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Neste estudo, a hidrodinâmica da floculação é avaliada por investigação experimental e numérica do campo de velocidade do fluxo turbulento em um floculador de pás em escala laboratorial.O fluxo turbulento que promove a agregação de partículas ou ruptura de flocos é complexo e é considerado e comparado neste artigo usando dois modelos de turbulência, nomeadamente SST k-ω e IDDES.Os resultados mostram que o IDDES fornece uma melhoria muito pequena em relação ao SST k-ω, o que é suficiente para simular com precisão o fluxo dentro de um floculador de pás.A pontuação de ajuste é utilizada para investigar a convergência dos resultados de PIV e CFD e para comparar os resultados do modelo de turbulência CFD utilizado.O estudo também se concentra na quantificação do fator de escorregamento k, que é de 0,18 em baixas velocidades de 3 e 4 rpm em comparação com o valor típico usual de 0,25.Diminuir k de 0,25 para 0,18 aumenta a potência fornecida ao fluido em cerca de 27-30% e aumenta o gradiente de velocidade (G) em cerca de 14%.Isto significa que se consegue uma mistura mais intensiva do que o esperado, portanto é consumida menos energia e, portanto, o consumo de energia na unidade de floculação da estação de tratamento de água potável pode ser menor.
Na purificação de água, a adição de coagulantes desestabiliza pequenas partículas coloidais e impurezas, que então se combinam para formar floculação na fase de floculação.Os flocos são agregados fractais de massa fracamente ligados, que são então removidos por sedimentação.As propriedades das partículas e as condições de mistura do líquido determinam a eficiência do processo de floculação e tratamento.A floculação requer agitação lenta por um período de tempo relativamente curto e muita energia para agitar grandes volumes de água1.
Durante a floculação, a hidrodinâmica de todo o sistema e a química da interação coagulante-partícula determinam a taxa na qual uma distribuição estacionária de tamanho de partícula é alcançada2.Quando as partículas colidem, elas aderem umas às outras3.Oyegbile, Ay4 relataram que as colisões dependem dos mecanismos de transporte de floculação de difusão browniana, cisalhamento de fluido e sedimentação diferencial.Quando os flocos colidem, eles crescem e atingem um determinado limite de tamanho, o que pode levar à quebra, uma vez que os flocos não suportam a força das forças hidrodinâmicas5.Alguns desses flocos quebrados recombinam-se em flocos menores ou do mesmo tamanho6.Contudo, flocos fortes podem resistir a esta força e manter o seu tamanho e até crescer7.Yukselen e Gregory8 relataram estudos relacionados à destruição de flocos e sua capacidade de regeneração, mostrando que a irreversibilidade é limitada.Bridgeman, Jefferson9 usaram CFD para estimar a influência local do fluxo médio e da turbulência na formação e fragmentação de flocos através de gradientes de velocidade locais.Em tanques equipados com pás de rotor, é necessário variar a velocidade com que os agregados colidem com outras partículas quando estas estão suficientemente desestabilizadas na fase de coagulação.Usando CFD e velocidades de rotação mais baixas, em torno de 15 rpm, Vadasarukkai e Gagnon11 conseguiram atingir valores G para floculação com lâminas cônicas, minimizando assim o consumo de energia para agitação.No entanto, a operação em valores G mais elevados pode levar à floculação.Eles investigaram o efeito da velocidade de mistura na determinação do gradiente médio de velocidade de um floculador de pá piloto.Eles giram a uma velocidade superior a 5 rpm.
