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题名快速流化床颗粒团絮特征的MP-PIC数值模拟
被引量：6
- 1
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作者
孙子文
陈岱琳
钟文琪
Aibing Yu
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机构
东南大学能源热转化及其过程测控教育部重点实验室
福建省发展和改革委员会工业发展处
东南大学-蒙纳士大学联合研究院颗粒系统模拟与仿真中心
澳大利亚蒙纳士大学化学工程系
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期3443-3451,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0600802)
国家自然科学基金重大项目(51390492)。
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文摘
为了研究快速流化床颗粒的团絮特征,建立了基于多相质点网格法的快速流化床气固多相流三维数理模型,气相场采用大涡湍流模型,通过求解牛顿运动方程得到颗粒相运动信息,气固间相互作用力采用Gidaspow曳力模型,固体间作用力通过计算颗粒应力梯度得到。基于该模型,对三维快速流化床上升管(H=3 m、d=0.1 m)气固流动开展了数值模拟,并与实验进行了校正,研究了在气速工况Ug=5.28 m?s-1下的颗粒(ρp=2650 kg?m-3、dp=250μm)团絮性质,实现了对上升管内颗粒团絮的基本类型(条形团絮、马鞍形团絮、U形团絮)的成功预测,并揭示了不同类型团絮在上升管内形成、发展、聚并直至破碎的演化规律。结果表明,上升管径向颗粒团絮的平均颗粒浓度分布呈现中间低两边高的环核结构,颗粒团絮速度的分布与其相反;随着轴向高度的增加,颗粒团絮的颗粒浓度逐渐降低而速度逐渐增加,但达到一定高度后变化减缓。
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关键词
欧拉-朗格朗日
多相质点网格法
数值模拟
快速流化床
颗粒团絮
多相流
介尺度
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Keywords
Eulerian-Lagrangian
MP-PIC
numerical simulation
fast fluidized bed
particle clusters
multiphase flow
mesoscale
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分类号
TK229
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TQ018
[化学工程]
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题名基于人工神经网络的非均匀固相应力模型
被引量：1
- 2
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作者
吴雪岩
李煜
谢妍妍
李飞
陈昇
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机构
沈阳化工大学化学工程学院
中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室
中国特种设备检测研究院炼油与化工装备风险防控国家市场监管技术创新中心
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出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期532-542,共11页
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基金
国家自然科学基金(22161142006,51876212,22208379)
中国科学院多相复杂系统国家重点实验室(MPCS-2021-A-06)
中国特种设备检测研究院(2021XKTD004)资助项目.
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文摘
最小多尺度理论EMMS已经被引入多相质点网格法MP-PIC中,建立了非均匀EMMS固相应力模型.但现有的非均匀固相应力模型计算中,中间步骤繁琐且花费时间长.采用人工拟合的方式能获得非均匀固相应力表达式,但需要人为确定拟合变量和拟合函数,且针对于非均匀固相应力这种高度非线性函数所得到的拟合精度不高、用于MP-PIC模拟的结果相比原EMMS固相应力模型结果存在偏差.针对上述问题,本文提出通过机器学习的方法,规避对固相体积分数的局部分布情况的表征,并提出和建立能考虑颗粒浓度详细分布的人工神经网络ANN固相应力模型.首先,基于局部颗粒浓度和颗粒非均匀分布指数建立了双变量的ANN固相应力模型;进一步将当前网格及其周边网格颗粒浓度组成的序列来详细表征颗粒浓度分布,并建立相应的ANN固相应力模型.然后,将两种模型与EMMS固相应力模型进行了对比并测试了网格分辨率和粗化率对模型的影响.研究表明:基于ANN固相应力模型的模拟结果对EMMS固相应力模型结果有较高的还原度,同时具有一定的网格分辨率无关性和粗化率无关性.
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关键词
两相流
多相质点网格法
非均匀固相应力
机器学习
流态化
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Keywords
two-phase flow
multiphase particle-in-cell
heterogeneous solid stress
machine learning
fluidization
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分类号
TQ021.1
[化学工程]
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