徐 嚴(yán),程思敏,孫 祎,曹博文,錢付平*,魯進(jìn)利,韓云龍
基于Voronoi-Random算法微觀結(jié)構(gòu)褶型過濾介質(zhì)過濾性能
徐 嚴(yán)1,程思敏1,孫 祎2,曹博文3,錢付平2*,魯進(jìn)利1,韓云龍1
(1.安徽工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院,安徽 馬鞍山 243032;2.安徽工業(yè)大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院,安徽 馬鞍山 243002;3.東南大學(xué)能源與環(huán)境學(xué)院,江蘇 南京 210096)
在利用數(shù)值模擬研究褶型纖維過濾介質(zhì)過濾性能時,為了克服層狀結(jié)構(gòu)纖維層與層之間不連貫及孔狀結(jié)構(gòu)纖維規(guī)整分布的不足,本文基于Voronoi-Random算法建立了褶型纖維過濾介質(zhì)模型,并通過加密或減少纖維數(shù)量改變其固體體積分?jǐn)?shù)(SVF).采用“Caught on first touch”和“Hamker”兩種碰撞模型對褶型纖維過濾介質(zhì)的氣-固兩相流動進(jìn)行數(shù)值模擬.結(jié)果表明:壓力損失和過濾效率數(shù)值計算值與經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式計算值吻合較好,誤差在15%之內(nèi);將采用兩種碰撞模型得到的過濾效率與經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式計算值進(jìn)行比較,得出采用“Hamker”碰撞模型得到的過濾效率符合實際;在過濾介質(zhì)上的沉積顆粒并不完全是纖維捕集,大多數(shù)顆粒是由形成的樹枝狀結(jié)構(gòu)捕集;壓降和單位面積沉積量隨過濾時間的增長呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢.
Voronoi-Random算法;褶型纖維過濾介質(zhì);過濾性能;數(shù)值模擬
在工業(yè)發(fā)展過程中,化石燃料和揮發(fā)性有機(jī)化合物的大量燃燒造成了嚴(yán)重的環(huán)境污染問題,其中顆粒物(PM)是導(dǎo)致人類呼吸系統(tǒng)疾病的主要原因[1].從2020年初開始,新冠肺炎遍布全球,口罩發(fā)揮了很大的作用,其中N95等口罩膜可視為單褶結(jié)構(gòu).此外,褶型纖維過濾介質(zhì)因其過濾面積大、占地面積小、效率高而被廣泛應(yīng)用于各種場合[2-3].壓降、過濾效率是評價纖維過濾介質(zhì)過濾性能的關(guān)鍵指標(biāo)[4-6].褶型纖維過濾介質(zhì)參數(shù)(如過濾速度、填充密度等)對壓降、過濾效率有顯著影響[7].因此,更好地了解褶型纖維過濾介質(zhì)的性能將有助于提高工程應(yīng)用的效率.
實際纖維過濾介質(zhì)內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜,其重要性能指標(biāo)(如壓力損失、過濾效率等)主要由微觀結(jié)構(gòu)決定.隨著計算機(jī)計算能力的顯著提升,計算機(jī)對于微觀科學(xué)問題的解決發(fā)揮了非常重要的作用,因此,利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)纖維濾料的三維重建并進(jìn)行數(shù)值模擬顯得至關(guān)重要.通過數(shù)值模擬對過濾器的過濾性能進(jìn)行研究已成為普遍采用的方法.數(shù)值模擬是褶型纖維過濾器設(shè)計的有力工具,可以提供信息豐富而且可靠的結(jié)果[8-12].近年來,一些學(xué)者利用GeoDict對不同固體體積分?jǐn)?shù)和取向分布的微觀纖維介質(zhì)進(jìn)行模擬,研究滲透率的影響[13-14].一些學(xué)者利用Kuwabara模型對單纖維的顆粒沉積進(jìn)行了模擬研究[15-17].Hosseini等[6]利用CFD- DPM+ UDF的方法實現(xiàn)了顆粒在纖維表面和先前的顆粒上沉積顆粒,并考慮了顆粒捕集機(jī)制對過濾器壓力損失和收集效率的影響.Filippova等[18]和Wang等[19]利用格子Boltzmann(LB-Lagrangian)兩相流模型模擬了清潔纖維過濾過程中的顆粒捕集效率和壓降、樹枝狀結(jié)構(gòu)的動態(tài)演示、捕集效率和壓降隨顆粒負(fù)載的變化.Li等[20]基于JKR粘性接觸理論的離散單元法(Discrete Element Method, DEM).然而,單纖維難以準(zhǔn)確反映纖維過濾介質(zhì)整體過濾性能和不同纖維分布之間顆粒與纖維的相互影響.Wang等[21]基于LB-CA對二維平行交錯的纖維模型進(jìn)行了數(shù)值模擬,研究纖維排列對捕集效率、壓降和品質(zhì)因數(shù)的影響.