Korpijärvi, Ahlstedt12 usaram quatro modelos de turbulência diferentes para estudar o campo de fluxo em uma bancada de testes de tanques.Eles mediram o campo de fluxo com um anemômetro Doppler a laser e PIV e compararam os resultados calculados com os resultados medidos.de Oliveira e Donadel13 propuseram um método alternativo para estimar gradientes de velocidade a partir de propriedades hidrodinâmicas utilizando CFD.O método proposto foi testado em seis unidades de floculação baseadas em geometria helicoidal.avaliaram o efeito do tempo de retenção nos floculantes e propuseram um modelo de floculação que pode ser usado como uma ferramenta para apoiar o projeto racional de células com baixos tempos de retenção .Zhan, You15 propuseram um modelo combinado de CFD e balanço populacional para simular características de fluxo e comportamento de flocos em floculação em escala real.Llano-Serna, Coral-Portillo16 investigaram as características de fluxo de um hidrofloculador tipo Cox em uma estação de tratamento de água em Viterbo, Colômbia.Embora a CFD tenha suas vantagens, também existem limitações, como erros numéricos nos cálculos.Portanto, quaisquer resultados numéricos obtidos devem ser cuidadosamente examinados e analisados para tirar conclusões críticas17.Existem poucos estudos na literatura sobre o projeto de floculadores de defletores horizontais, enquanto as recomendações para o projeto de floculadores hidrodinâmicos são limitadas18.Chen, Liao19 usou uma configuração experimental baseada na dispersão da luz polarizada para medir o estado de polarização da luz espalhada de partículas individuais.Feng, Zhang20 usaram o Ansys-Fluent para simular a distribuição de correntes parasitas e redemoinhos no campo de fluxo de um floculador de placas coaguladas e um floculador inter-corrugado.Depois de simular o fluxo turbulento de fluido em um floculador usando Ansys-Fluent, Gavi21 usou os resultados para projetar o floculador.Vaneli e Teixeira22 relataram que a relação entre a dinâmica dos fluidos dos floculadores de tubo espiral e o processo de floculação ainda é pouco compreendida para apoiar um projeto racional.de Oliveira e Costa Teixeira23 estudaram a eficiência e demonstraram as propriedades hidrodinâmicas do floculador de tubo espiral através de experimentos físicos e simulações de CFD.Muitos pesquisadores estudaram reatores de tubo espiralado ou floculadores de tubo espiralado.No entanto, ainda faltam informações hidrodinâmicas detalhadas sobre a resposta desses reatores a diversos projetos e condições de operação (Sartori, Oliveira24; Oliveira, Teixeira25).Oliveira e Teixeira26 apresentam resultados originais de simulações teóricas, experimentais e CFD de um floculador espiral.Oliveira e Teixeira27 propuseram a utilização de uma bobina espiral como reator de coagulação-floculação em combinação com um sistema decantador convencional.Eles relatam que os resultados obtidos para a eficiência de remoção de turbidez são significativamente diferentes daqueles obtidos com modelos comumente utilizados para avaliação de floculação, sugerindo cautela ao utilizar tais modelos.Moruzzi e de Oliveira [28] modelaram o comportamento de um sistema de câmaras de floculação contínua sob diversas condições operacionais, incluindo variações no número de câmaras utilizadas e o uso de gradientes de velocidade de célula fixos ou escalonados.Romphophak, Le Men29 Medições PIV de velocidades instantâneas em limpadores a jato quase bidimensionais.Eles encontraram forte circulação induzida por jato na zona de floculação e estimaram taxas de cisalhamento locais e instantâneas.
Shah, Joshi30 relatam que CFD oferece uma alternativa interessante para melhorar projetos e obter características de fluxo virtual.Isso ajuda a evitar configurações experimentais extensas.A CFD é cada vez mais utilizada para analisar estações de tratamento de água e águas residuais (Melo, Freire31; Alalm, Nasr32; Bridgeman, Jefferson9; Samaras, Zouboulis33; Wang, Wu34; Zhang, Tejada-Martínez35).Vários investigadores realizaram experimentos em equipamentos de teste de latas (Bridgeman, Jefferson36; Bridgeman, Jefferson5; Jarvis, Jefferson6; Wang, Wu34) e floculadores de disco perfurado31.Outros utilizaram CFD para avaliar hidrofloculadores (Bridgeman, Jefferson5; Vadasarukkai, Gagnon37).Ghawi21 relatou que os floculadores mecânicos requerem manutenção regular, pois frequentemente quebram e requerem muita eletricidade.
O desempenho de um floculador de pás é altamente dependente da hidrodinâmica do reservatório.A falta de compreensão quantitativa dos campos de velocidade do fluxo em tais floculadores é claramente observada na literatura (Howe, Hand38; Hendricks39).Toda a massa de água está sujeita ao movimento do impulsor do floculador, portanto é esperado deslizamento.Normalmente, a velocidade do fluido é menor que a velocidade da pá pelo fator de deslizamento k, que é definido como a razão entre a velocidade do corpo d'água e a velocidade da roda de pás.Bhole40 relatou que há três fatores desconhecidos a serem considerados ao projetar um floculador, a saber, o gradiente de velocidade, o coeficiente de arrasto e a velocidade relativa da água em relação à lâmina.
