olduğundan, küçük türbülanslı yapıları çözmek için küçük bir sorgulama penceresi ve çok sayıda parçacık gerekir.Doğruluğu sağlamak için çapraz korelasyon algoritmasıyla birlikte birkaç boyut küçültme yinelemesi uygulanır.%50 örtüşme ve bir uyarlama işlemi ile 48x48 piksellik ilk oylama penceresi boyutunu, %100 örtüşme ve iki uyarlama işlemi ile 32x32 piksellik son oylama penceresi boyutu izledi.Ek olarak, akışta tohum parçacıkları olarak içi boş cam küreler kullanıldı ve bu, seçim penceresi başına en az 10 parçacığa izin verdi.PIV kaydı, lazer kaynağının ve kameranın çalıştırılmasından ve senkronize edilmesinden sorumlu olan Programlanabilir Zamanlama Birimi'ndeki (PTU) bir tetikleme kaynağı tarafından tetiklenir.
ANSYS Fluent v 19.1 ticari CFD paketi, 3D modeli geliştirmek ve temel akış denklemlerini çözmek için kullanıldı.
ANSYS-Fluent kullanılarak laboratuvar ölçekli bir kürekli flokülatörün 3 boyutlu modeli oluşturuldu.Model, laboratuvar modeli gibi yatay eksene monte edilmiş iki çarktan oluşan dikdörtgen bir kutu şeklinde yapılmıştır.Fribordsuz model 108 cm yüksekliğinde, 118 cm genişliğinde ve 138 cm uzunluğundadır.Mikserin etrafına yatay silindirik bir düzlem eklenmiştir.Silindirik düzlem üretimi, kurulum aşaması sırasında tüm karıştırıcının dönüşünü uygulamalı ve Şekil 3a'da gösterildiği gibi topaklaştırıcının içindeki dönen akış alanını simüle etmelidir.
3D ANSYS-akıcı ve model geometri diyagramı, ilgilenilen düzlemde ANSYS-akıcı flokülatör gövde ağı, ilgilenilen düzlemde ANSYS-akıcı diyagramı.
Model geometrisi her biri akışkan olan iki bölgeden oluşur.Bu, mantıksal çıkarma işlevi kullanılarak elde edilir.İlk önce sıvıyı temsil edecek silindiri (karıştırıcı dahil) kutudan çıkarın.Daha sonra karıştırıcıyı silindirden çıkarın, sonuçta iki nesne ortaya çıkar: karıştırıcı ve sıvı.Son olarak iki alan arasında kayan bir arayüz uygulandı: silindir-silindir arayüzü ve silindir-karıştırıcı arayüzü (Şekil 3a).
Sayısal simülasyonları yürütmek için kullanılacak türbülans modellerinin gereksinimlerini karşılamak amacıyla oluşturulan modellerin ağlaştırılması tamamlandı.Katı yüzeye yakın genişletilmiş katmanlara sahip yapılandırılmamış bir ağ kullanıldı.Karmaşık akış modellerinin yakalanmasını sağlamak için tüm duvarlar için 1,2 büyüme oranına sahip genişletme katmanları oluşturun; ilk katman kalınlığı \(7\mathrm{ x }{10}^{-4}\) m'dir ve \ ( {\text {y))^{+}\le 1.0\).Vücut boyutu tetrahedron yerleştirme yöntemi kullanılarak ayarlanır.Öğe boyutu 2,5 × \({10}^{-3}\) m olan iki arayüzden oluşan bir ön taraf boyutu oluşturulur ve karıştırıcı ön boyutu 9 × \({10}^{-3}\ ) olur m uygulanır.Başlangıçta oluşturulan ağ 2144409 elemandan oluşuyordu (Şekil 3b).
