陶洪飛,滕曉靜,馬英杰,趙經華,洪 明,馬 亮,付秋萍
(新疆農業大學水利與土木工程學院,烏魯木齊 830052)
過濾器是微灌系統中的重要組成部分,網式過濾器具有結構簡單、造價低廉、體積小等特點,一般作為最末級過濾器,其過濾性能好壞直接影響到下級輸配水管網的正常運作和使用壽命。
國內對過濾器的研究雖起步較晚,但近些年已有一些系統的研究。石河子大學的宗全利[1,2]、駱秀萍[3,4]、劉飛[5]等人針對自清洗網式過濾器的水力性能進行了大量研究。山西省運城市水利科學研究所研發了一種離心篩網一體式過濾器[6],將篩網置于離心過濾器腹腔中,并對該過濾器的水力性能[7]、砂礫運移規律[8]進行研究。在國外,Capra[9]研究了不同類型的過濾器對廢水的過濾能力,結果表明網式過濾器和疊片過濾器對過濾有機污物的能力較差。Yurdem H[10]、Duran-Ros M[11]等人對過濾器的水利性能和效率進行了深入研究。
過濾器傳統的研發過程是需要先制造出網式過濾器的實體模型,再進行水力性能和泥沙處理能力的研究,該研發方式不僅周期長,而且成本高,也無法探尋過濾器內部的流場狀況。隨著計算機普及以及計算軟件的發展,關于網式過濾器數值模擬的研究也開始出現[12,13]。王新坤[14]用多孔介質模型模擬濾網,將數值計算結果與試驗結果相比較,發現吻合程度較高,證實了多孔介質模型的可行性。目前,已有不少學者將多孔介質模型應用到其他型號的過濾器上,以探究過濾器內部流場狀況并進行結構優化[15-18]。相對于傳統過濾器的研發方式,將CFD技術應用于過濾器的結構優化有著無可比擬的優勢。
本文擬利用Fluent軟件模擬網式過濾器在過濾狀態下的清水流場,探究出水管與罐體之間的角度對過濾器內部流場的影響,從而為網式過濾器的優化設計提供理論依據。
本文所研究的全自動網式過濾器(下文簡稱“過濾器”)具有便于維護、工作流量大、水頭損失小、自動反沖洗等優點。該過濾器由罐體、不銹鋼濾網、自動控制器等部件組成,圖1為過濾器的整體示意圖。過濾器主要尺寸如下:進水管、出水管直徑均為0.2 m;排污管直徑0.05 m;濾網長0.961 m,直徑0.2 m;罐體長1.031 m,直徑0.257 m。為過濾器建立坐標系,坐標原點在進水管中心處,濾網軸線、進水管軸線、排污管軸線均與X軸重合,出水管軸線平行于Y軸,出水管與罐體之間的角度α=90°。取Z=0 m斷面為過濾器橫斷面。

圖1 全自動網式過濾器示意圖Fig.1 Structural diagram of automatic screen filter
過濾器過濾時,排污閥處于關閉狀態,粒徑大于濾網孔徑的固體雜質會被攔截在濾網內部,而凈水在濾網外部。進水管口、出水管口裝有壓力傳感器,當進、出水口壓降達到預設壓差時,控制器控制電磁閥打開排污閥,此時固體雜質從排污管排出,排污時間達到預設時間后,排污閥自動關閉,直沖洗結束。
先用Gambit軟件對過濾器進行前期建模及網格劃分,再用Fluent軟件對過濾器過濾狀態進行數值模擬,最后利用Tecplot軟件進行后期數據可視化處理。圖2是過濾器的三維圖,圖中深顏色的部分為濾網。

圖2 三維圖Fig.2 Three-dimension graph
由于過濾器模型為三維模型,故采用體網格劃分更加便捷。其中進水管和排污管由于結構簡單,采用六面體結構性網格;其余部分由于結構復雜,同時為了避免在Fluent軟件中檢查時網格出現負體積,采用四面體非結構網格。網格是后續計算的基礎,網格的數量關系到計算量的大小和計算結果的準確性,為了探究網格節點間距(網格數量取決于網格節點間距)對計算結果的影響,針對本模型,劃分了三種不同數量的網格,具體節點間距、網格數量如表1所示。