Camp41 relata que, ao considerar máquinas de alta velocidade, a velocidade é de cerca de 24% da velocidade do rotor e chega a 32% para máquinas de baixa velocidade.Na ausência de septos, Droste e Ger42 utilizaram um valor de k de 0,25, enquanto no caso de septos, k variou de 0 a 0,15.Howe, Hand38 sugerem que k está na faixa de 0,2 a 0,3.Hendrix39 relacionou o fator de escorregamento com a velocidade rotacional por meio de uma fórmula empírica e concluiu que o fator de escorregamento também estava dentro da faixa estabelecida por Camp41.Bratby43 relatou que k é cerca de 0,2 para velocidades do impulsor de 1,8 a 5,4 rpm e aumenta para 0,35 para velocidades do impulsor de 0,9 a 3 rpm.Outros pesquisadores relatam uma ampla gama de valores de coeficiente de arrasto (Cd) de 1,0 a 1,8 e valores de coeficiente de deslizamento k de 0,25 a 0,40 (Feir e Geyer44; Hyde e Ludwig45; Harris, Kaufman46; van Duuren47; e Bratby e Marais48 ).A literatura não mostra progresso significativo na definição e quantificação de k desde o trabalho de Camp41.
O processo de floculação é baseado na turbulência para facilitar colisões, onde o gradiente de velocidade (G) é utilizado para medir turbulência/floculação.A mistura é o processo de dispersão rápida e uniforme de produtos químicos na água.O grau de mistura é medido pelo gradiente de velocidade:
onde G = gradiente de velocidade (seg-1), P = entrada de energia (W), V = volume de água (m3), μ = viscosidade dinâmica (Pa s).
Quanto maior o valor de G, mais misturado.A mistura completa é essencial para garantir uma coagulação uniforme.A literatura indica que os parâmetros de projeto mais importantes são o tempo de mistura (t) e o gradiente de velocidade (G).O processo de floculação é baseado na turbulência para facilitar colisões, onde o gradiente de velocidade (G) é utilizado para medir turbulência/floculação.Os valores de projeto típicos para G são 20 a 70 s–1, t é 15 a 30 minutos e Gt (adimensional) é 104 a 105. Os tanques de mistura rápida funcionam melhor com valores G de 700 a 1000, com tempo de permanência cerca de 2 minutos.
onde P é a potência transmitida ao líquido por cada lâmina do floculador, N é a velocidade de rotação, b é o comprimento da lâmina, ρ é a densidade da água, r é o raio e k é o coeficiente de escorregamento.Esta equação é aplicada a cada lâmina individualmente e os resultados são somados para fornecer a potência total do floculador.Um estudo cuidadoso desta equação mostra a importância do fator de escorregamento k no processo de projeto de um floculador de pás.A literatura não indica o valor exato de k, mas recomenda um intervalo conforme declarado anteriormente.No entanto, a relação entre a potência P e o coeficiente de escorregamento k é cúbica.Assim, desde que todos os parâmetros sejam iguais, por exemplo, alterar k de 0,25 para 0,3 levará a uma diminuição da potência transmitida ao fluido por pá em cerca de 20%, e reduzir k de 0,25 para 0,18 irá aumentá-la.em cerca de 27-30% por palheta A potência transmitida ao fluido.Em última análise, o efeito de k no design sustentável do floculador de pás precisa ser investigado através de quantificação técnica.
A quantificação empírica precisa do escorregamento requer visualização e simulação de fluxo.Portanto, é importante descrever a velocidade tangencial da pá na água a uma certa velocidade de rotação em diferentes distâncias radiais do eixo e em diferentes profundidades da superfície da água, a fim de avaliar o efeito de diferentes posições da pá.
Neste estudo, a hidrodinâmica da floculação é avaliada por investigação experimental e numérica do campo de velocidade do fluxo turbulento em um floculador de pás em escala laboratorial.As medições de PIV são registradas no floculador, criando contornos de velocidade médios no tempo que mostram a velocidade das partículas de água ao redor das folhas.Além disso, o ANSYS-Fluent CFD foi usado para simular o fluxo turbulento dentro do floculador e criar contornos de velocidade com média de tempo.O modelo CFD resultante foi confirmado avaliando a correspondência entre os resultados do PIV e do CFD.O foco deste trabalho está na quantificação do coeficiente de deslizamento k, que é um parâmetro de projeto adimensional de um floculador de pás.O trabalho aqui apresentado fornece uma nova base para quantificar o coeficiente de escorregamento k em baixas velocidades de 3 rpm e 4 rpm.As implicações dos resultados contribuem diretamente para uma melhor compreensão da hidrodinâmica do tanque de floculação.