İlk temel model olarak iki parametreli k-ε türbülans modeli seçildi.Flokülatörün içindeki dönen akışı doğru bir şekilde simüle etmek için hesaplama açısından daha pahalı bir model seçildi.Flokülatörün içindeki türbülanslı dönen akış, iki CFD modeli kullanılarak sayısal olarak araştırıldı: SST k–ω51 ve IDDES52.Her iki modelin sonuçları, modelleri doğrulamak için deneysel PIV sonuçlarıyla karşılaştırıldı.İlk olarak, SST k-ω türbülans modeli akışkanlar dinamiği uygulamaları için iki denklemli bir türbülans viskozite modelidir.Bu, Wilcox k-ω ve k-ε modellerini birleştiren hibrit bir modeldir.Karıştırma fonksiyonu duvarın yakınında Wilcox modelini ve gelen akışta k-ε modelini etkinleştirir.Bu, akış alanı boyunca doğru modelin kullanılmasını sağlar.Olumsuz basınç değişimlerinden dolayı akış ayrılmasını doğru bir şekilde tahmin eder.İkinci olarak, SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) modeli ile Bireysel Eddy Simülasyonu (DES) modelinde yaygın olarak kullanılan Gelişmiş Ertelenmiş Girdap Simülasyonu (IDDES) yöntemi seçilmiştir.IDDES, daha esnek ve kullanıcı dostu bir çözünürlük ölçeklendirme (SRS) simülasyon modeli sağlayan hibrit bir RANS-LES (büyük girdap simülasyonu) modelidir.Büyük girdapları çözmek için LES modelini temel alır ve küçük ölçekli girdapları simüle etmek için SST k-ω'ye geri döner.SST k–ω ve IDDES simülasyonlarından elde edilen sonuçların istatistiksel analizleri, modeli doğrulamak için PIV sonuçlarıyla karşılaştırıldı.
İlk temel model olarak iki parametreli k-ε türbülans modeli seçildi.Flokülatörün içindeki dönen akışı doğru bir şekilde simüle etmek için hesaplama açısından daha pahalı bir model seçildi.Flokülatörün içindeki türbülanslı dönen akış, iki CFD modeli kullanılarak sayısal olarak araştırıldı: SST k–ω51 ve IDDES52.Her iki modelin sonuçları, modelleri doğrulamak için deneysel PIV sonuçlarıyla karşılaştırıldı.İlk olarak, SST k-ω türbülans modeli akışkanlar dinamiği uygulamaları için iki denklemli bir türbülans viskozite modelidir.Bu, Wilcox k-ω ve k-ε modellerini birleştiren hibrit bir modeldir.Karıştırma fonksiyonu duvarın yakınında Wilcox modelini ve gelen akışta k-ε modelini etkinleştirir.Bu, akış alanı boyunca doğru modelin kullanılmasını sağlar.Olumsuz basınç değişimlerinden dolayı akış ayrılmasını doğru bir şekilde tahmin eder.İkinci olarak, SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) modeli ile Bireysel Eddy Simülasyonu (DES) modelinde yaygın olarak kullanılan Gelişmiş Ertelenmiş Girdap Simülasyonu (IDDES) yöntemi seçilmiştir.IDDES, daha esnek ve kullanıcı dostu bir çözünürlük ölçeklendirme (SRS) simülasyon modeli sağlayan hibrit bir RANS-LES (büyük girdap simülasyonu) modelidir.Büyük girdapları çözmek için LES modelini temel alır ve küçük ölçekli girdapları simüle etmek için SST k-ω'ye geri döner.SST k–ω ve IDDES simülasyonlarından elde edilen sonuçların istatistiksel analizleri, modeli doğrulamak için PIV sonuçlarıyla karşılaştırıldı.
Basınca dayalı bir geçici çözücü kullanın ve yerçekimini Y yönünde kullanın.Döndürme, dönme ekseninin kökeninin yatay eksenin merkezinde olduğu ve dönme ekseninin yönünün Z yönünde olduğu karıştırıcıya bir ağ hareketi atanarak elde edilir.Her iki model geometrisi arayüzü için bir kafes arayüzü yaratılarak iki sınırlayıcı kutu kenarı elde edilir.Deneysel teknikte olduğu gibi dönüş hızı 3 ve 4 devire karşılık gelir.
Mikserin ve topaklaştırıcının duvarları için sınır koşulları duvar tarafından belirlendi ve topaklaştırıcının üst açıklığı, sıfır basınç basıncıyla çıkış tarafından belirlendi (Şekil 3c).BASİT basınç-hız iletişim şeması, ikinci dereceden fonksiyonların gradyan uzayının tüm parametrelerle en küçük kareler elemanlarına dayalı olarak ayrıklaştırılması.Tüm akış değişkenleri için yakınsama kriteri, ölçeklendirilmiş artık 1 x \({10}^{-3}\)'dir.Zaman adımı başına maksimum yineleme sayısı 20'dir ve zaman adımı boyutu 0,5°'lik bir dönüşe karşılık gelir.Çözüm, SST k–ω modeli için 8. yinelemede ve IDDES kullanılarak 12. yinelemede yakınsamaktadır.Ayrıca karıştırıcı en az 12 devir yapacak şekilde zaman adımı sayısı da hesaplanmıştır.Deneysel prosedüre benzer şekilde akışın normalleştirilmesine olanak tanıyan 3 dönüşten sonra zaman istatistikleri için veri örneklemesi uygulayın.Her devir için hız döngülerinin çıktısının karşılaştırılması, son dört devir için tam olarak aynı sonuçları verir, bu da kararlı bir duruma ulaşıldığını gösterir.Ekstra devirler orta hız hatlarını iyileştirmedi.