利用二維纖維模型來探究過濾效應(yīng)過于簡單,一些研究人員利用數(shù)值工具開發(fā)出纖維介質(zhì)的三維模型,包括單向結(jié)構(gòu)、3D隨機(jī)結(jié)構(gòu)、層狀結(jié)構(gòu)和多孔結(jié)構(gòu)[22-24].Saleh等[25]建立了隨機(jī)多層纖維過濾介質(zhì),采用拉格朗日方法跟蹤顆粒的運(yùn)動軌跡,研究不同SVF下顆粒負(fù)載對瞬時壓降和收集效率的影響.Filippova等[26]利用格子Boltzmann (LB- Lagrangian)兩相流模型對單纖維上顆粒沉積形態(tài)進(jìn)行了數(shù)值模擬,針對不同的斯托克斯數(shù),研究了流體動力學(xué)對顆粒沉積的影響.Sambaer等[27]提出并利用了基于相應(yīng)SEM圖像構(gòu)建三維納米纖維模型的新方法并對模型進(jìn)行數(shù)值模擬,研究了顆粒-纖維相互作用的顆?;茖κ占实挠绊?Bai等[28]建立了微尺度分層結(jié)構(gòu)的纖維過濾介質(zhì)模型并對三維模型進(jìn)行了數(shù)值模擬,提出了一種新的分析方法研究纖維過濾介質(zhì)孔徑分布等的變化過程.Saleh等[29-31]提出了一種較為便捷的褶型纖維過濾介質(zhì)的建模方法,并將CFD-DPM耦合方法應(yīng)用在了褶型纖維過濾介質(zhì)研究中,通過多次添加UDF實現(xiàn)了顆粒在褶型纖維過濾介質(zhì)表面的沉積.目前關(guān)于纖維介質(zhì)的三維模型大多局限于層狀結(jié)構(gòu),少數(shù)局限于多孔結(jié)構(gòu).通過隨機(jī)算法生成的纖維介質(zhì)大多數(shù)都是層狀結(jié)構(gòu),隨機(jī)算法可以高度還原實際纖維的走向、排布等,體現(xiàn)出隨機(jī)分布的特征,但不能很好地體現(xiàn)層與層之間的結(jié)構(gòu)特征.Voronoi算法在空間中定義了點的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息,即細(xì)胞體結(jié)構(gòu),將空間域劃分成空間填充的無縫單元.與層狀結(jié)構(gòu)相比,基于Voronoi算法建立的規(guī)整三維模型彌補(bǔ)了分層結(jié)構(gòu)的不足,建立了層與層之間的連接,但結(jié)構(gòu)體單元是有規(guī)律的分布,多用于多孔多胞材料、開孔泡沫和多孔介質(zhì)的建模[32].規(guī)整Voronoi結(jié)構(gòu)是一種多孔結(jié)構(gòu),不能很好地反映纖維錯綜復(fù)雜的隨機(jī)分布,包括纖維與纖維之間的擠壓、交叉、變形等,與實際纖維結(jié)構(gòu)不符.
本文基于Voronoi-Random算法建立了三維微觀結(jié)構(gòu)褶型纖維過濾介質(zhì)模型,該模型近似于實際纖維分布,不僅能很好地描述出纖維的錯綜分布特征,還體現(xiàn)出纖維層與層之間的連接貫穿行為,包括纖維的彎曲、貫穿、交錯、擠壓等.在此基礎(chǔ)上,本文利用“Caught on first touch”和“Hamker”兩種碰撞模型對過濾介質(zhì)進(jìn)行氣固兩相流模擬,分析其過濾性能.采用多分散顆粒對過濾介質(zhì)進(jìn)行沉積模擬,分析顆粒沉積形態(tài),得到壓降和單位面積沉積量隨過濾時間的變化規(guī)律.
本文中,構(gòu)建褶型纖維過濾介質(zhì)三維微觀結(jié)構(gòu)模型的步驟如圖1所示:
圖1 建模方法流程
取相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)的過程,通過Matlab圖像處理技術(shù)提取纖維的直徑、分布形式等結(jié)構(gòu)參數(shù).建立褶型纖維過濾介質(zhì)的空間域,采用三維Voronoi算法[33-34]在給定的空間域中撒下核點并生成線,得到空間點線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)體.在得到的點線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)體中加入隨機(jī)(Random)算法,將掃描纖維過濾介質(zhì)SEM圖像得到的結(jié)構(gòu)參數(shù)以特征點的形式撒到通過Voronoi算法得到的點線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)體中,并對這些特征點的坐標(biāo)信息進(jìn)行標(biāo)定并連接形成拓?fù)渚€結(jié)構(gòu),即得到了Voronoi-Random微觀結(jié)構(gòu)褶型纖維過濾介質(zhì)結(jié)構(gòu)體,如圖2(d)~圖2(g)所示.褶型纖維過濾介質(zhì)結(jié)構(gòu)的俯視圖、正視圖和斜視圖如圖2(h)~圖2(j)所示.實際上,最后得到的結(jié)構(gòu)體只是一種空間拓?fù)湫畔?即點和線的無實體屬性的幾何結(jié)構(gòu)體.考慮到實際纖維近似于圓柱體,因此,將Voronoi-Random結(jié)構(gòu)線擴(kuò)展成圓柱實體得到實體計算模型.圖2(k)~圖2(m)分別展示了隨機(jī)算法、Voronoi算法和Voronoi- Random算法生成的三維模型,可以看出Voronoi- Random算法相結(jié)合生成的纖維介質(zhì)三維模型非常接近于真實.從圖2(n)~圖(p)可以看出,Voronoi- Random兩種算法結(jié)合生成的三維模型可以表達(dá)出纖維的擠壓、貫穿及錯綜分布等結(jié)構(gòu)特征.
