池塘養(yǎng)殖跑道流場特性數(shù)值模擬及集污區(qū)固相分布分析

汪 翔，崔 凱，李海洋，蔣陽陽，何吉祥，張 靜

池塘養(yǎng)殖跑道流場特性數(shù)值模擬及集污區(qū)固相分布分析

汪 翔，崔 凱，李海洋，蔣陽陽，何吉祥，張 靜※

（1. 安徽省農(nóng)業(yè)科學院水產(chǎn)研究所，合肥 230031；2. 水產(chǎn)增養(yǎng)殖安徽省重點實驗室，合肥 230031）

為探索池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)中養(yǎng)殖區(qū)跑道內(nèi)流場分布及集污區(qū)固相顆粒分布特征，該文以稠密離散相模型對養(yǎng)殖系統(tǒng)進行流速仿真，并對9組0.03～2.00 mm不同顆粒直徑的總懸浮固體顆粒進行數(shù)值模擬。結(jié)果表明：養(yǎng)殖跑道內(nèi)水流處于緩流狀態(tài)，在水面區(qū)域形成的高速流場受重力和慣性作用沿養(yǎng)殖跑軸方向由液面向底部下掃推進，推進到底部后流場趨于穩(wěn)定。下掃推進過程中在前擋水墻與底部之間形成固有回流區(qū)，回流區(qū)特征長度與推水口平均流速呈線性關(guān)系。固相顆粒在養(yǎng)殖跑道對應(yīng)的集污區(qū)里呈“U”形沉積分布，其中直徑大于1.30 mm的固相顆粒沉積率在85%以上，直徑小于0.60 mm的沉積率在44.13%以下，總沉積率為37.77%。研究表明，使用DDPM模型可初步評估池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)設(shè)計對固相顆粒沉積的影響，系統(tǒng)中集污區(qū)對直徑0.60～2.00 mm固相顆粒的沉積效果顯著。

數(shù)值模擬；流場；模型；池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)；流體力學；多相流；沉積率

0 引 言

池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)（IPRS，in-pond raceway system）是池塘循環(huán)水養(yǎng)殖模式中的一種[1-2]。中國2014年從美國大豆協(xié)會引進，在浙江、江蘇、安徽等地改進后示范應(yīng)用。該系統(tǒng)是在傳統(tǒng)養(yǎng)殖池塘中通過建筑養(yǎng)殖跑道、集污區(qū)等方式劃分功能區(qū)，將養(yǎng)魚和養(yǎng)水在空間上隔離。在養(yǎng)魚區(qū)的養(yǎng)殖跑道中利用增氧機、風機等進行高密度流水養(yǎng)殖；在集污區(qū)中用吸污泵對投喂殘餌、養(yǎng)殖對象排泄物進行收集，減少對水體污染；凈水區(qū)中養(yǎng)殖鰱魚、鳙等魚類和種植水生植物以達到凈化水質(zhì)目的[3]。與傳統(tǒng)養(yǎng)殖方式相比，池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)將傳統(tǒng)的“散養(yǎng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭︷B(yǎng)”，其經(jīng)濟效益在所有養(yǎng)殖模式中單位面積產(chǎn)量最高[4]。

池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)是近期引進吸收再創(chuàng)新技術(shù)，技術(shù)熟化時間短，仍有許多問題沒有深入研究[5]。該系統(tǒng)中養(yǎng)殖跑道內(nèi)流速大小不僅影響魚類活動時能量消耗，還影響?zhàn)B殖系統(tǒng)中殘餌和魚類糞便收集效率[6-7]。Li 等通過試驗室搭建3.7 m×3.7 m ×0.75 m跑道模型，分析認為在湍流和向心力作用下，養(yǎng)殖跑道中同時存在塞流和回流[8]。楊菁等運用物質(zhì)平衡原理分析認為降低養(yǎng)殖系統(tǒng)中內(nèi)循環(huán)流量能提高魚糞及殘餌收集率[9]。關(guān)于該系統(tǒng)中集污區(qū)內(nèi)固相顆粒分布的研究目前鮮有報道[10]。養(yǎng)殖水體中殘餌和魚類糞便增多直接導致水質(zhì)指標中氨氮和亞硝酸鹽升高，易誘發(fā)疾病也影響水產(chǎn)品生長。同時，池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)中應(yīng)用的吸污機的運動軌跡為直線導軌式。隨著水下吸污機器人的應(yīng)用，吸污軌跡由單一直線運動提升到任意曲線軌跡運動。為能充分發(fā)揮水下吸污機器人的工作效率，需要明確集污區(qū)中魚糞及殘餌的分布規(guī)律，以此設(shè)計合理的工作路徑。此外隨著池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)變頻推水技術(shù)的研發(fā)，明確推水速度和沉積率之間關(guān)系是變頻調(diào)控的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此本文首先利用計算流體動力學（computational fluid dynamics，CFD），對養(yǎng)殖跑道、集污區(qū)進行固液氣三相流稠密離散相模型模擬；再對養(yǎng)殖區(qū)流速分布情況和集污區(qū)固相顆粒沉積分布情況進行檢測以驗證模型的準確性，最后提取稠密離散相模型中固相顆粒組的逃逸數(shù)據(jù)，分析固相顆粒的沉積分布規(guī)律和固相顆粒沉積率，以期為池塘工程化跑道式循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)的自動化建設(shè)提供參考。

