使用粒状模型研究标准气体旋风模型中的压降和流场

抽象的

使用计算流体动力学（CFD）研究了固体气体旋风内的粒子流量。已经研究了高温和不同颗粒载荷的影响。在纯气体的情况下，雷诺应力（RSM）模型预测结果即使在高温下也在工程精度范围内。使用颗粒混合物模型用于粒子载有粒子流动，差异发生在相对高的载荷（高达0.5kg / m）^3.)．由于压降与旋流体内部的摩擦密切相关，因此熵产生的概念被用于检测高摩擦效应区域。在涡寻迹器壁面、锥形部分壁面的底部以及分离外部流和核心流的界面上，摩擦已经被观察到是重要的。本文讨论了由于混合模型和湍流模型简化了假设而导致的数值模拟结果与已有文献的实验结果之间的差异。

1.介绍

已知固体气体旋风分离器具有低成本，它们易于操作，制造简单，而且由于缺乏运动部件而相对容易维护。这使得它们成为行业中使用的最好的装置，其中固体颗粒与气相分离至关重要。旋风分离器用于若干工业应用，如水泥工业，加压流化床燃烧器和流化催化裂化过程。

在旋风内产生的高旋转流动导致颗粒在离心力朝向外壁的效果下喷射。另一方面，高涡旋强度的产生需要高能耗（高压下降）[1-3.］．因此，旋风的设计涉及最小化压降并最大化分离效率的两个冲突和同时要求。因此，压降和分离效率对于成功的设计是重要的，并且需要以所需的工程精度预测。

理论研究建立了预测单相压降的半经验模型[4.-6.］．所使用的主要参数是旋风的几何形状和特征切向速度分量。开发了单相推理以考虑固体载荷和温度的影响。通过雷诺数中的密度和粘度引入温度的影响，同时借助于单相盒的校正因子，使用入口粉尘作为参数借助于单相盒的校正因子来照顾。两相流存在下的半透明关系并不总是能够正确地预测压力下降。cortés和gil [5.]在他们的评论中，列出了一系列压力下降相关性，最近陈和施[7.]建立了“通用”模型来计算旋风压降，包括固体载荷的效果，并且它似乎与先前提出的相关性相比提供了卓越的性能。

本质上的理论模型仅限于他们测试的特定实际情况。可以代表旋风流量的工程分析的可行工具的计算流体动力学（CFD）没有如此的限制。到目前为止，由于存在涡流的存在增加湍流的各向异性并且需要至少一个用于雷诺的闭合型的旋涡平均方程来处理这种流量的复杂性，因此旋转旋流的模拟仍然是一个具有挑战性的任务。此外，粒子的流量仍然是一个挑战介绍了另一个难度水平。几项研究已经解决了CFD建模[8.-16[自Boysan等人的开创性工作以来]8.］．伊万诺夫等人[17[使用代数滑移模型在流利的情况下，它们认为单分散颗粒群并忽略颗粒颗粒相互作用。Wang等人。[14]使用完整的雷诺压力模型与随机拉格朗日多相模型一起流利的粗滤网，约48,000个细胞。尽管用于鲁棒性和准确性的湍流和多相流的CFD模型不断提高，但它们在预测旋风流中的成功仍然减轻了[18］．Qian et al. [19]模拟高(0.5-2 kg/m^3.使用ASMM（代数滑动混合物模型）携带流体的颗粒的入口浓度与大多数CFD研究中使用拉格朗日 - 欧拉模型的总趋势相反。通过产生额外的二阶段考虑不同的粒度，并且从实验中建立了0.98的最佳碰撞系数。作者提到了尝试代表超过四个次级阶段的大小分布时的收敛问题。Shalaby等人。[16已将大型涡流仿真湍流模型（LES）与Lagrangian方法组合在单向耦合模式下的多相流动。Derksen等人。[20.[在包括反映颗粒对初级气相对初级气相的影响的双向偶联相互作用进行更精细的LES研究。它们的假设是旋转颗粒的旋风底部的考虑因素，省略颗粒颗粒碰撞，颗粒对气相的分离场上的效果的限制，除了迫使外还均匀尺寸的颗粒溢出边界条件，通过将小磁盘放置在上插座上的上游，以避免内部域中的解决方案的后向效果。它们通过对平均和湍流场的影响确认了大规模加载对旋风效率的影响。颗粒对携带气相的平均流场具有阻尼效应，这预期降低分离效率，同时湍流场的衰减导致促进粒子分散体的降低，因此它们朝向旋风壁的喷射分开。因此，考虑到流动的复杂性，它似乎在两相条件下使用CFD在两相条件下使用CFD的压力下降预测的准确性仍然是可扩张的。