實際纖維的排列分布方式不是簡單的層間堆疊和多孔排列,而是三維錯綜立體分布,如圖3(a~b)纖維截面的典型掃描SEM圖像所示.通過對層狀結(jié)構(gòu)模型(圖3(c))、基于Voronoi模型(圖3(d))和Voronoi-Random結(jié)構(gòu)模型(圖3(e),(f))的截面分布特征進(jìn)行比較,表明基于隨機(jī)算法和Voronoi算法相結(jié)合的技術(shù)生成點和線的重建模型空間拓?fù)湫畔⒖梢院芎玫胤从忱w維在三維立體空間中的形態(tài)分布,建立了纖維之間錯綜交錯的復(fù)雜關(guān)系.
圖2 褶型纖維過濾介質(zhì)三維建模
圖3 分層結(jié)構(gòu)、Voronoi結(jié)構(gòu)和Voronoi-Random結(jié)構(gòu)截面比較
計算域如圖4所示,采用LIR求解器獲得流場,計算域的入口邊界條件設(shè)置為速度入口,出口處使用壓力出口邊界條件.在切向上施加對稱性邊界條件.使用誤差界停止標(biāo)準(zhǔn),如果相對誤差低于0.01,則停止求解器.流入?yún)^(qū)域和流出區(qū)域應(yīng)足夠長,以使流體適應(yīng)邊界條件[35].因此,它們被給定一個距離(330d)放置在纖維介質(zhì)的上游和下游.故可以認(rèn)為流體在控制域中充分發(fā)展.為了使得結(jié)果更加準(zhǔn)確,在流入?yún)^(qū)域和流出區(qū)域添加隱式區(qū)域,區(qū)域大小給定距離為.若不添加隱式區(qū)域會導(dǎo)致流道關(guān)閉.本文中,纖維直徑是在微米級模擬的(d=10μm),Kn=2/d<<1,以連續(xù)流為主,滑移效應(yīng)可以忽略,纖維表面被假定為無滑移邊界條件.其中,Kn是纖維Knudsen數(shù),為空氣平均自由程.本文采用工業(yè)粉塵,將顆粒(=2650kg/m3)從流入?yún)^(qū)域注入計算域,在常溫常壓下,采用不同的碰撞模型進(jìn)行模擬.
圖4 計算域及邊界條件設(shè)置示意
圖5 體素長度對壓降的影響
在基于Voronoi-Random結(jié)構(gòu)的褶型纖維過濾介質(zhì)模型中,纖維是隨機(jī)錯綜分布和不規(guī)則排列的,本文將三維結(jié)構(gòu)模型轉(zhuǎn)換為表面網(wǎng)格,每個網(wǎng)格單元被指定為一個體素,分辨率固定為給定的體素長度,體素長度決定網(wǎng)格數(shù)量,體素長度越小則網(wǎng)格數(shù)量越多,故只需驗證體素長度的無關(guān)性即可.本文纖維的體素長度設(shè)定為0.5~1.0μm.在從數(shù)值結(jié)果得出任何結(jié)論之前,應(yīng)確保結(jié)果不依賴于網(wǎng)格.為了驗證數(shù)值結(jié)果與體素數(shù)量的獨立性,圖5中顯示了纖維壓降與體素長度之間的關(guān)系.從圖中可以看出壓降幾乎沒有變化,體素長度取值較小,精確度比較高,本文將選取體素長度為0.5μm用于所有數(shù)值計算.所有計算都在CPU為Intel (R) Xeon (R) CPU E5-2682V4 @ 2.50GHz、內(nèi)核為32、內(nèi)存為128GB的小型工作站上完成,每種工況的計算耗時約為5h.