Zaman adımı dönüş hızına (3 rpm veya 4 rpm) göre tanımlanır.Zaman adımı, karıştırıcıyı 0,5° döndürmek için gereken süreye göre düzeltilir.Önceki bölümde açıklandığı gibi çözüm kolaylıkla yakınlaştığı için bu yeterli görünmektedir.Dolayısıyla, her iki türbülans modeli için tüm sayısal hesaplamalar, 3 rpm için 0,02 \(\stackrel{\mathrm{-}}{7}\)'lik değiştirilmiş bir zaman adımı, 0,0208 \(\stackrel{ \mathrm{-}) kullanılarak gerçekleştirildi. {3}\) 4 rpm.Belirli bir iyileştirme zaman adımı için bir hücrenin Courant sayısı her zaman 1,0'dan küçüktür.
Model-ağ bağımlılığını araştırmak için, sonuçlar ilk olarak orijinal 2,14M ağ ve ardından geliştirilmiş 2,88M ağ kullanılarak elde edildi.Izgara iyileştirmesi, karıştırıcı gövdesinin hücre boyutunun 9 × \({10}^{-3}\) m'den 7 × \({10}^{-3}\) m'ye düşürülmesiyle elde edilir.İki modelin türbülansının orijinal ve geliştirilmiş ağları için kanadın etrafındaki farklı yerlerdeki hız modüllerinin ortalama değerleri karşılaştırıldı.Sonuçlar arasındaki yüzde farkı SST k–ω modeli için %1,73, IDDES modeli için ise %3,51'dir.IDDES, hibrit bir RANS-LES modeli olduğundan daha yüksek yüzde farkı gösterir.Bu farkların önemsiz olduğu düşünüldüğünden simülasyon, 2,14 milyon öğeli orijinal ağ ve 0,5°'lik bir dönüş süresi adımı kullanılarak gerçekleştirildi.
Deney sonuçlarının tekrarlanabilirliği, altı deneyin her birinin ikinci kez yapılması ve sonuçların karşılaştırılması yoluyla incelenmiştir.İki deney serisinde bıçağın merkezindeki hız değerlerini karşılaştırın.İki deney grubu arasındaki ortalama yüzde farkı %3,1 idi.PIV sistemi ayrıca her deney için bağımsız olarak yeniden kalibre edildi.Her bıçağın merkezinde analitik olarak hesaplanan hızı aynı konumdaki PIV hızıyla karşılaştırın.Bu karşılaştırma, bıçak 1 için maksimum %6,5 hata yüzdesiyle farkı gösterir.
Kayma faktörünü ölçmeden önce, kanatlı flokülatördeki kayma kavramını bilimsel olarak anlamak gerekir; bu, flokülatörün kanatları etrafındaki akış yapısının incelenmesini gerektirir.Kavramsal olarak kayma katsayısı, kanatların suya göre hızını hesaba katmak için kürekli flokülatörlerin tasarımına dahil edilmiştir.Literatürde bu hızın bıçak hızının %75'i olması tavsiye edilir, dolayısıyla çoğu tasarım bu ayarlamayı hesaba katmak için genellikle 0,25 ak değerini kullanır.Bu, akış hızı alanını tam olarak anlamak ve bu kaymayı incelemek için PIV deneylerinden türetilen hız akış çizgilerinin kullanılmasını gerektirir.Bıçak 1, mile en yakın olan en içteki bıçaktır, bıçak 3 en dıştaki bıçaktır ve bıçak 2 orta bıçaktır.
Kanat 1 üzerindeki hız akış çizgileri, bıçağın etrafında doğrudan dönen bir akışı göstermektedir.Bu akış modelleri, rotor ile kanat arasında, kanadın sağ tarafındaki bir noktadan yayılır.Şekil 4a'da kırmızı noktalı kutuyla gösterilen alana bakıldığında, kanadın üstünde ve çevresinde devridaim akışının başka bir yönünü tanımlamak ilginçtir.Akış görselleştirmesi devridaim bölgesine çok az akış gösterir.Bu akış, muhtemelen resimde görülen, elin bıçaktan önceki ilk bıçağının etkisinden dolayı, bıçağın sağ tarafından, bıçağın ucundan yaklaşık 6 cm yükseklikte yaklaşmaktadır.4 rpm'deki akış görselleştirmesi, görünüşe göre daha yüksek hızlarda aynı davranışı ve yapıyı gösterir.