本文对从文献中获得的不同几何和入口条件的一系列旋风模型的压力下降数值预测进行了系统研究[7.]使用粒状混合物模型预测各种温度下的压降和几种固体负载条件。完全雷诺应力模型（RSM）用于关闭雷诺平均运动方程。本工作中使用的模型代表了准确性和计算工作之间的折衷。特别地，本文讨论了高固体装载条件下的模型性能和边界条件（壁函数）和收敛标准的设置。

2.数学与数值模型

在单相计算中，使用商业代码流畅的商业代码中实现的有限体积技术来解决了雷诺瓦斯的稳定形式的三维流动的Navier-Stokes方程。

混合模型[21那22[用于模拟空气流动和单分散的固体颗粒混合物的流动。允许两相以不同的速度移动，使用滑动速度的概念。该模型解决了两个阶段混合物的连续性和动量方程的单个系统。二次固相的特征在于其与附加方程计算的其相对速度及其体积分数。该模型假设二次相均匀地分散并在短时间内达到其终端速度，并且相位在局部平衡上以小的长度尺度。因此，它适用于流动，其中相之间存在诸如旋风分裂的相对耦合。值得注意的是，请提及在文献中存在对包含在粒状混合物模型中的适当子模型的一般同意。在目前的研究中，Syamlal和O'Brien [23模型已被用于粒状粘度和拖动系数计算。通过忽视来自动力学理论的传输方程中的对流和扩散术语而获得的代数方程[24，用于颗粒温度的计算。固体压力和径向分布已由Lun等人预测[25] 模型。使用适用于单分散颗粒的0.63的包装限制。归还系数的值为0.98 [19］．

混合物的连续性方程是 在哪里是质量平均速度 是混合密度 和分别为空气(初相)和粒子(二次相)的密度，和体积分数，和质量分数，和和速度。

混合物的动量方程是 和为混合物的层流粘度和湍流粘度。

是颗粒的漂移速度（相对于混合物的质量平均速度）给出 允许固体颗粒以不同速度从气相的速度移动，使用滑速概念（固体颗粒相对于气相的相对速度相对速度）。代数滑移配方与混合模型结合使用。

滑移速度为 漂移速度可以以滑移速度表示，如下所示： 滑动速度的代数形式[21，基于相间局部平衡在较短距离内达到的假设，可以表示为: 为阻力系数(见18])。

是二次相加速度 右边的第二项表示湍流波动引起的扩散。是普朗特色散系数，和粒子弛豫时间是否可以写成 在哪里是粒径和粒径初级相粘度[22］．

在用于固体的混合物模型的改性形式中，悬浮液的颗粒粘度是颗粒载荷的功能，并且含有三个贡献，其中动力学部分表示在非常低的载荷下的粘度（<10^-6允许粒子在没有任何碰撞的情况下运动，碰撞部分表示介质浓度(>10^-6%, < 10^-3在颗粒之间的距离还原和碰撞中的距离和碰撞之间的距离和摩擦部分，并且在高浓度下表示粘度的摩擦部分导致颗粒之间的摩擦而不是碰撞。由于与稀释流量对应的量小于0.0004的中等浓度，在本作中省略了最后的贡献[26]; 在哪里是称为径向分布的颗粒之间的非尺寸距离并由 和是反映颗粒的碰撞行为的恢复系数。

颗粒温度有代数方程式 在哪里由于固体应力张量，是能量的产生，是能量的碰撞耗散，和气/固或固/固两相之间的能量交换。

能量的碰撞耗散表示由于颗粒之间的碰撞引起的能量耗散速率。Lun等人。[25]提出以下模特： 是能量交换[27] 交换系数可以用以下形式编写： 在哪里是拖动功能和颗粒松弛时间定义为 在哪里是颗粒的直径。