對于褶型纖維過濾介質(zhì)內(nèi)部氣固兩相流動數(shù)值模擬,首先計算氣相場.空氣被視為粘性和不可壓縮流體,由穩(wěn)態(tài)質(zhì)量和動量守恒方程描述,在低雷諾數(shù)下,動量方程可近似為斯托克斯方程,表達(dá)式如下:
大多數(shù)學(xué)者使用捕捉(Trap)這種單一方式得到的過濾效率不能更加全面地反映各顆粒與纖維之間的相互影響.“Caught on first touch”和“Hamker”兩種碰撞模型可對纖維如何捕集顆粒和顆粒間的相互作用進(jìn)行定義.因此本文采用 “Caught on first touch”和“Hamker”兩種碰撞模型對褶型纖維過濾介質(zhì)的過濾效率進(jìn)行了數(shù)值模擬.“Hamker”碰撞模型考慮了顆粒與纖維之間的捕捉與反彈,并對其過濾效率進(jìn)行比較分析. “Caught on first touch”模型假設(shè)粒子在與纖維表面第一次接觸時就被捕捉,并產(chǎn)生過濾效率的上限.“Hamker”碰撞模型中的恢復(fù)系數(shù)(Restitution coefficient)是決定過濾效率大小的關(guān)鍵性參數(shù),總結(jié)其規(guī)律變化及合理確定恢復(fù)系數(shù)尤其重要.“Hamker”模型是將粒子的動能與粘附力進(jìn)行比較,以確定粒子是否反彈.該模型將范德華力相互作用視為主導(dǎo)力,可表示為:
式中:表示粒子與纖維表面之間的距離;是模擬表面附著力強(qiáng)度的Hamker常數(shù).如果與粘附能相比,動能較小,且速度足夠小,則認(rèn)為與纖維表面碰撞的顆粒被捕獲,即:
式中:代表粒子密度.如果動能超過粘附能,則根據(jù)定義碰撞后和碰撞前速度比的恢復(fù)系數(shù),不認(rèn)為粒子被捕獲,并損失一部分動能.由此可見,恢復(fù)系數(shù)是決定過濾效率大小的關(guān)鍵性參數(shù),確定恢復(fù)系數(shù)的具體數(shù)值尤其重要.從圖6中可知,恢復(fù)系數(shù)越大,隨著顆粒粒徑的增長模擬得到的過濾效率與經(jīng)驗公式計算得到的過濾效率增長趨勢并不一致,并且差距明顯,當(dāng)恢復(fù)系數(shù)為0.1時,模擬得到的過濾效率與經(jīng)驗公式計算得到的過濾效率趨勢一致,差距最小,因此,本文取恢復(fù)系數(shù)為0.1.Pan等[36]和Maddineni等[37]也使用了類似的恢復(fù)系數(shù)值.
圖6 不同恢復(fù)系數(shù)值過濾效率的比較
粒子的運(yùn)動通過拉格朗日進(jìn)行描述[38].作用在每個粒子上的力平衡表達(dá)如下:
粒子運(yùn)動是慣性與流體的摩擦和布朗擴(kuò)散的結(jié)果.不考慮靜電效應(yīng),表達(dá)式如下[39-40].
根據(jù)達(dá)西(Darcy)定律可知,一般纖維過濾介質(zhì)的潔凈壓力損失可以表示為一個函數(shù)[41].
式中:表示為空氣粘度,Pa?s;表示為氣體迎面風(fēng)速,m/s;d表示為纖維直徑,μm;表示為過濾介質(zhì)厚度,μm;()為無量綱壓降.
迎面風(fēng)速指過濾器通道斷面上通過的氣流速度,過濾風(fēng)速是指濾料本身截面上通過的氣流速度.可以近似認(rèn)為迎面風(fēng)速與過濾風(fēng)速V(m/s)存在以下關(guān)系:
式中:為褶尖角,°.
無量綱壓降只與填充密度α(%)有關(guān),根據(jù)不同理論有不同的表達(dá)形式.一些學(xué)者[42-43]通過實驗和數(shù)值模擬得出無量綱壓力的表達(dá)式如下:
Banks[44]考慮了纖維軸向與氣流方向夾角(°)(非零)對壓力損失的影響,并得到應(yīng)用范圍更為廣泛的無量綱壓力表達(dá)式如下:
式中:=/2.
