蔣小平,王帥,陳建華,季靜,朱朝佳,朱興業(yè)
(1. 江蘇大學國家水泵及系統(tǒng)工程技術研究中心,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;2. 南京農業(yè)大學國家信息農業(yè)工程技術中心,江蘇 南京 210095; 3. 無錫海升高壓泵有限公司,江蘇 無錫 214174)
隨著現(xiàn)代農業(yè)的快速發(fā)展,無人機噴藥已成為主流的植保作業(yè)方式之一,噴嘴作為其關鍵部件嚴重影響著植保作業(yè)的效果[1-4].
植保噴嘴的霧化特性主要體現(xiàn)在噴霧速度、液滴直徑、液滴數(shù)量等方面.近年來,在噴嘴性能與霧化特性等方面,國內外相關學者已做了大量的研究與試驗工作.李瑞敏等[5]通過試驗的方法,分析了扇形噴嘴關鍵結構對噴嘴霧化特性的影響,為噴頭的設計與選型提供了一定的依據(jù).JING等[6]、 ZAREMBA等[7]主要研究了液滴尺寸和液滴平均速度等噴嘴的霧化特性.聶濤等[8]研究了噴射壓力對霧化特性的影響,結果表明,液滴的索特平均直徑隨著噴射壓力的升高而減小,液滴在噴嘴軸向上的速度隨著噴射壓力的升高而增大.此外,噴嘴的霧化特性也受噴霧環(huán)境壓力、噴嘴類型等其他因素的影響[9-12].
除了結構設計參數(shù),噴射壓力與噴霧高度等作業(yè)控制參數(shù)也是影響扇形噴嘴霧化特性的主要因素.上述對于扇形噴嘴的研究主要集中于利用試驗方法從設計參數(shù)角度研究霧化特性.文中嘗試基于泰勒相似破碎模型(TAB)與Eulerian-Lagrangian耦合算法,實現(xiàn)扇形噴嘴破碎與霧化過程氣液兩相流的非定常數(shù)值模擬,通過系統(tǒng)研究噴射壓力與噴霧高度對液滴粒徑、液滴速度、離散相模型(DPM)質量濃度、液滴數(shù)量通量等的影響規(guī)律,為進一步研究打下相應基礎.
圖1、表1分別為扇形噴嘴的結構圖與參數(shù)表,其中過心距與相對切深的關系[2]如式(1)所示,噴孔直徑2.5 mm,切槽角30°,相對切深為0.7 mm.外部計算域為一個直徑400 mm、高100 mm的圓柱.由于扇形噴嘴出口處有V型凹槽,無法與圓柱形外流場直接形成面接觸,因此需要在扇形噴嘴與外部流場之間加入過渡流場,過渡流場為等腰三棱柱.
(1)
式中:Hr為相對切深;H為切槽深度;h為孔邊距;R為曲率半徑;D為噴孔直徑;e為過心矩.
采用ICEM CFD中結構網格劃分方法,得到如圖2所示的網格圖.同時對網格進行無關性驗證,如表2所示.以液滴直徑DSM為參考,將噴射壓力設置為0.3 MPa,共設計了5種網格方案,n為網格數(shù).其中方案五誤差θ只有0.06%,可認為至此已保持不變,考慮到計算的效率和精確性,采用方案四為文中的計算網格,網格數(shù)為556 147.網格無關性成立.
表1 扇形噴嘴參數(shù)表
表2 網格無關性分析
扇形噴嘴的霧化過程是一個氣-液兩相流的耦合作用過程,符合Lagrangian離散相模型要求計算模型有連續(xù)相湍流模型與離散相模型.
1) 連續(xù)相模型
(2)
(3)
式中:ρ為流體密度;u為流體相速度;t為時間,x為方向;i,j,k分別為三維坐標單位向量;μ為流體動力黏度;δij為單位張量;p為流體壓強.
Realizablek-ε模型及湍動能和耗散率方程為
Gb-ρε-Ym,
(4)
(5)
2) 離散相模型
對于低韋伯數(shù)的射流霧化可以采用TAB液滴破碎模型,TAB模型是計算液滴破碎的經典方法.
在Fluent中采用扇形噴嘴模型.初始狀態(tài)下計算域內充滿靜止的空氣,圓柱上表面計算域壓力入口邊界,四周采用壓力出口escape邊界,圓柱底部壓力出口采用trap邊界捕捉與統(tǒng)計液滴,選擇Rea-lizablek-ε湍流模型,采用couple算法,壓力及動量采用二階迎風格式.液滴在運動過程中主要受到空氣曳力、壓力梯度、重力以及慣性力的作用,而對于扇形噴嘴模型的這個霧化過程,液滴的重力以及曳力影響最大,因此計算時考慮重力的影響并采用動態(tài)曳力模型.由于此模型屬于低韋伯數(shù)的霧化,因此破碎模型選取TAB破碎模型,液滴軌跡采用隨機漫步模型.模擬計算開始前利用Reports中的Sample模塊進行液滴統(tǒng)計用于粒徑、速度等后處理.
扇形噴嘴的霧化一般包括3個階段,分別為液膜、液膜破碎以及液滴[13].噴霧的具體形狀主要決定于不同速度下的液滴碰撞.圖3為不同噴射壓力下的霧化效果示意圖,圖中t為時間.從圖中可以看出,0.5 MPa噴射壓力下液滴在有限的計算域內停留的時間比在其他壓力下停留的時間短一些,并且破碎的程度比在其他壓力下更徹底.圖4為不同噴射壓力下100 mm采集面的液滴速度累計分布曲線圖,圖中u為液滴速度,ηc為累計液滴數(shù)占比.由圖可知,0.5 MPa下液滴整體的速度比在其他噴射壓力下的速度高.當噴射壓力較高時,噴嘴出口處液膜空氣相對速度較大,空氣液膜的剪切作用會愈加強烈,導致液膜變得很薄,液滴的平均速度也將變大,液滴在有限計算域內的停留時間就越短.