根据(23] 拖动系数[28)是 粒子的终端速度是体积分数的函数和相对雷诺数[29] 在混合动量方程中也应考虑固体压力 二次相质量分数由其传输方程计算 在滑动速度表达中考虑颗粒通过湍流的扩散。

雷诺应力模型[30.[用于捕获流程中的湍流效应。使用稳定的隔离求解器进行计算。简单的算法，三阶快速方案和presto分别用于速度压力耦合，对流术语离散化和压力插值。

除了残留物之外，在适当的位置监测静压，以确保观察稳定的溶液时的会聚。残差在10范围内^-3到10.^-4．平均需要15,000次迭代以获得收敛。

使用的混合物由滑石粉325目的固体颗粒组成（公斤/米^3.，8微米平均直径），由空气携带。无量纲压降形式（欧拉数）由

3.几何和边界条件

使用的旋风的几何形状[7.]由Stairmand、Stern、Lapple和PV四种不同尺寸的常规配置组成，如图所示1和表1．

构成网格的计算单元的数量范围为30,500至230,000个细胞，以在精度和计算成本之间提供折衷，并且这些是在表中给出的2．数字2展示了在这个工作中使用的六面体网格的一个例子。网格灵敏度测试对于保证计算单元个数的最终解的独立性具有重要意义。箱装0.01公斤/米^3.本文以固体加载作为网格灵敏度试验的样本。数字3.示出了在锥形部分和涡流室中的三个轴向位置处用两个不同网格（粗= 112376个细胞，细= 230224个细胞）获得的切向速度分布。轴向的参考是旋风底部。概况存在对旋风性能的影响的轻微偏差应该可以忽略不计。

在入口处，规定的速度，湍流强度和液压直径（)，以及颗粒的体积分数和颗粒温度。采用的方法在进口湍流参数是基于充分发展的管道流动理论。在考虑的情况下，基于旋风入口雷诺数的湍流强度为3 ~ 3.3。然后，根据湍流强度和由旋风入口尺寸可知的湍流长度尺度，推导出湍流动能及其耗散率。其余的雷诺应力是由湍流动能获得的，假设在旋风入口的同位素湍流具有相等的法向应力和零剪切应力。在墙壁上使用了标准的墙壁功能[31］．

4.结果和讨论

结果是三个部分组织的。在第一部分中，呈现了七个不同旋风几何形状和变化的入口条件的几个纯气体单相壳体的计算。第二部分含有在单个旋风几何形状的不同温度和入口速度的影响下处理单个气相的结果。第三部分包括固体负载对单个几何形状的压降的影响。对于所研究的所有案例，将CFD结果与文献中可用的实验结果和实证模型进行比较。

4.1。用纯气相压降

桌子2重新承载使用CFD获得的不统计形式的压降导致并与实验结果相比[7.)，以及用陈氏理论模型对相同情况的计算结果。

可以看出，成功预测纯气体盒的压降。数值和实验结果之间的差异在0.6-15％的范围内。在没有颗粒的情况下，压降是几何参数和涡流强度的函数。陈及史[7.[旋流强度可以由圆柱形部分的壁处的切向速度分量表示。数字4.展示CFD如何预测与实验结果相比的切向速度分布[32]从旋风底部开始不同的轴向位置（沿z轴）。两个第一轮廓在旋流室中 mm and mm, respectively, while the third profile is in middle of the conical part at mm.