O floculador de laboratório consiste em uma caixa retangular de topo aberto com altura total de 147 cm, altura de 39 cm, largura total de 118 cm e comprimento total de 138 cm (Fig. 1).Os principais critérios de projeto desenvolvidos por Camp49 foram usados para projetar um floculador de pás em escala laboratorial e aplicar os princípios da análise dimensional.A instalação experimental foi construída no Laboratório de Engenharia Ambiental da Universidade Libanesa Americana (Byblos, Líbano).
O eixo horizontal está localizado a uma altura de 60 cm da parte inferior e acomoda duas rodas de pás.Cada roda de pás consiste em 4 pás com 3 pás em cada pá, totalizando 12 pás.A floculação requer agitação suave a baixa velocidade de 2 a 6 rpm.As velocidades de mistura mais comuns em floculadores são 3 rpm e 4 rpm.O fluxo do floculador em escala de laboratório é projetado para representar o fluxo no compartimento do tanque de floculação de uma estação de tratamento de água potável.A potência é calculada usando a equação tradicional 42 .Para ambas as velocidades de rotação, o gradiente de velocidade \(\stackrel{\mathrm{-}}{\text{G}}\) é maior que 10 \({\text{sec}}^{-{1}}\) , o número de Reynolds indica fluxo turbulento (Tabela 1).
O PIV é usado para obter medições precisas e quantitativas de vetores de velocidade de fluidos simultaneamente em um grande número de pontos50.A configuração experimental incluiu um floculador de pá em escala de laboratório, um sistema LaVision PIV (2017) e um gatilho de sensor a laser externo Arduino.Para criar perfis de velocidade média no tempo, as imagens PIV foram gravadas sequencialmente no mesmo local.O sistema PIV é calibrado de modo que a área alvo esteja no ponto médio do comprimento de cada uma das três lâminas de um braço de remo específico.O gatilho externo consiste em um laser localizado em um lado da largura do floculador e um receptor de sensor no outro lado.Cada vez que o braço floculador bloqueia o caminho do laser, um sinal é enviado ao sistema PIV para capturar uma imagem com o laser PIV e a câmera sincronizada com uma unidade de temporização programável.Na fig.2 mostra a instalação do sistema PIV e o processo de aquisição de imagens.
O registro do PIV foi iniciado após o floculador ter sido operado por 5 a 10 minutos para normalizar o fluxo e levar em consideração o mesmo campo de índice de refração.A calibração é obtida utilizando uma placa de calibração imersa no floculador e colocada no ponto médio do comprimento da lâmina de interesse.Ajuste a posição do laser PIV para formar uma folha de luz plana diretamente acima da placa de calibração.Registre os valores medidos para cada velocidade de rotação de cada lâmina, e as velocidades de rotação escolhidas para o experimento são 3 rpm e 4 rpm.
Para todos os registros de PIV, o intervalo de tempo entre dois pulsos de laser foi definido na faixa de 6.900 a 7.700 µs, o que permitiu um deslocamento mínimo de partículas de 5 pixels.Testes piloto foram realizados no número de imagens necessárias para obter medições precisas com média de tempo.As estatísticas vetoriais foram comparadas para amostras contendo 40, 50, 60, 80, 100, 120, 160, 200, 240 e 280 imagens.Descobriu-se que um tamanho de amostra de 240 imagens fornece resultados estáveis com média de tempo, uma vez que cada imagem consiste em dois quadros.
Como o fluxo no floculador é turbulento, uma pequena janela de interrogação e um grande número de partículas são necessários para resolver pequenas estruturas turbulentas.Várias iterações de redução de tamanho são aplicadas juntamente com um algoritmo de correlação cruzada para garantir a precisão.Um tamanho de janela de pesquisa inicial de 48×48 pixels com 50% de sobreposição e um processo de adaptação foi seguido por um tamanho de janela de pesquisa final de 32×32 pixels com 100% de sobreposição e dois processos de adaptação.Além disso, esferas ocas de vidro foram utilizadas como partículas de sementes no fluxo, o que permitiu pelo menos 10 partículas por janela de votação.A gravação PIV é acionada por uma fonte de disparo em uma Unidade de Temporização Programável (PTU), que é responsável por operar e sincronizar a fonte de laser e a câmera.
O pacote comercial de CFD ANSYS Fluent v 19.1 foi utilizado para desenvolver o modelo 3D e resolver as equações básicas de fluxo.