在穩(wěn)定過濾階段,單纖維理論可以有效地預(yù)測纖維過濾介質(zhì)的過濾效率.單纖維過濾效率(SFFE)理論通過將過濾介質(zhì)表示為均勻的單細(xì)胞模型,其中單纖維位于單個細(xì)胞的中心[34, 41].在考慮纖維過濾介質(zhì)厚度的前提下,過濾介質(zhì)總效率可以表示為:
式中:∑為單纖維總過濾效率;∑=1?(1?D)(1?R) (1?I);D為布朗擴(kuò)散;R為直接攔截;I為慣性碰撞[28,45-46].慣性碰撞I可用斯托克斯數(shù)Stk的大小來描述,斯托克斯數(shù)Stk的表達(dá)式如下:
式中:C代表坎寧安修正系數(shù);p代表顆粒直徑. Banks[44]考慮了纖維軸向與氣流方向夾角(°)(非零)對過濾效率的影響,并得到擴(kuò)散效率與攔截效率的改進(jìn)模型,表達(dá)式如下:
圖7 壓力損失數(shù)值計算值與經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式比較
圖8 壓力損失和入口速度的線性擬合
本文考慮布朗擴(kuò)散、直接攔截和慣性碰撞3種機(jī)理的綜合作用,將采用“Caught on first touch”碰撞模型得到的過濾效率數(shù)值模擬結(jié)果與經(jīng)驗公式進(jìn)行比較(如公式(14)、(16)、(17)所示),從圖9可以看出擬合趨勢一致,過濾效率隨著粒徑增加先減小后增大,存在過濾效率最低點;當(dāng)顆粒粒徑小于0.5μm時,擴(kuò)散起主要作用,過濾效率隨著過濾風(fēng)速增加而減小;當(dāng)顆粒粒徑大于0.5μm時,由于慣性作用增強(qiáng),過濾效率隨著過濾風(fēng)速增加而增加.實驗驗證是判斷過濾效率準(zhǔn)確性的重要方式.本文利用Wang等[41]的實驗數(shù)據(jù)并建立了與文獻(xiàn)中模型填充密度和大小相同的Voronoi-Random結(jié)構(gòu)模型、層狀(Layer)結(jié)構(gòu)模型和Voronoi結(jié)構(gòu)模型.采用速度=0.05、0.10m/s對粒徑范圍為0.05~0.5mm的顆粒進(jìn)行模擬,結(jié)果如表1所示,對實驗和數(shù)值模擬的過濾效率進(jìn)行了比較.數(shù)值模擬結(jié)果要高于實驗結(jié)果, Voronoi-Random結(jié)構(gòu)模型的數(shù)值模擬結(jié)果最接近于實驗值.這是因為通過Voronoi-Random算法建立的結(jié)構(gòu)模型考慮到了層狀結(jié)構(gòu)模型層與層之間不連貫和孔狀結(jié)構(gòu)纖維規(guī)整分布的問題,所以數(shù)值模擬結(jié)果更接近實驗值.圖10顯示了采用“Caught on first touch”碰撞模型不同斯托克斯數(shù)Stk(公式(15)所示)下纖維過濾介質(zhì)前后顆粒的位置及運(yùn)動軌跡(為了清楚起見,只顯示了部分顆粒和軌跡).含塵氣流進(jìn)入濾料,微米級顆粒在慣性、重力、擴(kuò)散等機(jī)制的共同作用下,氣流中的一些顆粒被捕集(從前后顆粒運(yùn)動軌跡線的數(shù)量可以看出),一些顆粒沿著纖維表面的流線移動,最終逃逸出纖維介質(zhì).當(dāng)斯托克斯數(shù)為0.33、1.32和2.96時,過濾效率分別為30.5%、84.7%和95.3%.可以看出,斯托克斯數(shù)越大,微米顆粒的慣性分離越強(qiáng),提高了過濾效率.
圖9 不同粒徑的過濾效率(SVF=11.84%)
圖10 過濾過程和顆粒軌跡(SVF=22.78%,df =10μm)
表1 實驗和數(shù)值模擬的過濾效率比較
建模參數(shù):SVF=3.31%,d=17μm,=550μm.
從圖11中可知,當(dāng)粒徑小于0.5μm時,擴(kuò)散起主導(dǎo)作用,速度大,顆粒跟隨氣流在纖維間的停留時間縮短,過濾效率降低;當(dāng)粒徑大于0.5μm時,入口速度與顆粒粒徑d增加,斯托克斯數(shù)Stk增大,顆粒的慣性分離作用增強(qiáng),過濾效率提高.如圖12所示,將采用“Caught on first touch”和“Hamker”兩種碰撞模型得到的過濾效率和理論計算值進(jìn)行比較,從圖中可以看出,數(shù)值模擬結(jié)果大于理論計算值,而采用“Hamker”碰撞模型得到的過濾效率更加接近于理論計算值,誤差在10%之內(nèi),隨著顆粒粒徑增大誤差逐漸變大,這是因為隨著顆粒粒徑增大,由慣性和擴(kuò)散共同作用逐漸過渡到由慣性作用作為主導(dǎo),模擬結(jié)果與理論計算值之間的偏差逐漸增大,而“Hamker”碰撞模型考慮了顆粒反彈,不再由一種捕集機(jī)制作為主導(dǎo),得到的模擬結(jié)果與理論計算值之間的偏差小.由此可見,要準(zhǔn)確預(yù)測顆粒捕集還需要考慮顆粒碰撞反彈作用,采用“Hamker”碰撞模型得到的過濾效率更符合實際.