1 系統(tǒng)構(gòu)造介紹

池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)位于巢湖江坤水產(chǎn)合作社的養(yǎng)殖基地。該養(yǎng)殖系統(tǒng)占地25000m2，由養(yǎng)殖跑道、集污區(qū)和凈水區(qū)3部分組成，其中養(yǎng)殖跑道和集污區(qū)為工程硬化部分，占地750m2，占池塘總面積3%；凈水區(qū)24 250m2，占池塘總面積97%。在凈水區(qū)中建立擋水壩，養(yǎng)殖水體從集污區(qū)排出后繞擋水壩循環(huán)至推水口，具體圖1。

圖1 IPRS系統(tǒng)航拍圖

池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)采用氣提水作為主要推水動力，為了獲得均一性好的水流特性并且減少施工量，養(yǎng)殖單元跑道結(jié)構(gòu)多設(shè)計成規(guī)則矩形結(jié)構(gòu)[11]。該養(yǎng)殖區(qū)由5條長22m、寬5m的長方形養(yǎng)殖跑道并聯(lián)而成，后方的集污區(qū)與其垂直相連。在推水設(shè)備下方建有1m高前擋水墻，集污區(qū)出口建有0.6m高后擋水墻。在養(yǎng)殖跑道前端、末端和集污區(qū)出口均建有攔魚格柵，見圖2a。

1.氣升式增氧機 2.走道 3.進水口 4.前擋水墻（高1 m） 5.前攔魚柵 6.微孔增氧管 7.養(yǎng)殖跑道 8.后攔魚柵 9.吸污機滑道 10.集污區(qū)攔魚格柵 11.后檔水墻（高0.6 m） 12.滑動式吸污機（污水泵） 13.集污區(qū) 14.廢棄物收集區(qū) 15.A面（空氣壓入面） 16.B面（推水面） 17.前擋水墻（1 m高） 18.進氣口 19.進水口 20.前出氣面 21.上出氣面 22.壁面 23.后出氣面 24.出水口

1.Air lift pump 2.Walkway 3.Water inlet 4.Front retaining wall (1 meter high) 5.Inlet fish barrier 6.Microporous aeration tube 7.Aquaculture raceway 8.Outlet fish barrier 9.Suction machine slide 10.Waste area barrier 11.Rear retaining wall (0.6 meter high) 12.Sliding suction machine (sewage pump) 13.Waste settling area 14.Waste collection area 15.Side A (air pressure surface) 16.Side B (pushing water surface) 17.Front water retaining wall (1 meter high) 18.Air inlet 19.Water inlet 20.Front air outlet 21.Surface layer of the gas outlet 22.Wall of tank 23.Rear air outlet 24.Water outlet

圖2 IPRS系統(tǒng)3D模型分解圖

Fig.2 Exploded 3D model of IPRS

2 數(shù)值模擬方法

2.1 模型結(jié)構(gòu)

為節(jié)約計算成本，對池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)模型進行簡化模擬。該系統(tǒng)使用的推水設(shè)備外形為半徑0.8 m的1/4空心圓柱體，在圓柱體一個縱剖面上安裝膜片曝氣器，記作空氣壓入面（A面），圓柱體另一個縱剖面則記作推水面（B面）。羅茨風機將空氣壓入A面后，利用空氣浮力和圓柱體內(nèi)空間壓力將水體從B面推出[12]。同時在B面下方設(shè)有1m高的擋水墻，減少水流的回流現(xiàn)象，見圖2b。