表1 網格劃分Tab.1 Mesh generation
數值模采用非定常流二階隱式格式,以提高計算精度;湍流模型采用Realizablek-ε模型。
求解方法采用基于壓力-速度修正算法(SIMPLE);差分格式采用精度更高的二階迎風格式;殘差標準設置為1.0×10-3;為了盡快收斂,迭代時間步長為1.0×10-4s。
邊界條件設置如下:①過濾器罐體按固壁處理。②本文僅模擬過濾狀態下的流場,此時排污口關閉,故排污管出口視為固壁。③操作壓力默認為101 325 Pa,故以下討論的壓強均為相對壓強。④進口、出口的條件同物理實驗,即進口為速度進口,流速為1.769 m/s(此時流量為200 m3/h)。出水管出口為壓力出口,出口壓強為263 kPa。⑤濾網采用多孔階躍模型,即將濾網所在的面設為Porous Jump。有關多孔階躍模型的具體設置見2.4節。
物理實驗中,濾網孔徑為0.18 mm,如此微小的網孔,若按照實際狀況劃分網格,必定會十分麻煩,且計算量巨大。借鑒其他學者對多孔階躍模型的應用[14,16,19],可以通過孔隙率、滲透率等參數體現濾網的阻力特性。將濾網所在面定義為多孔階躍面,可以大大簡化問題。多孔階躍面(Porous Jump)是多孔介質(Porous Media)模型的一維簡化,用以模擬速度-壓降特性已知的薄膜。多孔介質模型定義在流體區域上,而多孔階躍面定義在界面區上,相比多孔介質模型,多孔階躍面更易收斂,更適合模擬濾網。
多孔介質模型通過在動量方程中增加黏性阻力項和慣性損失項這兩個源項來模擬計算域中多孔性材料對流體的流動阻力。有關這兩個源項可以參考文獻[20]。ANSYS FLUENT參考手冊給出了各方向黏性阻力系數和慣性損失系數計算公式:
(3)
式中:C1為阻力系數,m-2;k為滲透率,m2;C2為慣性損失系數,m-1;D為濾網孔直徑,mm;ε為孔隙比,%。
為了便于比較,濾網有關參數設置與物理實驗中所用濾網實際參數一致:濾網孔直徑D=0.18 mm;孔隙比ε=38 %;絲徑d=0.112 mm;濾網厚度取0.001 m。根據以上數據,可計算得到k=3.083 3×10-11m2,C1=3.24×1010m-2,C2=219 703.2 m-1。
為了更好地比較,規定過濾器進口壓強與出口壓強之差為該過濾器的壓降。將三種不同網格的計算結果同物理實驗結果相比較。對比結果如表2所示。由表2可知,網格數量對計算結果有明顯的影響。網格數越多,即網格密度越大,計算結果越準確。當網格數量為69 189個時,計算得到的壓降與實際壓降誤差為12%,當網格數量為123 887個時,相對誤差為6.77%。當網格數量為168 681時,相對誤差僅為5.06%。當網格數量多到一定程度時,再增加網格數量,對提高計算精確度幫助不大。對比工況2、3,網格個數多了44 794個,相對誤差卻只減小了1.71%,可以看出工況2的網格密度已經足夠。由此得出結論:工況1的網格數量不夠,計算誤差太大,不宜采用。工況2、3計算誤差都在可接受范圍內,但工況3網格數量太多,計算量太大,也不宜采用。故本模型采用工況2的網格節點間距較為合理。

表2 結果對比Tab.2 Results comparison
這里僅分析工況2(網格數量為123 887個)的計算結果。圖3是過濾器橫斷面的速度云圖、矢量圖和壓強云圖。從圖3(a)中可以看出水流均勻地從進水管進入濾網,一部分水流直接穿過濾網,流向出水管。而另一部分水流在濾網內部繼續前行,與過濾器尾部折返回來的水流相互混摻,最后沿反方向流向出水管。進水管流速為設定的1.769 m/s,濾網進口段流速約為1.4 m/s,沿著濾網方向,流速逐漸變小,過濾器尾部流速很小,接近靜止。出水管段Y字型高流速區是整個過濾器流速最大的區域,而就在高流速區域左右兩側各有一個低流速的漩渦區域,這是因為出水管垂直罐體,結構突變,水流在這塊區域混摻和碰撞,從而消耗能量,流速減小。從速度矢量圖上可以看出,出水管左側流來的水流流速大于右側的水流流速,且左側漩渦區也大于右側的漩渦區。進入出水管的水流流動方向由近似水平逐漸轉變為垂直,在這個過程中,水流沖擊出水管右側邊壁,造成能量損失。