Usando ANSYS-Fluent, foi criado um modelo 3D de um floculador de pás em escala de laboratório.O modelo é feito em forma de caixa retangular, composta por duas rodas de pás montadas em um eixo horizontal, como o modelo de laboratório.O modelo sem borda livre tem 108 cm de altura, 118 cm de largura e 138 cm de comprimento.Um plano cilíndrico horizontal foi adicionado ao redor do misturador.A geração do plano cilíndrico deve implementar a rotação de todo o misturador durante a fase de instalação e simular o campo de fluxo rotativo dentro do floculador, conforme mostrado na Fig.
Diagrama 3D fluente em ANSYS e geometria do modelo, malha do corpo do floculador fluente em ANSYS no plano de interesse, diagrama fluente em ANSYS no plano de interesse.
A geometria do modelo consiste em duas regiões, cada uma das quais é um fluido.Isto é conseguido usando a função de subtração lógica.Primeiro subtraia o cilindro (incluindo o misturador) da caixa para representar o líquido.Em seguida, subtraia o misturador do cilindro, resultando em dois objetos: o misturador e o líquido.Finalmente, uma interface deslizante foi aplicada entre as duas áreas: uma interface cilindro-cilindro e uma interface cilindro-misturador (Fig. 3a).
A malha dos modelos construídos foi concluída para atender aos requisitos dos modelos de turbulência que serão utilizados para executar as simulações numéricas.Foi utilizada uma malha não estruturada com camadas expandidas próximas à superfície sólida.Crie camadas de expansão para todas as paredes com uma taxa de crescimento de 1,2 para garantir que padrões de fluxo complexos sejam capturados, com uma espessura de primeira camada de \(7\mathrm{ x }{10}^{-4}\) m para garantir que \ ( {\texto {y))^{+}\le 1.0\).O tamanho do corpo é ajustado usando o método de ajuste de tetraedro.Um tamanho frontal de duas interfaces com um tamanho de elemento de 2,5 × \({10}^{-3}\) m é criado e um tamanho frontal do mixer de 9 × \({10}^{-3}\ ) m é aplicado.A malha gerada inicial consistia em 2.144.409 elementos (Fig. 3b).
Um modelo de turbulência k – ε de dois parâmetros foi escolhido como modelo base inicial.Para simular com precisão o fluxo turbulento dentro do floculador, foi escolhido um modelo computacionalmente mais caro.O fluxo turbulento dentro do floculador foi investigado numericamente usando dois modelos de CFD: SST k – ω51 e IDDES52.Os resultados de ambos os modelos foram comparados com resultados experimentais do PIV para validar os modelos.Primeiro, o modelo de turbulência SST k-ω é um modelo de viscosidade turbulenta de duas equações para aplicações em dinâmica de fluidos.Este é um modelo híbrido que combina os modelos Wilcox k-ω e k-ε.A função de mistura ativa o modelo Wilcox próximo à parede e o modelo k-ε no fluxo que se aproxima.Isso garante que o modelo correto seja usado em todo o campo de fluxo.Ele prevê com precisão a separação do fluxo devido a gradientes de pressão adversos.Em segundo lugar, foi selecionado o método Advanced Deferred Eddy Simulation (IDDES), amplamente utilizado no modelo Individual Eddy Simulation (DES) com o modelo SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes).IDDES é um modelo híbrido RANS-LES (simulação de grandes redemoinhos) que fornece um modelo de simulação de escala de resolução (SRS) mais flexível e fácil de usar.É baseado no modelo LES para resolver grandes redemoinhos e reverte para SST k-ω para simular redemoinhos de pequena escala.As análises estatísticas dos resultados das simulações SST k – ω e IDDES foram comparadas com os resultados do PIV para validar o modelo.
Um modelo de turbulência k – ε de dois parâmetros foi escolhido como modelo base inicial.Para simular com precisão o fluxo turbulento dentro do floculador, foi escolhido um modelo computacionalmente mais caro.O fluxo turbulento dentro do floculador foi investigado numericamente usando dois modelos de CFD: SST k – ω51 e IDDES52.Os resultados de ambos os modelos foram comparados com resultados experimentais do PIV para validar os modelos.Primeiro, o modelo de turbulência SST k-ω é um modelo de viscosidade turbulenta de duas equações para aplicações em dinâmica de fluidos.Este é um modelo híbrido que combina os modelos Wilcox k-ω e k-ε.A função de mistura ativa o modelo Wilcox próximo à parede e o modelo k-ε no fluxo que se aproxima.Isso garante que o modelo correto seja usado em todo o campo de fluxo.Ele prevê com precisão a separação do fluxo devido a gradientes de pressão adversos.Em segundo lugar, foi selecionado o método Advanced Deferred Eddy Simulation (IDDES), amplamente utilizado no modelo Individual Eddy Simulation (DES) com o modelo SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes).IDDES é um modelo híbrido RANS-LES (simulação de grandes redemoinhos) que fornece um modelo de simulação de escala de resolução (SRS) mais flexível e fácil de usar.É baseado no modelo LES para resolver grandes redemoinhos e reverte para SST k-ω para simular redemoinhos de pequena escala.As análises estatísticas dos resultados das simulações SST k – ω e IDDES foram comparadas com os resultados do PIV para validar o modelo.