進氣口位于A面，由8個0.215m×0.26m的膜片曝氣器組成，膜片曝氣器之間間隔0.2m。進水口位于A面，進水面積為A面面積減去進氣口面積，為3.6m2。養(yǎng)殖跑道壁面高為2.3 m，槽內(nèi)有效養(yǎng)殖水深度為1.8 m，所以在模型中1.8m以下為液體，1.8～2.3m處為氣體，1.8m處氣水交界面以開放式形態(tài)存在。因此在1.8～2.3 m的氣體空間中分別劃分前出氣面、上出氣面、后出氣面。養(yǎng)殖跑道模型末端口0.6m高以下為后擋水墻，0.6～1.8m高為出水口，見圖2c。

2.2 模擬方程

由于養(yǎng)殖水體中存在大量的殘餌、魚糞等顆粒物質(zhì)，因此養(yǎng)殖跑道內(nèi)為固、液、氣三相混合液流動。在養(yǎng)殖跑道和集污區(qū)中視固相、氣相和液相為具有連續(xù)性和不可壓縮性的混合相，相關(guān)控制方程表述如下[13-16]：

1）質(zhì)量守恒方程

2）動量守恒方程

式中，，為坐標軸長度，m；，，為3個坐標軸對應(yīng)的速度，m/s；為密度，kg/m3；F，F，F為所在3個坐標軸的體積力分力，m/s2。

3）湍動能方程為

4）湍動耗散率方程為

模型通用常數(shù)的取值分別為1=1.44，2=1.92，3=0.09；湍動能（J）與耗散率（%）的湍流普朗特數(shù)為=1.0。

2.3 邊界條件和網(wǎng)格劃分

池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)使用3000 W羅茨風機作為推水動力。羅茨風機是容積式風機的一種，其葉輪每轉(zhuǎn)一次輸出的空氣量為恒定值，所以羅茨風機輸送的風量與轉(zhuǎn)數(shù)成正比[17]。因此設(shè)定進氣口為速度入口，依據(jù)試驗風機轉(zhuǎn)速和容積量求得出風量，計算出進氣口速度為0.115m/s，速度方向垂直于進氣口斷面。由于進水口空氣流動帶動水體進入，所以進水口設(shè)定為壓力進口。風機的曝氣口即空氣壓入面位于水下0.8 m處，因此進水口的壓力值為0.8m水深的自然環(huán)境壓力。養(yǎng)殖跑道出氣口直接與大氣接觸，所以前、上、后出氣口均設(shè)置為壓力出口。出水口設(shè)為壓力出口，依據(jù)液體壓強公式通過自定義udf函數(shù)定義出水口的壓力隨液體深度增加而增大。壁面采用無滑移固壁，在近壁面采用標準壁面函數(shù)。

模型網(wǎng)格的質(zhì)量對模擬精度、數(shù)值穩(wěn)定性、收斂性和計算時間有影響，因此網(wǎng)格質(zhì)量以滿足計算要求為準，避免網(wǎng)格過密浪費計算資源[18-19]。為降低計算成本，采用ICEM軟件對模型先使用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分，后將結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格轉(zhuǎn)化為非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格[20]。進行三維非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分時，為節(jié)省計算資源，模型取3條養(yǎng)殖跑道和其對應(yīng)的集污區(qū)為計算域，并對其加密，加密后網(wǎng)格和節(jié)點數(shù)量為210936和30598，見圖3。同時使用更精細的網(wǎng)格即網(wǎng)格數(shù)263 870、節(jié)點數(shù)38 548和網(wǎng)格數(shù)316404、節(jié)點數(shù)45897進行模擬，結(jié)果無顯著差異。因此選用網(wǎng)格和節(jié)點數(shù)量210936和30598的模型作為仿真模型。