圖3 流場分析Fig.3 Flow field analysis
從圖3(b)中可以看出,進水管、濾網、排污管內部壓強分布均勻,且壓強較大。以濾網為分界面,濾網外部的壓強明顯小于濾網內部,這正是由于多孔階躍面產生的壓降,反映到實際情況上,就是液體穿過濾網所產生的壓降。在濾網前部壓降約為6 kPa,濾網中部(即出水管上部)壓降約為8 kPa,濾網尾部壓降約為2 kPa。漩渦區域壓力低于周圍約為2 kPa。整個過濾器壓強損失約為10 kPa,可見絕大部分壓強損失在濾網附近。
由于這種過濾器具有實物的只有一種----出水管垂直罐體,即夾角α=90°。為研究其他夾角對過濾器內部流場的影響,本文采用相同的數值計算方法,對不同出水管夾角的過濾器進行數值模擬。在保證濾網面積、進水管直徑、出水管直徑、流量均不變的前提下,提出以下方案:由于出水管中水流方向與水平方向呈斜交狀態,故可嘗試逆時針旋轉出水管,即改變圖1中的夾角α值,分別模擬α=75°、60°、45°、30°時的流場。
表3為不同出水管角度的計算結果。由表3可以看出,出水管與罐體夾角α對壓降的影響非常小。當α=30°時,壓降最小為0.997 m,當α=60°時,壓降最大為1.051 m,兩者相差僅為0.054 m。出水管角度對壓降影響極小是因為濾網面積、孔徑及濾網壓降特性均未變化,而壓降產生的主要部位是濾網,故夾角α的改變對壓強損失的影響可忽略不計。

表3 數值模擬結果Tab.3 Numerical simulation results
圖4為各個方案的速度云圖和矢量圖。從流場分布可以看出:①濾網內有一塊低速回流區域(濾網尾部,靠近下側濾網),從濾網尾部一直延伸到出水管右側邊緣,在夾角α由75°變到30°的過程中,出水管與罐體相交的右側交點逐漸向右邊移動(左側交點則向左邊移動),導致回流區域也跟著向右側移動,回流區域面積變小。在回流區域前部,水流流向為正向,且流速分布均勻約為1.8 m/s,可見此處是濾網有效利用率最高的部位。在回流區域,流速較小,且流向各異,因此回流區域濾網的過濾效率較低。當夾角α=30°時,回流區域最小,濾網有效利用率最高。除此之外,進水管、排污管、濾網內部速度分布特征基本與夾角α=90°時一致。②出水管內流速分布有較大差異。隨著夾角α逐漸變小,出水管內高流速區域面積先增大后減小,且位置也發生了較大變化。當夾角α=90°時[圖3(a)],高流速區域在出水管上部中間略微偏右的位置;當夾角α=75°時[圖4(a)],在出水管上部中間的位置;當夾角α=60°時,在出水管中下部左側的位置;當夾角α=30°時,在出水管左下部的位置,且形狀也不再是Y字型。③出水管內漩渦區也隨著高流速區的改變而發生變化。當夾角α=90°時[圖3(a)],漩渦區在出水管左右兩側,左側大于右側。隨著夾角α變小,出水管內左側漩渦漸漸消失,而右側漩渦卻在變大。由于夾角α變小,出水管左側水流能更平順地進入出水管,因此左側漩渦消失。出水管右側水流為從過濾網尾部回流的水流,水流方向與出水管出流方向存在一個夾角,α越小該夾角越大,回流水需轉過的角度也越大,因此在出水管右側造成的漩渦也越大。值得注意的是,出水管左側水流流速大、流量大,右側水流流速小流量小,左側水流占據主流。因此將出水管逆時針旋轉,順應主流是合理的。但是出水管右下部存在一個較大漩渦區同樣不可忽略,對于消除這個漩渦區可以嘗試將出水管向右平移,以進一步減小出水管右側水流流量,達到減小漩渦的目的。

圖4 斷面速度場Fig.4 Velocity field of the section
圖5為各個方案壓強云圖。與α=90°時的壓強分布規律相比較,當夾角α改變時,進水管、排污管、罐體內壓強分布仍然比較均勻,最大壓差約為2 kPa。主要的壓降還是在濾網上。但是隨著夾角α的改變,出水管內壓強分布規律發生了明顯的變化:夾角α越小,出水管內壓強分布越均勻。當夾角α=75°時,出水管上方(即出水管與罐體相交處),左右兩側即出現漩渦低壓區,且壓強分布不均勻。當夾角α=45°時,出水管左側低壓區基本消失,雖然右側低壓區還存在,但是出水管內總體壓強分布趨于均勻。當夾角α=30°時,出水管上部壓強分布十分均勻,這對濾網均勻受壓,不至于局部破壞來說十分有利。整個出水管內,壓強沿水流方向逐漸減小,壓降有明顯的過渡過程。