在常规分析中，压降通常归因于入口区域的三种贡献，膨胀和收缩损失，分别在涡旋发现器的底部，流体 - 壁摩擦和涡旋中动态头的耗散Finder（Cortés和Gil [5.];陈及史[7.])。

在本文中，引起摩擦引起的熵产生的表达[33]已经被用来探测旋风内部的高摩擦区域。摩擦耗散的能量可由方程(24)的恒定温度。总的来说，熵的产生是用流体摩擦不可逆性来表示的，这是本研究中提出的术语，而传热不可逆性对等温流动的贡献是零。熵的一代由于整个流动域中的摩擦，使用下面的等式获得，速度是混合物的速度， 从图中可以看出它5.，熵生成在涡旋发现器墙壁上更为重要，并且在其进入中是旋风内的众所周知的高速梯度和湍流产生的区域。

将向下定向的外部流和向上定向的内部流（零轴向速度的界面）分开的界面似乎是熵生成的另一个重要来源。

4．2.温度对压降的影响

随着温度升高，空气密度降低，其粘度增加，给出较低的雷诺数，因此与环境温度的情况相比，相同入口速度的切向速度分量的最大值降低。桌子3.包含从环境温度到973 K时获得的压降结果。结果显示，尽管在某些情况下，误差高达18%，但基本一致。在973 K和36.29 m/s条件下，温度升高和进口速度增加的影响是相反的。较高的进口速度预计会引起更高的压降，但高温的影响无法克服。

4.3。固相对压降的影响

与上述两个情况相反，已经遇到了溶液不稳定性的问题，特别是在相对高的固体载荷（0.5kg / m^3.液体）。提出了使用RSM获得的结果和粒状混合物模型，讨论了难题的困难和可能的差异原因。

在这些流动中的文献中已经说明，颗粒向外喷射出来有助于增加墙壁的摩擦效应[5.］．通常，这导致增加压降，但在摩擦效果相同的旋流导致压降降低而不是增加。

用于粉尘的旋风内的旋风内的总熵产生（浓度0.05kg / m^3.）与纯净气体相同的几何形状和入口条件相比，从0.00671至0.00388W / k相同的纯气体减少了一半。实际上，流量阻尼导致速度梯度的衰减，因此可以在图中观察到的摩擦效应6.．

颗粒体积分数分布料浓度为0.01 kg/m^3.和1 kg / m^3.(数据7.那8.那9.， 和10）在旋风壁区域和穿过旋风体的平面是检查。可以看出，高浓度的颗粒位于分离颗粒对应的旋流壁附近，特别是在靠近流速较低的再循环区域的角落。对于低负荷(0.01 kg/m^3.），即使在壁附近的颗粒的附聚，浓度仍然非常低，最大为0.000238。在相对较高的载荷（1kg / m）的情况下^3.），壁附近的浓度在与圆筒和锥之间的连接器对应的拐角处​​达到近25％。在锥形部分中也观察到更高的颗粒浓度。Qian et al. [19已经发现了与直径为5和10微米的颗粒类似的结果。附近的零粒子体积分数存在于图中料斗中的料斗9.和10因为它已被自愿清空，如本节所述。

数字11说明了压降与入口固体载荷的变化。Qian et al. [19]已经概述，尽管是一种原油，压力下降的完全趋势，其中趋势反转的临界负荷并提到了他们遇到的难度，因为它们在高负荷上使用的粒状模型的限制．使用两个模型的预测结果[7.那34，除最高载荷大于0.5 kg/m外^3.在美国，CFD计算接近Baskakov模型，并确实捕捉了其他载荷的趋势。[的模型34]检测到临界负载接近0.2 kg / m^3.此时压力降反转其趋势。结果对应的浓度为0.5和1 kg/m^3.使用CFD获得的具有实验和经验模型的重要差异。这可以归因于混合模型在相对高浓度下的局限性，这通常是CFD模型的具有挑战性的任务[6.那18］．事实上，对于中等到密集载荷(大于10^-3(按体积)，颗粒通过阻尼平均流和湍流作用于连续相。此外，粒子碰撞变得更有可能，这反过来影响它们的速度和运动方向，从而影响它们的动量。而即使在高温下，也只能成功地预测纯气体的压降[13那16那32]当粒子对初级相对变得重要时，许多先前的研究未能正确预测压力下降[19那32］．

切向速度分量径向谱的比较（图6.）在位于用不同颗粒载荷获得的圆柱形部分的相同轴向位置，示出了固体的入口浓度如何影响旋流运动。遗憾的是，无法发现切向速度的实验测量来估计在高颗粒载荷下发出的差异。