圖3 養(yǎng)殖區(qū)非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格圖

2.4 模型參數(shù)確定

DDPM和DEM模型都包含對顆粒的空隙率以及碰撞計算，二者皆滿足本文對池塘工程化養(yǎng)殖系統(tǒng)的仿真需要。DEM采用軟（硬）球模型模擬真實碰撞，并且可以賦予顆粒更多特性，能更精確地還原顆粒對流場的作用以及顆粒與顆粒、顆粒與壁面的碰撞情況。然而它在處理顆粒碰撞時要搜索周邊顆粒，所以計算量比較大。DDPM模型對于顆粒碰撞的計算進行了?；?，顆粒間碰撞產(chǎn)生的力是根據(jù)KTGF計算得到。由于本文中涉及模擬場景的尺度較大，所以選用對顆粒碰撞計算進行模化的稠密離散相模型（dense discrete phase model，DDPM）[21]追蹤養(yǎng)殖跑道內(nèi)固體顆粒的運動。固體顆粒直徑的大小對固液相間拽力有著明顯的影響[22-23]，所以結(jié)合生產(chǎn)情況和魚糞分解情況模擬設(shè)計了9組不同粒徑的顆粒物質(zhì)[24]，詳見表1。

表1 9組固相顆粒粒徑模擬設(shè)計值

基于CFD仿真軟件 Fluent16平臺，根據(jù)試驗及實際情況采用有限體積法離散化的三維-方程及非耦合隱式方案[25]，選擇標準模型[26]，選用分離式壓力修正法中SIMPLE算法為數(shù)值求解方法，速度校正方程中壓力項選用默認的standard格式，擴散項、源項和對流項均采用一階迎風差分格式離散[27]，進行數(shù)值求解。

先計算氣液兩相在養(yǎng)殖跑道內(nèi)的流動，當達到質(zhì)量流量平衡時，在養(yǎng)殖跑道中20m斷面處放入模擬顆粒物質(zhì)組。其他相關(guān)物性參數(shù)和初始參數(shù)的設(shè)定如表2所示。

表2 參數(shù)設(shè)定

3 驗證試驗方法

3.1 流速檢測方法

在養(yǎng)殖跑道內(nèi)，沿軸方向分別在2、4、6、8、10、12、14、16、20、22m處設(shè)立養(yǎng)殖跑道流速檢測斷面；在集污區(qū)內(nèi)，沿方向分別在1、2、3、4m處設(shè)立集污區(qū)流速檢測斷面，見圖4a。在檢測斷面的寬邊上（養(yǎng)殖跑道的寬），每間隔1m設(shè)立一處流速檢測垂線，共計4條檢測垂線。每一檢測垂線自水面向下每隔10cm為流速檢測點，每一檢測斷面上共計64個流速檢測點[19]，見圖4b。使用南京鑫和興泰科技有限公司生產(chǎn)精度0.001 m的LS1206B型旋槳式流速儀為檢測各個流速檢測點的流速，每次檢測時長為60s。流速檢測點記錄的流速數(shù)值為重復(fù)檢測3次后求的均值。

3.2 集污區(qū)顆粒沉積分布

利用吸污機、人工吸污對集污區(qū)內(nèi)污垢進行收集清理。清理后使用美國Speedtech生產(chǎn)的精確度0.10 mm的MIK-DFCC-ssy型超聲波水深儀對集污區(qū)各個檢測點進行測量，保證所有檢測點數(shù)據(jù)均等于當前水深，確保集污底部為水平面以減少檢驗誤差。在不開啟排污系統(tǒng)時，正常投喂20 d，第21天使用墨西哥勞倫斯HOOK2-7XTS聲納測掃成像儀沿圖4a中集污區(qū)4 m斷面位置的底部進行測掃成像。

圖4 養(yǎng)殖跑道流速測定分布圖

4 結(jié)果與分析

4.1 流場分析

在模型迭代計算28800次后，模型中流入和流出的質(zhì)量流量趨于平衡，誤差為0.09kg/s；殘差低于10-4，呈現(xiàn)周期性震蕩，認為計算收斂[28]，養(yǎng)殖跑道液相速度云圖如圖5所示。

圖5 養(yǎng)殖跑道液相速度云圖

在養(yǎng)殖跑道中高速流場以養(yǎng)殖跑道前端推水面（見圖2b）為起點隨著養(yǎng)殖跑道長度增加由液面向底層推進，到達底部后養(yǎng)殖跑道內(nèi)流場總體趨于穩(wěn)定。依據(jù)各個斷面的流速均值，可以計算出佛羅德數(shù)范圍為0.013～0.033。當<1時，養(yǎng)殖跑道內(nèi)水流處于緩流狀態(tài)，流場受重力影響較大。所以水流自推水口推出后，在水面區(qū)域形成的高速流場受到重力作用向下掃流推進，并擠壓前部水體爬升，進而形成了上升流場[29]。上升流場的部分動能轉(zhuǎn)換為勢量，其流速低于高速流場。當上升流場到達水面區(qū)域后在重力和推力作用下再次下掃推進，周而復(fù)始將動能傳遞下去，總體趨于穩(wěn)定。因此推水口水面區(qū)域形成的高速流場運動形態(tài)對控制養(yǎng)殖跑道內(nèi)流場能量分配傳遞占主導作用。