圖11 不同速度下過濾效率隨粒徑的變化
圖12 過濾效率模擬值與理論計算值的比較
在實際的含塵氣體過濾中,粉塵顆粒的粒徑并不統(tǒng)一.因此,本文基于“Hamker”碰撞模型在模擬過程中采用多分散的顆粒,顆粒粒徑分布采用ISO 12103-A1實驗塵的粒徑分布,如圖13所示.圖14(a)顯示了多分散顆粒在褶型纖維過濾介質(zhì)表面和內(nèi)部的沉積與團(tuán)聚,纖維上顆粒速度為0時,表明顆粒沉積在纖維表面或已沉積的顆粒上.從圖中可以看出顆粒直接被過濾介質(zhì)表面捕集,部分顆粒進(jìn)入過濾介質(zhì)內(nèi)部,通過深層過濾而被捕集,綠色顆粒是表面未沉積的粒子,灰色顆粒是沉積在纖維上的粒子.從圖中可以看出,顆粒在纖維表面形成較為明顯的樹突結(jié)構(gòu),而不是單一地分布在纖維表面.粉塵顆粒在過濾介質(zhì)上的沉積并不完全只是由纖維捕集,顆粒堆積形成的樹突結(jié)構(gòu)與纖維一樣具有捕獲顆粒的功能,如圖14(b)SEM圖所示.圖15給出了過濾介質(zhì)的壓降和單位面積沉積質(zhì)量隨過濾時間(Time)變化的趨勢,從圖中可以看出,隨著過濾時間的增長,壓降和單位面積沉積質(zhì)量呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢.這是因為,沉積在纖維表面的顆粒堆積形成樹突結(jié)構(gòu),捕獲的顆粒數(shù)量增多,團(tuán)聚現(xiàn)象明顯,導(dǎo)致壓降和單位面積沉積質(zhì)量隨著過濾時間的增長呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢.
圖13 顆粒粒徑分布
圖14 顆粒沉積形態(tài)分布
圖15 壓降和單位面積沉積量隨時間的變化
3.1 基于真實纖維分布,利用Voronoi-Random算法建立的褶型纖維過濾介質(zhì)可以反映纖維之間的錯綜分布、彎曲、擠壓等特征,能夠為數(shù)值模擬提供較為精確的幾何模型.通過加密或減少纖維數(shù)量可以改變纖維介質(zhì)的填充密度,為進(jìn)一步研究褶型纖維過濾介質(zhì)的過濾性能奠定基礎(chǔ).
3.2 計算結(jié)果表明,壓力損失的數(shù)值模擬結(jié)果與經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式計算值吻合較高,與Ariman計算值的偏差基本在15%以內(nèi);相同結(jié)構(gòu)參數(shù)和操作參數(shù)下, Voronoi-Random結(jié)構(gòu)模型得到的過濾效率比層狀結(jié)構(gòu)模型和Voronoi結(jié)構(gòu)模型得到的過濾效率更接近實驗值,證明了模型的準(zhǔn)確性;過濾效率模擬值與經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式計算值隨著顆粒粒徑增長先減小后增大,存在最低點,變化趨勢一致.
3.3 用“Caught on first touch”碰撞模型得到的過濾效率大于采用“Hamker”碰撞模型得到的過濾效率;隨著粒徑的增大,采用“Hamker”碰撞模型得到的過濾效率增長趨勢更接近于經(jīng)驗關(guān)聯(lián)式計算值的增長趨勢,得出采用“Hamker”碰撞模型得到的過濾效率符合實際.
3.4 采用“Hamker”碰撞模型和多分散顆粒粒徑對褶型纖維過濾介質(zhì)進(jìn)行沉積模擬,顆粒堆積在過濾介質(zhì)表面形成樹枝狀結(jié)構(gòu);堆積在過濾介質(zhì)上的粉塵顆粒并不完全是纖維捕集,大多數(shù)顆粒是由形成的樹枝狀結(jié)構(gòu)捕集;壓降和單位面積沉積量隨過濾時間的增長呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢.
[1] Li W, Shen S, Li H. Study and optimization of the filtration performance of multi–fiber filter [J]. Advanced Powder Technology, 2016,27(2):638-645.
[2] Kang S, Bock N, Swanson J, et al. Characterization of pleated filter media using particle image velocimetry [J]. Separation and Purification Technology, 2020,237:116333.
[3] Feng Z, Pan W, Wang Y, et al. Modeling filtration performance of pleated fibrous filters by Eulerian-Markov method [J]. Powder Technology, 2018,340:502-510.
[4] Xu B, Yu X, Wu Y, et al. Experimental investigation of air pressure affecting filtration performance of fibrous filter sheet [J]. Environmental technology, 2017,38(5):558-565.
[5] Hosseini S A, Tafreshi H V. Modeling particle-loaded single fiber efficiency and fiber drag using ANSYS–Fluent CFD code [J]. Computers & Fluids, 2012,66:157-166.
[6] Chen S, Wang Q, Chen D R. Effect of pleat shape on reverse pulsed- jet cleaning of filter cartridges [J]. Powder Technology, 2017,305:1- 11.
[7] Teng G, Shi G, Zhu J, et al. Research on the influence of pleat structure on effective filtration area during dust loading [J]. Powder Technology, 2022,395:207-217.