3 rpm ve 4 rpm'lik iki dönüş hızında üç bıçağın hız alanı ve akım grafikleri.Üç bıçağın 3 rpm'deki maksimum ortalama hızı sırasıyla 0,15 m/s, 0,20 m/s ve 0,16 m/s'dir ve 4 rpm'deki maksimum ortalama hız 0,15 m/s, 0,22 m/s ve 0,22 m/s'dir. sırasıyla.üç sayfada.
Kanatlar 1 ve 2 arasında sarmal akışın başka bir biçimi bulunmuştur. Vektör alanı, su akışının, vektörün yönü ile gösterildiği gibi, kanatçık 2'nin tabanından yukarıya doğru hareket ettiğini açıkça göstermektedir.Şekil 4b'deki noktalı kutuda gösterildiği gibi, bu vektörler kanat yüzeyinden dikey olarak yukarıya doğru gitmez, sağa dönerek yavaş yavaş alçalır.Kanadın (1) yüzeyinde, her iki kanada yaklaşan ve aralarında oluşan devridaim akışından onları çevreleyen aşağı doğru vektörler ayırt edilir.Aynı akış yapısı, 4 rpm'lik daha yüksek bir hız genliği ile her iki dönüş hızında da belirlendi.
Kanat 3'ün hız alanı, önceki kanadın hız vektörünün kanat 3'ün altındaki akışa katılmasından önemli bir katkı sağlamamaktadır. Kanat 3'ün altındaki ana akış, su ile birlikte yükselen dikey hız vektöründen kaynaklanmaktadır.
Bıçağın (3) yüzeyi üzerindeki hız vektörleri, Şekil 4c'de gösterildiği gibi üç gruba ayrılabilir.İlk set bıçağın sağ kenarındaki settir.Bu konumdaki akış yapısı düz sağa ve yukarıya doğrudur (yani kanat 2'ye doğru).İkinci grup bıçağın ortasıdır.Bu konum için hız vektörü herhangi bir sapma olmadan ve dönmeden doğrudan yukarıya doğru yönlendirilir.Hız değerindeki azalma kanadın ucundan itibaren yüksekliğin artmasıyla belirlendi.Bıçakların sol çevresinde yer alan üçüncü grup için akış hemen sola, yani flokülatörün duvarına yönlendirilir.Hız vektörü tarafından temsil edilen akışın büyük bir kısmı yukarı doğru gider ve akışın bir kısmı da yatay olarak aşağı doğru gider.
Kanat ortalama uzunluk düzleminde 3 rpm ve 4 rpm için zaman ortalamalı hız profilleri oluşturmak için SST k-ω ve IDDES olmak üzere iki türbülans modeli kullanıldı.Şekil 5'te gösterildiği gibi, ardışık dört dönüşle oluşturulan hız eğrileri arasında mutlak benzerlik elde edilerek kararlı duruma ulaşılır.Ek olarak, IDDES tarafından oluşturulan zaman ortalamalı hız eğrileri Şekil 6a'da gösterilirken, SST k – ω tarafından oluşturulan zaman ortalamalı hız profilleri Şekil 6a'da gösterilmektedir.6b.
IDDES'i ve SST k–ω tarafından oluşturulan zaman ortalamalı hız döngülerini kullanan IDDES, daha yüksek oranda hız döngülerine sahiptir.
IDDES ile oluşturulan hız profilini Şekil 7'de gösterildiği gibi 3 rpm'de dikkatlice inceleyin. Mikser saat yönünde döner ve gösterilen notlara göre akış tartışılır.
Şek.Şekil 7'de, üst deliğin mevcudiyeti nedeniyle akış kısıtlanmadığından, I çeyreğinde bıçağın (3) yüzeyinde bir akış ayrımı olduğu görülebilir.II. bölgede akış tamamen flokülatörün duvarları tarafından sınırlandığından akışta herhangi bir ayrılma gözlenmez.III. çeyrekte su, önceki çeyreklere göre çok daha düşük veya daha düşük bir hızda döner.Çeyrek I ve II'deki su, karıştırıcının hareketi ile aşağı doğru hareket ettirilir (yani döndürülür veya dışarı itilir).Ve III. çeyrekte su, karıştırıcının bıçakları tarafından dışarı itilir.Buradaki su kütlesinin yaklaşan flokülatör manşonuna direndiği açıktır.Bu kadrandaki döner akış tamamen ayrılmıştır.IV. çeyrek için, kanat 3'ün üzerindeki hava akışının çoğu topaklaştırıcı duvarına doğru yönlendirilir ve üst açıklığa doğru yükseklik arttıkça yavaş yavaş boyutunu kaybeder.