從養(yǎng)殖跑道液相速度流線圖（見圖5c）中可以看出流線進入養(yǎng)殖跑道后，由于斷面突然擴大，在重力作用下，流線從上至下逐漸彎曲，從擋水墻至底部區(qū)域形成順時針方向的回流區(qū)。該回流區(qū)為高速流場下掃推進中養(yǎng)殖跑道流場內(nèi)的固有湍流，其回流區(qū)特征長度直接影響高速流場下掃推進的距離、角度和流場內(nèi)能量傳遞過程。

仿真進氣口流速0.05、0.10、0.20、0.40、0.60 m/s情況下，養(yǎng)殖跑道中固有回流區(qū)特征長度的變化見圖6。隨著進氣口流速增加，推水機圓柱體弧面外壁壓力升高，導致推水面流速增加，回流區(qū)特征長度也隨著增加。繪制推水面平均流速（m/s）與回流區(qū)特征長度（m）關(guān)系圖，二者呈線性關(guān)系，函數(shù)為：=14.43+1.51，2=0.994。

圖6 不同流速條件下回流區(qū)速度流線圖

4.2 模型驗證

使用matlab軟件對LS1206B型旋槳式流速儀檢測的流速數(shù)據(jù)進行分析。對每個檢測斷面中相同位置的檢測垂線上記錄的流速數(shù)據(jù)進行集合，獲得養(yǎng)殖跑道縱切面流速數(shù)據(jù)集合。利用griddata函數(shù)對縱切面數(shù)據(jù)集合進行樣條插值，并繪制等流速線圖，見圖7。對比圖5b和圖7，可以看出通過測量值獲得的養(yǎng)殖跑道流場分布特征與模型模擬結(jié)果基本相符。

圖7 實測養(yǎng)殖跑道縱切面等流速線圖

對養(yǎng)殖跑道每一斷面模擬和測量的流速值集合求均值，繪制檢測點流速模擬值和測量值的對比圖，結(jié)果見圖8。從圖8中可以看出，模擬值與測量值的變化規(guī)律大致相似，模擬值與測量值之間的均方根誤差RMSE為0.013 m/s，模擬結(jié)果可靠。

圖8 檢測點流速模擬值和測量值的對比圖

模擬值在養(yǎng)殖跑道前部檢測點檢測值低于測量值，可能主要由于進水口周圍的固有湍流、假設(shè)進氣口均勻分布[30]以及模型簡化模擬的進水口、魚群活動等原因造成，其他研究者在高速湍流區(qū)域也得到類似的結(jié)果[19,31]。池塘工程化養(yǎng)殖系統(tǒng)的推水方式是氣壓推水，推水同時起到增氧作用，所以養(yǎng)殖跑道中前端溶解氧充足。受到溶解氧和投喂等因素影響，魚群活動主要集中在養(yǎng)殖跑道的前端和中端，因此養(yǎng)殖跑道前端、中端的模擬值與測量值存在誤差。在養(yǎng)殖跑道末端，以上所述影響因子影響減小，模擬值與測量值之間誤差隨軸延長減少。

4.3 固相沉積分布特征

設(shè)置固相顆粒9組由圖4a中養(yǎng)殖跑道20m斷面處進入模型。為提高計算效率，在模型進入3×104個固體顆粒后關(guān)閉固相顆粒的進入。當模型中顆粒逃逸數(shù)量持續(xù)穩(wěn)定，繪制集污區(qū)中固相顆粒追蹤圖，見圖9。從圖9a中可見，集污區(qū)中的固相顆粒主要分布在養(yǎng)殖跑道兩側(cè)壁在方向的延遲線上，呈現(xiàn)“U”字形分布。