圖5為不同噴霧高度H下液滴速度的累計分布曲線,圖中ui為液滴軸向平均速度.由圖可知,隨著噴霧高度的增大,液滴軸向平均速度的區(qū)間密度逐漸向減小的方向移動.
在工程應用中主要采用索特平均直徑DSM、液滴體積中值直徑DVM、數(shù)量中值直徑DNM來評價液滴的霧化特性[14].
表3為不同噴射壓力下液滴的DSM,DVM和DNM.由表可知液滴的DSM,DVM和DNM均隨噴射壓力的增大而減小,且當噴射壓力為0.3 MPa后液滴DSM減小的趨勢變大,這有利于改善在實際作業(yè)中的霧化質量,但是在有風狀態(tài)下也會加大霧滴飄溢的風險.
表3 不同壓力下液滴的直徑
圖6為噴射壓力0.3 MPa時不同噴霧高度下的粒徑d分布圖,圖中η為液滴數(shù)占比.由圖可知,不同噴霧高度下粒徑分布類似,大致相對120 μm對稱.圖7為不同噴射壓力下不同噴霧高度H的DSM變化曲線,由圖可見,噴霧高度對液滴DSM影響不大.
液滴數(shù)量通量是評價一個霧化過程的重要參數(shù),反映了單位時間在單位面積上所通過的液滴數(shù)目,其表達式[15]為
(9)
式中:N為液滴數(shù)目;qv為單位時間內噴嘴流量;A為噴霧落到采集面上的面積.
圖8為不同噴射壓力下采集面的離散相分布云圖.由圖可知DPM質量濃度以及噴霧的覆蓋面積不受噴射壓力的影響.由式(9)可得,N的變化與液滴DSM呈三次方關系,與流量成正比.當液滴的DSM發(fā)生微弱變化時,由于三次方的關系,會導致液滴數(shù)量通量N顯著變化,液滴DSM越小,變化越劇烈.由2.2可知,液滴的DSM隨著噴射壓力的變大而逐漸變小,而噴霧的覆蓋面積不受噴射壓力的變化而影響,因此液滴的數(shù)量通量隨著噴射壓力的變大逐漸變大.
圖9為不同噴霧高度下,DPM的質量分布云圖.由圖可知,由于研究對象為扇形噴頭,采集面的霧滴形狀近似于一長變形面,DPM的質量濃度隨著噴霧高度的升高而逐漸降低.當噴霧高度增高時,采集面的面積越來越大.滴液數(shù)量通量與噴霧覆蓋面積成反比,導致DPM質量濃度減小.由式(9)可知,N與噴霧覆蓋面積A成反比,而液滴的DSM隨噴霧高度的變化可忽略不計,因此液滴數(shù)量通量隨著噴霧高度的增加而逐漸變小,這與噴射壓力對霧化通量的影響原理并不一樣.
試驗在江蘇大學國家水泵及系統(tǒng)工程技術中心的噴灌大廳進行,利用激光粒度儀與PAQXOS-RODOS軟件,分別完成了液滴粒徑分布以及DSM等參數(shù)的試驗驗證.
圖10為不同噴射壓力p下噴霧高度為100 mm時DSM試驗值與模擬值的對比.由圖可知,曲線的變化趨勢一致,液滴DSM都是隨著噴射壓力的變大而逐漸變小.噴射壓力為0.13 MPa時,試驗的DSM值比模擬DSM值大,隨后試驗的DSM比模擬DSM小,整個過程二者之間的誤差不超過10%.
利用激光粒度儀在試驗臺上對扇形霧噴嘴進行了液滴DSM粒徑試驗,DSM的模擬值與試驗值對比如圖11所示.
由圖11可知,5組不同壓力p下不同噴霧高度H的試驗所測的DSM變化趨勢和模擬計算值的變化趨勢一致,表明噴霧高度對液滴DSM的大小影響較小,模擬值和試驗值在整個過程中對比誤差都低于10%.
1) 扇形噴嘴的噴射壓力越大,液滴的噴射速度也越大.0.5 MPa噴射壓力下液滴在有限計算域內的停留時間要比在其他壓力下短,并且破碎程度也更徹底.液滴軸向平均速度隨著噴霧高度的變大,區(qū)間密度逐漸向減小的方向移動.
2) 液滴的DSM,DVM和DNM均隨噴射壓力的減小而減小,噴射壓力大于0.3 MPa時液滴DSM減小的趨勢變大,這有利于改善實際作業(yè)的霧化質量,但是有風狀態(tài)下的霧滴飄移風險也加大.噴霧高度對液滴DSM的影響不大.
3) 不同噴射壓力下,DPM質量濃度與噴霧覆蓋面積不受噴射壓力的影響.由于N的變化與液滴DSM呈三次方關系,與覆蓋面積A成反比關系,液滴的數(shù)量通量隨著噴射壓力的變大而逐漸變大.DPM的質量濃度隨著噴霧高度的升高而逐漸降低,噴霧的覆蓋面積隨著噴霧高度的升高而逐漸變大.由于液滴的DSM隨噴霧高度的變化可忽略不計,因此液滴數(shù)量通量隨著噴霧高度的增加而逐漸變小.
4) 不同噴射壓力下和不同噴霧高度下,DSM的試驗值和模擬值變化趨勢一致,整個過程中誤差不超過10%.