多相模型简化的假设可以很好地解释CFD和实验结果之间的差异。单分散粒子的假设导致了不同的粒子行为，因此对气相有不同的影响。Qian et al. [19]试图考虑使用粒度混合物模型的模拟工作中的尺寸分布，通过产生具有不同平均大小的若干固态相位。它们无法获得具有超过四个二次阶段的收敛溶液。

在几乎所有先前的研究中，颗粒对气相（双向偶联）和颗粒颗粒相互作用的影响是不考虑的，这是严格地说，仅用于稀释流量。通常考虑的力是离心，阻力和引力力。Xiaodong等。[35]发现Saffman升力可以加速小颗粒的分离，缩短其停留时间。此外，球形的假设可以改变施加在粒子上的力平衡。换句话说，上述假设影响了对粒子与气相相互作用的预测，从而限制了计算的准确性。

来自最近使用LES湍流模型的研究[16那36[似乎，尽管LES与其他湍流模型相比，LES相比，所需的改善需要更简单的假设，所以提高更加精细的多相模型。先前的CFD工作中未提及的一个重要建模细节是旋风器底部的固体颗粒的积累形成一层固体颗粒，如本作工作所示（图12），在稳定流动的迭代解决方案过程中占据旋风内部体积的超过20％，或者在旋风内缩小的可用工作空间的多个时间步骤缩小。在本研究中克服了这一点，通过将贴片选项应用流畅，在迭代解决方案过程中定期清空灰尘箱。贴片选项在灰尘箱空间中将粒子体积分数设置为零。使用用于纯气体箱和相同入口速度的相同网格，遇到的另一个问题是无量纲距离的大值（墙壁功能变量）达到50000，浓度高达1千克/米^3.．实际上，发现使用标准壁函数对于多相流动，特别是在高颗粒浓度下是不恰当的，因为固相密度的贡献增加了混合密度，因此范围。

5.结论

用雷诺应力模型和颗粒混合模型模拟了一系列标准固体气体旋流器内部的流动。在不同的温度下，纯气体和颗粒流都进行了研究。该模型可以合理预测进料中颗粒浓度较低(小于0.1 kg/m)时的压降^3.)．

压降在切向速度场上强烈取决于强烈。实际上，切向速度分量的预测轮廓显示，CFD结果与实验结果非常吻合，在没有颗粒的情况下，解释纯气体的压力下降所获得的合理值。另一方面，增加颗粒加载导致对应于切向速度分量的阻尼的压降降低。

利用固相在装置不同区域的体积分数描述了旋流器内颗粒的行为。在旋流壁面附近，特别是在旋流角处，由于高粘滞效应，存在边界层，流动受到抑制。

发现使用熵生成概念是检测高摩擦效应区域的有用工具。分离内部和外旋流流的界面是包含重要摩擦效应的区域之一。

粒状混合物模型呈现了与相位耦合有关的粒子升起的颗粒流动的限制。值得注意的是，特别是在高负荷下的相位耦合仍然是开发的研究主题。诸如大型涡仿真等强大的湍流模型可以提供完整的欧拉欧洲模型可以提供更准确的结果和更稳定的解决方案。

命名法

：	粒子加速度（M / s2）
：	入口周长（M）
：	阻力系数
：	粒径（m）
：	恢复系数
：	液压直径（m）
：	拖拽功能
：	引起的加速度（m / s2）
：	径向分布
：	身份矩阵
：	交换系数
：	静态压力(Pascal)
：	Reynolds号码
：	进口截面面积(m2）
：	熵生成（w / k）
：	温度（k）
：	平均入口速度（M / s）
：	Mass-averaged速度(米/秒)
：	滑动速度（m / s）
：	体积分数
：	坐标（m）
：	质量分数

希腊符号

：	颗粒温度（m2/秒2）
：	混合物的层状粘度（kg / ms）
：	欧拉号码
：	混合密度（kg / m3.）
：	混合物的湍流粘度（kg / ms）
：	Prandtl色散系数
：	粒子松弛时间
：	动能交换

下标

：	空气（气相）
：	分散
：	漂移
：	方向
：	进口
：	固体颗粒
：	滑动。

承认

作者致谢于石油研究所对N. Kharoua的金融支持。

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