Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.
Методическая статья
В данной работе мы представляем численную модель для моделирования образования инея на горизонтальных холодных поверхностях с использованием многофазной модели Эйлера с подходом фазового перехода Ли. Модель динамически обновляет объемную долю инея для учета изменения плотности и проверяется на основе экспериментальных данных о толщине, плотности и распределении инея.
Образование инея является распространенным явлением, наблюдаемым во многих различных областях, включая холодильную промышленность, строительство и переработку природного газа. Тем не менее, из-за ее сложного характера, разработка точной и надежной численной модели остается серьезной проблемой. Несмотря на предыдущие попытки решить эту проблему, современные модели все еще имеют определенные ограничения. В данной работе представлена модифицированная численная модель образования инея, разработанная на основе фундаментальных механизмов, лежащих в основе образования инея. В модели используется подход Эйлера с многофазным потоком в сочетании с моделью фазового перехода Ли. Кроме того, обновлен подход к определению максимальной объемной доли обмерзания, что позволяет учитывать изменения плотности в процессе обмерзания. Модель тщательно проверяется путем сравнения с экспериментальными данными по толщине, плотности и распределению, полученными в различных исследованиях. Результаты показывают, что среднее абсолютное относительное отклонение (MARD) для толщины имерзла составляет 8,97%, в то время как MARD для плотности составляет 16,06%. Кроме того, морфология мороза, предсказанная моделью, близко соответствует экспериментальным наблюдениям, приведенным в справочнике.
Образование инея является распространенным явлением, наблюдаемым на многих различных месторождениях. Накопление инея на поверхностях теплообменника значительно ухудшает эффективность теплопередачи1, препятствует потоку жидкости и нарушает общую производительность теплообменников2, что в конечном итоге препятствует их нормальной работе3. Таким образом, понимание механизмов и поведения образования инея имеет решающее значение для решения этой проблемы в холодильных системах4. В последние десятилетия значительный объем исследований был посвящен изучению причин и особенностей образования инея в этих системах.
Экспериментальные исследования показали, что на образование инея влияют различные факторы, в том числе температура воздуха, влажность, а также температура холодной поверхности 5,6,7,8,9,10. Многочисленные экспериментальные данные показали, что более низкие температуры входящего воздуха имеют тенденцию к образованию более толстых слоев инея6, в то время как более высокие уровни влажности способствуют образованию более плотных слоев инея7. Song et al. изучили образование инея на горизонтальных поверхностях и обнаружили, что циклические колебания температуры холодной поверхности могут вызывать плавление на границе раздела слоя инея, что существенно влияет на скорость образования инея, толщину слоя инея и динамическую плотность инея8. В других исследованиях изучались как морфология, так и распределение инея. В своих экспериментах Чон и его коллеги заметили, что иней первоначально образуется вблизи входа, что приводит к возникновению явления, известного как Морозный холм9. Noorshams et al. исследовали образование инея на горизонтальной поверхности круглой трубы и обнаружили, что слои инея на передней и задней поверхностях цилиндра были толще, чем на верхних поверхностях10. Кроме того, в нескольких исследованиях 11,12,13,14,15,16 были разработаны модели для прогнозирования одномерной толщины слоя инея, используя экспериментальные модели образования инея наряду с теоретическими и эмпирическими подходами. Джонс и Паркер разработали прогностическую модель толщины инея на основе теории молекулярной диффузии11. Расхождение между их моделью и экспериментальными данными оставалось ниже 30% в течение 3 часов. С развитием вычислительных технологий все большее число исследователей обращаются к вычислительной гидродинамике (CFD) для моделирования образования инея. В отличие от традиционных одномерных моделей, CFD-моделирование дает значительные преимущества, особенно при визуализации распределения толщины инея и температурных профилей. Cui et al. выполнили CFD-моделирование образования инея на основе теории зародышеобразования12. Их прогнозы толщины промерзания показали отклонение менее чем на 13% от экспериментальных данных, предоставленных Lenic et al.13. Параллельно с этим исследования CFD по конденсации в структурированных трубах показали, что геометрические особенности, такие как ямочки14 или спиральные шаги15, усиливают локальный тепло- и массообмен. Недавно Вы и др.16 разработали динамическую модель вычислительной гидродинамики на основе сетки, которая характеризует слой инея как растущую пористую среду и включает в себя диффузию пара напрямую, достигая относительного отклонения менее 5% при сохранении низких вычислительных затрат. Эти результаты подчеркивают потенциал вычислительной гидродинамики в разрешении сложных явлений фазового перехода, предлагая ценную информацию для моделирования образования инея.
В заключение следует отметить, что значительное число исследований 5,6,7,8,9,10,11,12,13 изучали образование инея на холодных поверхностях, что способствовало развитию понимания закономерностей образования инея при различных параметрах. Несмотря на то, что было разработано множество численных моделей, включающих в себя различные измерения и механизмы, им часто не хватает всесторонней проверки. Большинство исследований 6,7,8,9,10,11,12,13 в первую очередь проверяют модели с использованием толщины инея, ограничивая их более широкую применимость16. Чтобы преодолеть эти ограничения, в данной статье представлена численная модель, объединяющая модель фазового перехода Ли и модель многофазного течения Эйлера, с акцентом на основные механизмы, лежащие в основе образования мороза. Кроме того, введен новый метод расчета верхнего предела объемной доли мороза с учетом зависящих от времени изменений плотности мороза, что устраняет недостатки предыдущих моделей. Точность и надежность предложенной модели оцениваются с различных точек зрения, включая толщину инея, колебания плотности и закономерности образования инея в различных условиях эксперимента. Эта обширная валидация предлагает надежную теоретическую основу для более точного прогнозирования поведения мороза в реальных условиях.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
1. Физическая модель и сетка
2. Работа программного обеспечения для моделирования образования инея
3. Настройка постобработки и экспорта данных
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Предложенная модифицированная численная модель эффективно отражает ключевые особенности образования инея. Он основан на фундаментальных механизмах, лежащих в основе роста инея, и использует подход многофазного течения Эйлера в сочетании с моделью фазового перехода Ли. Такой подход позволяет обновлять максимальную объемную долю инея, тем самым учитывая изменения плотности на протяжении всего процесса обмерзания. Моделирование показывает, что модель тщательно проверена путем сравнения ее прогнозов толщины, плотности и расп...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
В данном исследовании разработана численная модель, способная моделировать образование инея на низкотемпературной горизонтальной холодной поверхности путем динамической регулировки верхнего предела объемной доли в соответствии как со временем, так и с условиями эксплуатации, тем самым воспроизводя изменения плотности инея. Несмотря на то, что представленная здесь валидация ограничена обычными температурами холодной поверхности, модель гарантирует, что максимальное отклонение между смодел...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Авторы заявляют, что у них нет известных конкурирующих финансовых интересов или личных отношений, которые могли бы повлиять на работу, описанную в этой статье.
Это исследование подкрепляется пунктами (XLYC2203184), (U23A20657) и (LJ222410153082).
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| Плавный | ЭНСИС | ||
| ICEM | Система Dassault | ||
| SpaceClaim | ЭНСИС |
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.