Use um solucionador transitório baseado em pressão e use a gravidade na direção Y.A rotação é obtida atribuindo um movimento de malha ao misturador, onde a origem do eixo de rotação está no centro do eixo horizontal e a direção do eixo de rotação está na direção Z.Uma interface de malha é criada para ambas as interfaces de geometria do modelo, resultando em duas arestas de caixa delimitadoras.Tal como na técnica experimental, a velocidade de rotação corresponde a 3 e 4 voltas.
As condições de contorno para as paredes do misturador e do floculador foram definidas pela parede, e a abertura superior do floculador foi definida pela saída com pressão manométrica zero (Fig. 3c).Esquema SIMPLES de comunicação pressão-velocidade, discretização do espaço gradiente de funções de segunda ordem com todos os parâmetros baseados em elementos de mínimos quadrados.O critério de convergência para todas as variáveis de fluxo é o resíduo escalonado 1 x \({10}^{-3}\).O número máximo de iterações por intervalo de tempo é 20, e o tamanho do intervalo de tempo corresponde a uma rotação de 0,5°.A solução converge na 8ª iteração para o modelo SST k–ω e na 12ª iteração usando IDDES.Além disso, o número de passos de tempo foi calculado para que o misturador fizesse pelo menos 12 rotações.Aplicar amostragem de dados para estatísticas de tempo após 3 rotações, o que permite a normalização do fluxo, semelhante ao procedimento experimental.A comparação da saída das malhas de velocidade para cada revolução dá exatamente os mesmos resultados para as últimas quatro revoluções, indicando que um estado estacionário foi alcançado.As rotações extras não melhoraram os contornos de velocidade média.
O intervalo de tempo é definido em relação à velocidade de rotação, 3 rpm ou 4 rpm.O intervalo de tempo é refinado para o tempo necessário para girar o misturador em 0,5°.Isto acaba por ser suficiente, uma vez que a solução converge facilmente, conforme descrito na secção anterior.Assim, todos os cálculos numéricos para ambos os modelos de turbulência foram realizados usando um intervalo de tempo modificado de 0,02 \(\stackrel{\mathrm{-}}{7}\) para 3 rpm, 0,0208 \(\stackrel{ \mathrm{-} {3}\) 4 rpm.Para um determinado intervalo de tempo de refinamento, o número Courant de uma célula é sempre menor que 1,0.
Para explorar a dependência modelo-malha, os resultados foram obtidos primeiro usando a malha original de 2,14M e depois a malha refinada de 2,88M.O refinamento da grade é obtido reduzindo o tamanho da célula do corpo do misturador de 9 × \({10}^{-3}\) m para 7 × \({10}^{-3}\) m.Para as malhas originais e refinadas dos dois modelos de turbulência, foram comparados os valores médios dos módulos de velocidade em diferentes locais ao redor da pá.A diferença percentual entre os resultados é de 1,73% para o modelo SST k–ω e de 3,51% para o modelo IDDES.O IDDES apresenta uma diferença percentual maior por ser um modelo híbrido RANS-LES.Essas diferenças foram consideradas insignificantes, portanto a simulação foi realizada utilizando a malha original com 2,14 milhões de elementos e passo de tempo de rotação de 0,5°.
A reprodutibilidade dos resultados experimentais foi examinada realizando cada uma das seis experiências uma segunda vez e comparando os resultados.Compare os valores de velocidade no centro da lâmina em duas séries de experimentos.A diferença percentual média entre os dois grupos experimentais foi de 3,1%.O sistema PIV também foi recalibrado independentemente para cada experimento.Compare a velocidade calculada analiticamente no centro de cada lâmina com a velocidade do PIV no mesmo local.Esta comparação mostra a diferença com um erro percentual máximo de 6,5% para a lâmina 1.
