Don oluşumu birçok farklı alanda gözlemlenen yaygın bir olgudur. Isı eşanjörü yüzeylerinde don birikmesi, ısı transfer verimliliğini önemli ölçüde bozar1, sıvı akışını engeller ve ısı eşanjörlerinin 2 genel performansını bozarve sonuçta normal çalışmalarını engeller3. Bu nedenle, don oluşumunun mekanizmalarını ve davranışını anlamak, soğutma sistemlerindeki bu sorunu çözmek için kritik öneme sahiptir4. Son yıllarda, bu sistemlerde don oluşumunun nedenlerini ve özelliklerini araştırmaya yönelik önemli sayıda araştırma yapılmıştır.
Deneysel çalışmalar, don oluşumunun hava sıcaklığı, nem ve soğuk yüzeyin sıcaklığı 5,6,7,8,9,10 gibi çeşitli faktörlerden etkilendiğini göstermiştir. Çok sayıda deneysel bulgu, daha düşük gelen hava sıcaklıklarının daha kalındon katmanlarına 6 neden olma eğiliminde olduğunu, daha yüksek nem seviyelerinin ise daha yoğun don katmanlarının oluşumuna katkıda bulunduğunu göstermiştir7. Song ve ark. yatay yüzeylerde don oluşumunu incelediler ve soğuk yüzeyin döngüsel sıcaklık değişimlerinin don tabakası arayüzünde erimeye neden olabileceğini ve bunun da don oluşum hızını, don tabakası kalınlığını ve dinamik don yoğunluğunu önemli ölçüde etkilediğini buldular8. Diğer araştırmalar donun hem morfolojisini hem de dağılımını incelemiştir. Jeong ve ark. deneylerinde donun başlangıçta girişin yakınında oluştuğunu ve don tepesi9 olarak bilinen bir fenomenin ortaya çıkmasına yol açtığını gözlemlediler. Noorshams ve ark. yatay dairesel bir boru yüzeyinde don oluşumunu araştırdılar ve silindirin ön ve arka yüzeylerindeki don tabakalarının üst yüzeylerdekilerden daha kalın olduğunu buldular10. Ek olarak, çeşitli çalışmalar 11,12,13,14,15,16, hem teorik hem de ampirik yaklaşımlarla birlikte deneysel don oluşum modellerini kullanarak tek boyutlu don tabakası kalınlığını tahmin etmek için modeller geliştirmiştir. Jones ve Parker, moleküler difüzyon teorisine11 dayalı olarak don kalınlığı için tahmine dayalı bir model geliştirdiler. Modelleri ile deneysel verileri arasındaki tutarsızlık 3 saatlik bir süre boyunca %30'un altında kaldı. Hesaplamalı teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, giderek artan sayıda araştırmacı don oluşumunu simüle etmek için Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiğine (CFD) yöneldi. Geleneksel tek boyutlu modellerin aksine, CFD simülasyonları, özellikle donma kalınlığı dağılımını ve sıcaklık profillerini görselleştirmede önemli faydalar sağlar. Cui ve ark. çekirdeklenme teorisine dayalı olarak don oluşumunun CFD simülasyonlarını gerçekleştirdi12. Don kalınlığı tahminleri, Lenic ve ark.13 tarafından sağlanan deneysel verilerden %13'ten daha az bir sapma göstermiştir. Buna paralel olarak, yapılandırılmış borularda yoğuşma üzerine yapılan CFD çalışmaları, çukurlar14 veya sarmal hatveler15 gibi geometrik özelliklerin yerel ısı ve kütle transferini arttırdığını göstermiştir. Son zamanlarda, You ve ark.16, don tabakasını büyüyen gözenekli bir ortam olarak karakterize eden ve doğrudan buhar difüzyonunu içeren, düşük hesaplama maliyetini korurken %5'ten daha az bir nispi sapma elde eden dinamik ağ tabanlı bir CFD modeli geliştirmiştir. Bu bulgular, CFD'nin karmaşık faz değişimi olaylarını çözme potansiyelinin altını çiziyor ve don oluşumu modellemesi için değerli bilgiler sunuyor.
Sonuç olarak, önemli sayıda çalışma 5,6,7,8,9,10,11,12,13 soğuk yüzeylerde don oluşumunu araştırmış ve çeşitli parametreler altında don oluşum modellerinin anlaşılmasına katkıda bulunmuştur. Çeşitli boyutları ve mekanizmaları içeren çok sayıda sayısal model geliştirilmiş olmasına rağmen, bunlar sıklıkla kapsamlı doğrulamadan yoksundur. Çoğu çalışma 6,7,8,9,10,11,12,13, öncelikle donma kalınlığını kullanan modelleri doğrular ve daha geniş uygulanabilirliklerini sınırlar16. Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için bu makale, don oluşumunun altında yatan temel mekanizmalara vurgu yaparak Lee faz değişim modelini ve Euler çok fazlı akış modelini birleştiren sayısal bir model sunmaktadır. Ayrıca, don yoğunluğundaki zamana bağlı değişiklikleri dikkate alarak don hacmi fraksiyonunun üst sınırını hesaplamak için yeni bir yöntem tanıtılmış ve böylece önceki modellerin eksiklikleri giderilmiştir. Önerilen modelin doğruluğu ve güvenilirliği, farklı deney koşullarında don kalınlığı, yoğunluk dalgalanmaları ve don oluşum modelleri dahil olmak üzere çeşitli açılardan değerlendirilmektedir. Bu kapsamlı doğrulama, gerçek dünya uygulamalarında donma davranışını daha doğru bir şekilde tahmin etmek için sağlam bir teorik çerçeve sunar.