Ek olarak, merkezi konum, mavi noktalı elipslerle gösterildiği gibi, III. ve IV. çeyreklere hakim olan karmaşık akış modellerini içerir.Dönme hareketi tanımlanabildiğinden, bu işaretli alanın kanatlı topaklaştırıcıdaki dönen akışla hiçbir ilgisi yoktur.Bu, iç akış ile tam dönüşlü akış arasında açık bir ayrımın olduğu I ve II. çeyreklerin tersidir.
Şekil 2'de gösterildiği gibi.Şekil 6'da, IDDES ve SST k-ω sonuçları karşılaştırıldığında, hız eğrileri arasındaki temel fark, kanat 3'ün hemen altındaki hızın büyüklüğüdür. SST k-ω modeli, uzatılmış yüksek hızlı akışın kanat 3 tarafından taşındığını açıkça göstermektedir. IDDES'le karşılaştırıldığında.
Bir başka farklılık ise III. çeyrekte görülebilir.IDDES'te, daha önce de belirtildiği gibi, topaklaştırıcı kollar arasındaki rotasyonel akış ayrımı not edildi.Ancak bu konum, birinci kanadın köşelerinden ve iç kısmından gelen düşük hızlı akıştan güçlü bir şekilde etkilenir.Aynı konum için SST k–ω'den, diğer bölgelerden birleşik bir akış olmadığından eşyükselti çizgileri IDDES'e kıyasla nispeten daha yüksek hızlar gösterir.
Akış davranışının ve yapısının doğru anlaşılması için hız vektör alanlarının ve akım çizgilerinin niteliksel olarak anlaşılması gerekir.Her bıçağın 5 cm genişliğinde olduğu göz önüne alındığında, temsili bir hız profili sağlamak üzere genişlik boyunca yedi hız noktası seçildi.Ek olarak, hız profilinin doğrudan her bir kanat yüzeyi üzerinde ve 10 cm yüksekliğe kadar dikey olarak 2,5 cm'lik sürekli bir mesafe boyunca çizilmesi yoluyla, kanat yüzeyi üzerindeki yüksekliğin bir fonksiyonu olarak hızın büyüklüğünün niceliksel olarak anlaşılması gerekmektedir.Daha fazla bilgi için şekildeki S1, S2 ve S3'e bakın.Ek A. Şekil 8, PIV deneyleri ve IDDES ve SST k-ω kullanılarak ANSYS-Fluent analizi kullanılarak elde edilen her kanadın yüzey hızı dağılımının benzerliğini (Y = 0,0) göstermektedir.Her iki sayısal model de flokülatör kanatlarının yüzeyindeki akış yapısını doğru bir şekilde simüle etmeyi mümkün kılar.
Kanat yüzeyindeki hız dağılımları PIV, IDDES ve SST k–ω.X ekseni her bir yaprağın genişliğini milimetre cinsinden temsil eder; başlangıç noktası (0 mm) yaprağın sol çevresini ve uç (50 mm) yaprağın sağ çevresini temsil eder.
Şekil 8 ve Şekil 8'de 2 ve 3 numaralı kanatların hız dağılımlarının gösterildiği açıkça görülmektedir.Ek A'daki S2 ve S3, yükseklik açısından benzer eğilimler gösterirken kanat 1 bağımsız olarak değişir.2 ve 3 numaralı kanatların hız profilleri tamamen düz hale gelir ve bıçağın ucundan 10 cm yükseklikte aynı genliğe sahiptir.Bu, akışın bu noktada tekdüze hale geldiği anlamına gelir.Bu, IDDES tarafından iyi bir şekilde yeniden üretilen PIV sonuçlarından açıkça görülmektedir.Bu arada SST k–ω sonuçları, özellikle 4 rpm'de bazı farklılıklar göstermektedir.
Karıştırıcının merkezinde oluşturulan girdap tüm kolların ilk bıçağını içerdiğinden, bıçak 1'in hız profilinin aynı şeklini tüm konumlarda koruduğunu ve yüksekliğin normalleştirilmediğini not etmek önemlidir.Ayrıca IDDES ile karşılaştırıldığında PIV kanat hız profilleri 2 ve 3, kanat yüzeyinden 10 cm yükseklikte neredeyse eşit olana kadar çoğu konumda biraz daha yüksek hız değerleri gösterdi.
Gönderim zamanı: 27 Aralık 2022