Antes de quantificar o fator de deslizamento, é necessário compreender cientificamente o conceito de deslizamento em um floculador de pás, o que requer o estudo da estrutura do fluxo ao redor das pás do floculador.Conceitualmente, o coeficiente de escorregamento é incorporado ao projeto dos floculadores de pás para levar em consideração a velocidade das pás em relação à água.A literatura recomenda que esta velocidade seja 75% da velocidade da lâmina, portanto a maioria dos projetos normalmente usa um k de 0,25 para contabilizar esse ajuste.Isto requer o uso de linhas de corrente de velocidade derivadas de experimentos de PIV para compreender completamente o campo de velocidade do fluxo e estudar esse escorregamento.A lâmina 1 é a lâmina mais interna mais próxima do eixo, a lâmina 3 é a lâmina mais externa e a lâmina 2 é a lâmina do meio.
As linhas de corrente de velocidade na pá 1 mostram um fluxo rotativo direto ao redor da pá.Esses padrões de fluxo emanam de um ponto no lado direito da pá, entre o rotor e a pá.Observando a área indicada pela caixa pontilhada vermelha na Figura 4a, é interessante identificar outro aspecto do fluxo de recirculação acima e ao redor da pá.A visualização do fluxo mostra pouco fluxo na zona de recirculação.Este fluxo aproxima-se pelo lado direito da lâmina a uma altura de cerca de 6 cm da extremidade da lâmina, possivelmente devido à influência da primeira lâmina da mão anterior à lâmina, que é visível na imagem.A visualização da vazão a 4 rpm apresenta o mesmo comportamento e estrutura, aparentemente com velocidades maiores.
Campo de velocidade e gráficos de corrente de três pás em duas velocidades de rotação de 3 rpm e 4 rpm.A velocidade média máxima das três lâminas a 3 rpm é 0,15 m/s, 0,20 m/s e 0,16 m/s respectivamente, e a velocidade média máxima a 4 rpm é 0,15 m/s, 0,22 m/s e 0,22 m/s. s, respectivamente.em três folhas.
Outra forma de fluxo helicoidal foi encontrada entre as palhetas 1 e 2. O campo vetorial mostra claramente que o fluxo de água está se movendo para cima a partir da parte inferior da palheta 2, conforme indicado pela direção do vetor.Conforme mostrado pela caixa pontilhada na Fig. 4b, esses vetores não sobem verticalmente a partir da superfície da lâmina, mas giram para a direita e descem gradualmente.Na superfície da pá 1 distinguem-se vetores descendentes, que se aproximam de ambas as pás e as circundam a partir do fluxo de recirculação formado entre elas.A mesma estrutura de fluxo foi determinada em ambas as velocidades de rotação com amplitude de velocidade maior de 4 rpm.
O campo de velocidade da pá 3 não contribui significativamente com o vetor de velocidade da pá anterior que se junta ao fluxo abaixo da pá 3. O fluxo principal sob a pá 3 é devido ao vetor de velocidade vertical subindo com a água.
Os vetores de velocidade sobre a superfície da pá 3 podem ser divididos em três grupos, como mostrado na Fig. 4c.O primeiro conjunto é aquele na borda direita da lâmina.A estrutura de fluxo nesta posição é reta para a direita e para cima (ou seja, em direção à lâmina 2).O segundo grupo é o meio da lâmina.O vetor velocidade para esta posição é direcionado para cima, sem qualquer desvio e sem rotação.A diminuição do valor da velocidade foi determinada com o aumento da altura acima da extremidade da lâmina.Para o terceiro grupo, localizado na periferia esquerda das pás, o fluxo é imediatamente direcionado para a esquerda, ou seja, para a parede do floculador.A maior parte do fluxo representado pelo vetor velocidade sobe e parte do fluxo desce horizontalmente.
Dois modelos de turbulência, SST k – ω e IDDES, foram usados para construir perfis de velocidade média no tempo para 3 rpm e 4 rpm no plano de comprimento médio da pá.Conforme mostrado na Figura 5, o estado estacionário é alcançado através da obtenção de semelhança absoluta entre os contornos de velocidade criados por quatro rotações sucessivas.Além disso, os contornos de velocidade média no tempo gerados pelo IDDES são mostrados na Fig. 6a, enquanto os perfis de velocidade média no tempo gerados pelo SST k – ω são mostrados na Fig.6b.
Usando IDDES e loops de velocidade médios gerados por SST k – ω, o IDDES tem uma proporção maior de loops de velocidade.
Examine cuidadosamente o perfil de velocidade criado com IDDES a 3 rpm conforme mostrado na Figura 7. O misturador gira no sentido horário e o fluxo é discutido de acordo com as notas mostradas.