使用HOOK2-7XTS聲納測掃成像儀沿圖4a集污區(qū)中4 m斷面進行測掃成像，結(jié)果見圖9b。因為在聲納圖中凸起目標呈現(xiàn)為陰影圖像，由圖9b可以看出，在集污區(qū)中，連續(xù)起伏的波浪陰影為固相顆粒沉積分布形態(tài)，其陰影波峰對應(yīng)區(qū)域為養(yǎng)殖跑道兩側(cè)壁的延長線。集污區(qū)聲納測掃圖顯示的固相顆粒沉積分布位置與圖9a中模擬的集污區(qū)固相顆粒分布情況一致。

圖9 集污區(qū)固相顆粒分布圖

集污區(qū)液相速度流線圖（圖10a）中可見流線進入集污區(qū)后，由于集污區(qū)末端擋水墻作用，斷面突然收縮，流線從下至上逐漸彎曲，在末端擋水墻至集污區(qū)底部區(qū)域形成逆時針方向的回流區(qū)，進而降低了集污區(qū)末端的底部流速，使得未逃逸的固相顆粒沉積在擋水墻內(nèi)。固相顆粒沿養(yǎng)殖跑道兩側(cè)邊壁區(qū)（見圖10b）的流場移動，進入集污區(qū)后隨著流速降低，在養(yǎng)殖跑道兩側(cè)邊壁區(qū)沿軸的延遲長線上沉積，從而使每一條養(yǎng)殖跑道在集污區(qū)中的對應(yīng)水域里形成“U”字形固相顆粒沉積分布。

圖10 集污區(qū)液相速度流線圖

4.4 固相沉積率評價

提取模型中9組固相顆粒逃逸數(shù)量，每組固相顆粒的沉積比例計算如下：

計算9組不同粒徑條件下的沉積率，見圖11。從圖中可以看出，目前池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)對粒徑大于1.30 mm的固相顆粒表現(xiàn)較好的沉積效果，沉積率在85%以上；粒徑1.00和0.60 mm的固相顆粒沉積率分別為 67.21%和44.13%；而對粒徑0.30 mm以下的固相顆粒沉積率較低，粒徑0.30 mm顆粒的沉積率為10.36%、粒徑0.10 mm顆粒的沉積率為1.49%、粒徑0.06 mm顆粒的沉積率為0.33%、粒徑0.03mm顆粒的沉積率為0.14%。將9組沉積率以對應(yīng)其所占比例進行加權(quán)平均計算，求得總沉積率37.77%。

5 結(jié) 論

1）基于DDPM模型對池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)進行了流場數(shù)值計算，模擬值與測量值之間的均方根誤差RMSE為0.013 m/s，可以很好的模擬養(yǎng)殖區(qū)流場分布特征和集污區(qū)固相顆粒沉降分布特征。通過此方法可以初步評估池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)設(shè)計對不同固相顆粒沉積的潛在影響。

2）在池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖跑道中水流處于緩流狀態(tài)，其流場形態(tài)分為2個區(qū)域。區(qū)域1為：在水面區(qū)域形成的高速流場受到重力和推力作用向下掃流推進，推進時在養(yǎng)殖跑道前擋水墻與底部之間形成固有回流區(qū)。區(qū)域長度與回流區(qū)特征長度有關(guān)，與推水口平均流速呈線性關(guān)系。區(qū)域2為：高速流場推進到養(yǎng)殖跑道底部之后。該區(qū)域內(nèi)高速流場擠壓形成的上升流場到達水面區(qū)域后，在重力作用下再次下掃推進，周而復(fù)始總體趨于穩(wěn)定。

3)池塘工程化循環(huán)水集污區(qū)中固相顆粒沉積分布主要在養(yǎng)殖跑道兩壁對應(yīng)集污區(qū)中的延長線上和集污區(qū)末端擋水墻前，從而使得每一條養(yǎng)殖跑道對應(yīng)在集污區(qū)中的水域里形成“U”字形固相顆粒沉積分布。現(xiàn)有吸污設(shè)備運行軌跡為直線運行，通過明確本系統(tǒng)中固相顆粒分布規(guī)律可進一步優(yōu)化吸污軌跡。集污區(qū)中大于1.30 mm固相顆粒的沉積率在85%以上，小于0.60 mm固相顆粒的沉積率在44.13%以下，總沉積率為37.77%。表明池塘工程化循環(huán)水養(yǎng)殖系統(tǒng)中集污區(qū)對直徑0.60～2.00 mm的固相顆粒的沉積效果顯著，對小于0.60 mm以下的固相顆粒的沉積率并不理想，對養(yǎng)殖中產(chǎn)生的殘餌、糞便收集仍有較大提升空間。