圖5 斷面壓強場Fig.5 Pressure field of the section
(1)根據對過濾器壓強場的分析可知,壓降主要的部位為濾網。因此保持濾網有關特性不變,而改變出水管與罐體的夾角,對過濾器整體壓降影響不大,從焊接罐體與出水管的工藝來說,選擇α=90°最為合適。
(2)改變出水管與罐體的夾角α,對進水管、濾網內部、排污管流場的影響比較小,而對出水管的流場有明顯的影響,主要表現在:隨著夾角α的減小,出水管上部流速、壓強分布均趨于均勻;出水管左側漩渦區域逐漸消失,右側漩渦區域有所增大。
(3)由于改變出水管角度對過濾器內部流場影響不大,若要對過濾器進行結構優化,改善流場分布,則需要從優化濾網部分著手。
[1] 宗全利,劉 飛,劉煥芳,等.大田滴灌自清洗網式過濾器水頭損失試驗[J]. 農業工程學報,2012,16:86-92.
[2] 宗全利,劉煥芳,鄭鐵剛,等. 微灌用網式新型自清洗過濾器的設計與試驗研究[J]. 灌溉排水學報,2010,29(1):78-82.
[3] 駱秀萍,劉煥芳,宗全利,等. 自清洗網式過濾器排污流量的計算[J]. 排灌機械工程學報,2012,30(5):588-591,608.
[4] 駱秀萍,劉煥芳,宗全利,等. 微灌自清洗網式過濾器水頭損失的試驗研究[J]. 石河子大學學報(自然科學版),2011,29(1):98-102.
[5] 劉 飛,劉煥芳,宗全利,等. 新型自清洗網式過濾器結構優化研究[J]. 中國農村水利水電,2010,(10):18-21.
[6] 孫新忠. 離心篩網一體式微灌式過濾器的試驗研究[J]. 排灌機械,2006,24(3):20-23.
[7] 李正平. 離心篩網一體式微灌過濾器水力性能試驗[J]. 水利與建筑工程學報,2012,10(6):156-159.
[8] 李振成,孫新忠. 離心篩網一體式微灌過濾系統砂粒運移規律的試驗研究[J]. 節水灌溉,2013,(2):14-16.
[9] Capra, Scicolone.Assessing dripper clogging and filtering performance using municipal wastewater[J].Irrigation and Drainage, 2005(54):871-879.
[10] Yurdem H, Demir V, Degirmencioglu A. Development of a mathematical model to predict clean water head losses in hydrocyclone filters in drip irrigation systems using dimensional analysis[J]. Biosystems Engineering, 2010,105(4):495-506.
[11] Duran-Ros M, Puig-Bargues J, Arbat G, et al.Performance and backwashing efficiency of disc and screen filters in microirrgation systems[J]. Biosystems Engineering, 2009,103(1):35-42.
[12] 巴 鵬,房元燦,譚效武. 基于CFD技術的管道過濾器內部流場模擬及其結構優化設計[J]. 潤滑與密封,2011,36(4):98-101.
[13] 王棟蕾,宗全利,劉建軍. 微灌用自清洗網式過濾器自清洗結構流場分析與優化研究[J]. 節水灌溉,2011,(12):5-8,12.
[14] 王新坤,高世凱,夏立平,等. 微灌用網式過濾器數值模擬與結構優化[J]. 排灌機械工程學報,2013,31(8):719-723.
[15] 阿力甫江·阿不里米提,虎膽·吐馬爾白,馬合木江·艾合買提,等. 直沖洗魚雷網式過濾器內流場的數值模擬[J].節水灌溉,2014,(10):6-10.
[16] 阿力甫江·阿不里米提,陶洪飛,馬英杰,等. 不同出水口位置下全自動魚雷網式過濾器內部流場的數值模擬[J]. 灌溉排水學報,2015,34(12):47-51.
[17] 李 浩,韓啟彪,黃修橋,等. 基于多孔介質模型下微灌網式過濾器CFD湍流模型選擇及流場分析[J]. 灌溉排水學報,2016,35(4):14-19.
[18] 王忠義,任翱宇,王紀達,等. 管道過濾器流場數值模擬與實驗[J]. 華中科技大學學報(自然科學版),2015,43(1):75-79.
[19] 姚卓飛. 高溫陶瓷過濾器的設計與數值模擬研究[D]. 北京:華北電力大學,2015.
[20] 劉 洋. 地下輸油管道泄漏污染物遷移過程仿真研究[D]. 黑龍江大慶:東北石油大學,2015.