[8] Tronville P, Sala R. Minimization of resistance in pleated-media air filter designs: empirical and CFD approaches [J]. HVAC&R Research, 2003,9(1):95-106.
[9] Subrenat A, Bellettre J, Le Cloirec P. 3-D numerical simulations of flows in a cylindrical pleated filter packed with activated carbon cloth [J]. Chemical Engineering Science, 2003,58(22):4965-4973.
[10] Lo L M, Hu S C, Chen D R, et al. Numerical study of pleated fabric cartridges during pulse-jet cleaning [J]. Powder Technology, 2010, 198(1):75-81.
[11] Bojdo N. Performance prediction of inlet barrier filter systems for rotorcraft [C]//36th European Rotorcraft Forum, 2010.
[12] Chen D R, Pui D Y H, Liu B Y H. Optimization of pleated filter designs using a finite-element numerical model [J]. Aerosol Science and Technology, 1995,23(4):579-590.
[13] Wang F, Schiller U D. Computational characterization of nonwoven fibrous media: I. Pore-network extraction and morphological analysis [J]. Physical Review Materials, 2020,4(8):083803.
[14] Wang F, Kumari S, Schiller U D. Computational characterization of nonwoven fibrous media. II. Analysis of microstructure effects on permeability and tortuosity [J]. Physical Review Materials, 2020,4(8): 083804.
[15] Payatakes A C, Tien C. Particle deposition in fibrous media with dendrite-like pattern: A preliminary model [J]. Journal of Aerosol Science, 1976,7(2):85-100.
[16] Payatakes A C, Gradoń L. Dendritic deposition of aerosols by convective Brownian diffusion for small, intermediate and high particle Knudsen numbers [J]. AIChE Journal, 1980,26(3):443-454.
[17] Kanaoka C, Emi H, Myojo T. Simulation of the growing process of a particle dendrite and evaluation of a single fiber collection efficiency with dust load [J]. Journal of Aerosol Science, 1980,11(4):377-389.
[18] Filippova O, H?nel D. Lattice-Boltzmann simulation of gas-particle flow in filters [J]. Computers & Fluids, 1997,26(7):697-712.
[19] Wang H, Zhao H, Guo Z, et al. Numerical simulation of particle capture process of fibrous filters using Lattice Boltzmann two-phase flow model [J]. Powder technology, 2012,227:111-122.
[20] Li S Q, Marshall J S. Discrete element simulation of micro-particle deposition on a cylindrical fiber in an array [J]. Journal of Aerosol Science, 2007,38(10):1031-1046.
[21] Wang H, Zhao H, Wang K, et al. Simulation of filtration process for multi-fiber filter using the Lattice-Boltzmann two-phase flow model [J]. Journal of Aerosol Science, 2013,66:164-178.
[22] Zhang L , Zhou J W , Zhang B ,et al. Semi-analytical and computational investigation of different fibrous structures affecting the performance of fibrous media [J]. SAGE PublicationsSage UK: London, England, 2020,103(1):1-25.
[23] Xu B, Wu Y, Cui P. Semi-analytical and computational investigation of different dust loading structures affecting the performance of a fibrous air filter [J]. Particuology, 2014,13:60-65.
[24] Cao B, Wang S, Dong W, et al. Investigation of the filtration performance for fibrous media: Coupling of a semi-analytical model with CFD on Voronoi-based microstructure [J]. Separation and Purification Technology, 2020,251:117364.
[25] Saleh A M, Hosseini S A, Tafreshi H V, et al. 3-D microscale simulation of dust-loading in thin flat-sheet filters: a comparison with 1-D macroscale simulations [J]. Chemical Engineering Science, 2013, 99:284-291.
[26] Filippova O, H?nel D. Lattice-Boltzmann simulation of gas-particle flow in filters [J]. Computers & Fluids, 1997,26(7):697-712.
[27] Sambaer W, Zatloukal M, Kimmer D. 3D modeling of filtration process via polyurethane nanofiber based nonwoven filters prepared by electrospinning process [J]. Chemical Engineering Science, 2011, 66(4):613-623.
[28] Bai H, Qian X, Fan J, et al. Micro-scale layered structural filtration efficiency model: Probing filtration properties of non-uniform fibrous filter media [J]. Separation and Purification Technology, 2020,236: 116037.
[29] Saleh A M, Tafreshi H V. A simple semi-numerical model for designing pleated air filters under dust loading [J]. Separation and Purification Technology, 2014,137:94-108.
[30] Saleh A M, Tafreshi H V, Pourdeyhimi B. An analytical approach to predict pressure drop and collection efficiency of dust-load pleated filters [J]. Separation and Purification Technology, 2016,161:80-87.
[31] Saleh A M, Fotovati S, Tafreshi H V, et al. Modeling service life of pleated filters exposed to poly-dispersed aerosols [J]. Powder technology, 2014,266:79-89.