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Numerical simulation of flow field characteristics for aquaculture raceway and analysis of solid phase distribution in waste settling zone

Wang Xiang, Cui Kai, Li Haiyang, Jiang Yangyang, He Jixiang, Zhang Jing※

(1.,230031; 2.,230031)

In-pond raceway system (IPRS) that was introduced from the United States by American Soybean Association in 2014, and it has been rapidly applied in recent years. It has realized the transformation of aquaculture model from traditional low-efficiency culture to high efficient culture. Many problems that limit the further integration of aquaculture management have not been studied in depth due to the short application time. In order to explore the distribution of flow field of raceway and the solid phase distribution characteristics of waste settling zone in the culture unit of in-pond raceway system, in this study, the data were simulated by dense discrete phase model (DDPM) based on computational fluid dynamics (CFD) and then were analyzed to form the liquid phase velocity contours, liquid phase velocity path lines and solid-phase distribution characteristics. Firstly, the mesh of culture units was constructed by ICEMCFD software. Secondly, the velocity of flow and nine groups of total suspended solids with different particle sizes were simulated with DDPM using numerical simulation software of FLUENT. In this simulation, the boundary condition of the air inlet was set to the speed, and the other exits were regarded as the pressure outlet. Three-dimensional n-s equation and uncoupled implicit scheme were used for discretization using finite volume method. A three-dimensional equation and a non-coupling implicit scheme discretized by a finite volume method was used, a standard-two-equation turbulence model was selected, and a phase coupled SIMPLE algorithm was used as a numerical solution method in the separation pressure correction method in this study. The default standard format was selected in the pressure term of the velocity correction equation. The standard format, the diffusion term, the source term, and the convection term were all separated by a first-order upwind difference format. The velocity distribution of raceway in culture unit was detected by current meter, and the image for particle deposition in waste settling zone was scanned by a sonar scanning imager. The root mean square error (RMSE) between simulated value and measured value was 0.013 m/s. The water flow in raceway was in a slow-flow state. The high-speed flow field in the water surface area was pushed by the gravity and inertia along the length of raceway from the liquid surface to the bottom and then tended to be stable after reaching the bottom. During the sweeping process, the water flow formed an inherent backflow region between the front retaining wall and the bottom of raceway and the characteristic length of the backflow region was linear with the average flow velocity of the water inlet. The solid phase particles moved with the flow field along inside wall on both sides of the raceway. The solid phase particles were deposited in a U-shape after entering the waste settling zone which corresponding to each raceway. The deposition ratio of solid particles larger than 1.30 mm was over 85%, while the deposition ratio of solid particles smaller than 0.60 mm was less than 44.13%, and the total deposition ratio was 37.77%. The study showed that the influence of the design of the in-pond raceway system on the solid-phase particle deposition can be evaluated preliminarily by using DDPM, the deposition effect of waste settling zone on solid particles smaller than 0.6 mm in diameter was not ideal in this system.

numerical simulation; flow fields; models; in-pond raceway system; computational fluid dynamics; multiphase flow; deposition ratio

汪 翔，崔 凱，李海洋，蔣陽陽，何吉祥，張 靜. 池塘養(yǎng)殖跑道流場特性數(shù)值模擬及集污區(qū)固相分布分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2019，35(20)：220－227.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.20.027 http://www.tcsae.org

Wang Xiang, Cui Kai, Li Haiyang, Jiang Yangyang, He Jixiang, Zhang Jing. Numerical simulation of flow field characteristics for aquaculture raceway and analysis of solid phase distribution in waste settling zone[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(20): 220－227. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.20.027 http://www.tcsae.org

2019-06-10

2019-08-31

安徽省科技重大專項（18030701169）；特色淡水魚產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-46）；大宗淡水魚產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-45）；水產(chǎn)增養(yǎng)殖安徽省重點實驗室；安徽省農(nóng)科院重點及新興學科培育項目（17A0514）

汪 翔，助理研究員，主要從事漁業(yè)數(shù)字信息研究。Email：18009697940@163.com

張 靜，副研究員，主要從事水產(chǎn)養(yǎng)殖病害防控研究。Email：18056064966@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.20.027

S954.1+2

A

1002-6819(2019)-20-0220-08