Na fig.7 pode-se observar que na superfície da pá 3 no quadrante I há uma separação do fluxo, pois o fluxo não é restringido devido à presença do furo superior.No quadrante II não se observa separação do fluxo, pois o fluxo é completamente limitado pelas paredes do floculador.No quadrante III, a água gira a uma velocidade muito menor ou menor do que nos quadrantes anteriores.A água nos quadrantes I e II é movida (ou seja, girada ou empurrada para fora) para baixo pela ação do misturador.E no quadrante III, a água é expelida pelas pás do agitador.É óbvio que a massa de água neste local resiste à aproximação da manga do floculador.O fluxo rotativo neste quadrante é completamente separado.Para o quadrante IV, a maior parte do fluxo de ar acima da palheta 3 é direcionado para a parede do floculador e perde gradualmente seu tamanho à medida que a altura aumenta até a abertura superior.
Além disso, a localização central inclui padrões de fluxo complexos que dominam os quadrantes III e IV, conforme mostrado pelas elipses pontilhadas em azul.Esta área marcada não tem nada a ver com o fluxo giratório no floculador de pás, pois o movimento giratório pode ser identificado.Isto contrasta com os quadrantes I e II, onde existe uma separação clara entre o fluxo interno e o fluxo rotacional completo.
Como mostrado na fig.6, comparando os resultados de IDDES e SST k-ω, a principal diferença entre os contornos de velocidade é a magnitude da velocidade imediatamente abaixo da pá 3. O modelo SST k-ω mostra claramente que o fluxo estendido de alta velocidade é transportado pela pá 3 comparado ao IDDES.
Outra diferença pode ser encontrada no quadrante III.No IDDES, conforme mencionado anteriormente, foi notada a separação do fluxo rotacional entre os braços do floculador.Contudo, esta posição é fortemente afetada pelo fluxo de baixa velocidade proveniente dos cantos e do interior da primeira pá.Da TSM k – ω para o mesmo local, as curvas de nível mostram velocidades relativamente mais altas em comparação com o IDDES porque não há fluxo confluente de outras regiões.
Uma compreensão qualitativa dos campos vetoriais de velocidade e linhas de corrente é necessária para uma compreensão correta do comportamento e da estrutura do fluxo.Dado que cada lâmina tem 5 cm de largura, sete pontos de velocidade foram escolhidos ao longo da largura para fornecer um perfil de velocidade representativo.Além disso, é necessária uma compreensão quantitativa da magnitude da velocidade em função da altura acima da superfície da pá, traçando o perfil de velocidade diretamente sobre cada superfície da pá e ao longo de uma distância contínua de 2,5 cm verticalmente até uma altura de 10 cm.Consulte S1, S2 e S3 na figura para obter mais informações.Apêndice A. A Figura 8 mostra a similaridade da distribuição da velocidade superficial de cada lâmina (Y = 0,0) obtida usando experimentos PIV e análise ANSYS-Fluent usando IDDES e SST k-ω.Ambos os modelos numéricos permitem simular com precisão a estrutura do fluxo na superfície das pás do floculador.
Distribuições de velocidade PIV, IDDES e SST k–ω na superfície da pá.O eixo x representa a largura de cada folha em milímetros, com a origem (0 mm) representando a periferia esquerda da folha e a extremidade (50 mm) representando a periferia direita da folha.
É claramente visto que as distribuições de velocidade das pás 2 e 3 são mostradas na Fig.8 e Fig.8.S2 e S3 no Apêndice A mostram tendências semelhantes com a altura, enquanto a lâmina 1 muda de forma independente.Os perfis de velocidade das pás 2 e 3 tornam-se perfeitamente retos e têm a mesma amplitude a uma altura de 10 cm da extremidade da pá.Isso significa que o fluxo se torna uniforme neste ponto.Isto é claramente visto nos resultados do PIV, que são bem reproduzidos pelo IDDES.Enquanto isso, os resultados do SST k – ω mostram algumas diferenças, especialmente a 4 rpm.
É importante ressaltar que a lâmina 1 mantém o mesmo formato do perfil de velocidade em todas as posições e não é normalizada em altura, pois o redemoinho formado no centro do misturador contém a primeira lâmina de todos os braços.Além disso, em comparação com o IDDES, os perfis de velocidade da pá do PIV 2 e 3 apresentaram valores de velocidade ligeiramente superiores na maioria dos locais até ficarem quase iguais a 10 cm acima da superfície da pá.
Horário da postagem: 27 de dezembro de 2022