[32] Rao N, Faghri M. Computer modeling of aerosol filtration by fibrous filters [J]. Aerosol Science and Technology, 1988,8(2):133-156.
[33] Zhu H X, Windle A H. Effects of cell irregularity on the high strain compression of open-cell foams [J]. Acta Materialia, 2002,50(5): 1041-1052.
[34] Zheng Z, Yu J, Li J. Dynamic crushing of 2D cellular structures: A finite element study [J]. International journal of impact engineering, 2005,32(1-4):650-664.
[35] Hosseini S A, Tafreshi H V. 3-D simulation of particle filtration in electrospun nanofibrous filters [J]. Powder Technology, 2010,201(2): 153-160.
[36] Pan Z, Liang Y, Tang M, et al. Simulation of performance of fibrous filter media composed of cellulose and synthetic fibers [J]. Cellulose, 2019,26:7051-7065.
[37] Maddineni A K, Das D, Damodaran R M. Air-borne particle capture by fibrous filter media under collision effect: A CFD-based approach [J]. Separation and Purification Technology, 2018,193:1-10.
[38] Fluent A. Inc., 275Technology Drive Canonsburg [J]. 2010.
[39] Rief S, Latz A, Wiegmann A. Computer simulation of air filtration including electric surface charges in three-dimensional fibrous micro structures [J]. Filtration, 2006,6(2):169-172.
[40] Multiphase flow handbook [M]. CRC press, 2005.
[41] Wang Q, Maze B, Tafreshi H V, et al. A case study of simulating submicron aerosol filtration via lightweight spun-bonded filter media [J]. Chemical Engineering Science, 2006,61(15):4871-4883.
[42] Brown R C. Air filtration: an integrated approach to the theory and applications of fibrous filters [J]. (No Title), 1993.
[43] Henry F S, Ariman T. An evaluation of the Kuwabara model [J]. Particulate science and technology, 1983,1(1):1-20.
[44] Banks D O. Stokes flow through a system of parallel infinite cylinders with axes oriented at an angle to the direction of mean flow [J]. Particulate science and technology, 1987,5(3):339-353.
[45] Stechkina I B, Kirsch A A, Fuchs N A. Studies on fibrous aerosol filters—iv calculation of aerosol deposition in model filters in the range of maximum penetration [J]. Annals of Occupational Hygiene, 1969,12(1):1-8.
[46] Lee K W, Liu B Y H. Theoretical study of aerosol filtration by fibrous filters [J]. Aerosol Science and Technology, 1982,1(2):147-161.
Filtration performance of microstructure pleated filter media based on Voronoi-Random algorithm.
XU Yan1, CHENG Si-min1, SUN Yi2, CAO Bo-wen3, QIAN Fu-ping2*, LU Jin-li1, HAN Yun-long1
(1.School of Civil Engineering and Architecture, Anhui University of Technology, Ma’anshan 243032, China;2.School of Energy and Environment, Anhui University of Technology, Ma’anshan 243002, China;3.School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing 210096, China)., 2023,43(10):5488~5497
When using numerical simulation to study the filtration performance of pleated fiber filter media, in order to overcome the shortcomings of discontinuous layers and regular distribution of porous fibers, a pleated fiber filter media model was established based on Voronoi-Random algorithm, and its solid volume fraction (SVF) was changed by encrypting or reducing the number of fibers. Two collision models "Caught on first touch" and "Hamker" were used to simulate the gas-solid two-phase flow of pleated fiber filter media. The results show that the numerical values of pressure loss and filtration efficiency were in good agreement with those calculated by empirical correlation, and the error was within 15%; Comparing the filtration efficiency obtained by two collision models of "Caught on first touch" and "Hamker" with the calculated value of empirical correlation, it was concluded that the filtering efficiency obtained by "Hamker" collision model accords with the reality; The particles deposited on the filter media were not completely captured by fibers, but most of them were captured by dendritic structures formed; The pressure drop and deposition per unit area increased exponentially with the increase of filtration time.
Voronoi-Random algorithm;pleated fiber filter media;filtration performance;numerical simulation
X513
A
1000-6923(2023)10-5488-10
2023-03-27
安徽省科技重大專項(18030801109)
* 責(zé)任作者, 教授, fpingqian@ahut.edu.cn
徐 嚴(yán)(1997-),男,安徽省亳州人,安徽工業(yè)大學(xué)碩士研究生,主要從事工業(yè)通風(fēng)與空氣凈化方面研究.發(fā)表論文1篇. 3361924488@qq.com.
徐 嚴(yán),程思敏,孫 祎,等.基于Voronoi-Random算法微觀結(jié)構(gòu)褶型過濾介質(zhì)過濾性能 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2023,43(10):5488-5497.
Xu Y, Cheng S M, Sun Y, et al. Filtration performance of microstructure pleated filter media based on Voronoi-Random algorithm [J]. China Environmental Science, 2023,43(10):5488-5497.