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對稱雙進口旋流器流場特征及分離性能

2020-09-19 02:23:46張悅刊葛江波劉培坤楊興華魏慶施
金屬礦山 2020年8期
關鍵詞:效率

張悅刊 葛江波 劉培坤 楊興華 魏慶施

(1.山東科技大學機械電子工程學院,山東 青島 266590;2.兗州煤業股份有限公司濟寧二號煤礦,山東 濟寧 272072)

水力旋流器作為一種占地面積小、分離效率高、經濟高效的分離設備,廣泛應用于礦物分選、石油化工、煤炭、環保等領域[1-5]。隨著旋流器應用領域不斷深入,對旋流器的分級效率要求不斷提高,需要進一步優化操作參數和結構參數以達到更高的分級效率。

改善進口結構參數是提高旋流器分級效率行之有效的方法之一。大量研究表明:進料口當量直徑[6-7]、進料口截面傾角[8-9]、進料結構形狀[10-11]、進料口數量等均對旋流器內部流場和分級效率有顯著影響。Tang Bo等[12]利用CFD軟件分析了進料口直徑對旋流分離效果的影響,研究發現進料口當量直徑影響流場循環流流量。張彩娥等[8]通過改變進料口夾角大小,發現入口夾角為20°時,旋流器分離效率較高,但能量損耗也較大。人為改變流體軌跡,強化流場運動特性可以達到優化分離效果的目的,相關專家和學者通過改變進料體結構,優化顆粒運動,強化分選效果。Duan Shuiqiang等[13]在旋流器內添加了導流結構體并將其運用于油水分離,通過數值模擬發現,增加導流結構有利于消除油滴破碎,并通過實驗進行了相互驗證。Zhang Caie等[14]對比模擬分析了螺線進料口和切向進料口對旋流器流場和分離效率的影響,通過實驗和模擬結果驗證,發現減小螺線曲率可以實現流場切向速度的增加和流體湍流動能的降低。Li Ji等[15]利用CFD軟件對比分析螺旋線、漸近線進料口旋流器對分離效率的影響,發現螺旋進料口旋流器分離微細顆粒比漸近線旋流器效果好,可以抑制溢流跑粗問題。但進口結構復雜化不利于相關旋流器的工程應用,部分研究人員通過增加切向進口數量優化旋流器結構,以達到預計分離效率。Romanus KTN[16]進行了單、雙進口旋流器分離泥漿實驗,實驗結果表明:相比于單進口旋流器,雙進料口旋流器對不同粒度泥漿的分級效率更高。David Winfield等[17]通過單進口、三進口旋流器對高爐廢棄顆粒回收分析研究發現,采用3個切向進口旋流器對穩定空氣柱流場、減少能量損耗有重要作用;王軍等[18]將雙進口切向旋流器應用于油水分離,通過CFD軟件模擬發現,新結構在犧牲能耗基礎上可以強化油水分離效果。

為了進一步探明雙進口旋流器流場特征及分離性能,本文擬采用數值模擬方法,對單、雙進口結構旋流器速度場、壓力場及分級效率進行對比研究,以期為工業應用提供理論依據。

1 模型構建

1.1 結構模型與網格劃分

單進口旋流器為75 mm旋流器,雙進口旋流器在75 mm單進口旋流器基礎上,將單進口旋流器進料口橫截面積減半,增加對稱進料口。結構示意圖和參數表分別如圖1、表1所示。

通過ICEM19.0軟件對旋流器流體腔進行網格劃分,劃分單元塊采用正六面體結構,并對溢流管和底流口處進行加密處理。為確保模擬結果的準確性和高效性,對旋流器進行網格無關性檢驗后,確定單進口結構旋流器網格數為113 795個、對稱雙進口結構旋流器網格數為115 717個,圖2為兩種旋流器網格劃分圖。

1.2 數學模型

固液分離旋流器分離流場內包含有空氣、水和固體顆粒,使用Fluent軟件中不同的模型可以實現不同相的追蹤捕捉[19-21]。RSM湍流模型綜合了流體流動的各向湍流異性,可以高效預測流場運動速度,其輸運方程如公式(1)所示;瞬態VOF模型通過連續性方程(2)求解水相容積比率可以成功抓取氣液交界面,進而捕捉到整個空氣柱壁;Mixture模型通過動量方程來預測各相運動情況,其混合相動量方程如公式(3)所示。

式中,t是時間,ρ是流體密度,是二維雷諾應力,是速度脈動分量,Dij為擴散項,?ij為壓力應變項,Gij為產生項,εij為耗散項,xk表示位置長度。

式中,aq是流體單元內單一相流體容積含量,V是該相流體速度。

式中,ρm是混合相密度,Vm是混合相速度,P是流體壓力,μm是混合相粘度系數,g是重力加速度,n是相數,αkρk是單一相粘度,vdr,k是第k相固體顆粒漂移速度,是顆粒所受體積力。

1.3 模擬參數設置

通過Fluent19.0軟件進行兩種旋流器數值模擬計算。分別采用VOF模型、Mixture模型進行清水模擬和混合相模擬。VOF模型中主相為水,次相為空氣,其中空氣相回流系數為1,采用瞬態方法模擬,時間步長為10-4。采用Mixture模型進行顆粒混合相模擬,混合相共6相,主相為水,其余相均為不同粒徑的CaCO3顆粒,顆粒具體參數如表2所示。湍流模型均為RSM雷諾應力模型,入口邊界條件均為速度入口,出口條件均為壓力出口。壓力-速度耦合采用SIMPLE算法,離散格式為PRESTO,其他采用QUICK格式。其中,清水入口速度設置為2.58 m/s,混合相模擬入口速度為7.5 m/s。文獻[12]已驗證了本文模擬方法的正確性,本文不再論述。

2 結果對比分析

數值模擬計算模型和求解方案的合理性和可靠性已在文獻[22-24]中得到了驗證。

分別取兩旋流器柱段(z=90)、錐段(z=150)處為特征分析截面,如圖3所示。通過不同截面位置的流場特性和分級特性,對比研究單、雙進口旋流器性能差異。

2.1 壓力分布

空氣柱形成標志著旋流場的穩定。圖4顯示了兩種旋流器流場靜壓云圖,中心深色貫通負壓區域為空氣柱。

從圖4可以看出,相比于單進口旋流器的空氣柱,雙進口旋流器產生的空氣柱對稱性更強,空氣柱受流場湍流影響更小,表明對稱進料可以抑制空氣柱偏移,有益于流場穩定。

圖5為旋流器不同截面處靜壓分布曲線,旋流器內靜壓呈對稱形狀,隨徑向半徑減小而降低,在中心處產生負壓。

從圖5可以看出,在z=90 mm和z=150 mm兩個截面處,對稱雙進口旋流器壓力梯度明顯大于單進口旋流器,在器壁處兩種結構壓力差達0.018 MPa,這是因為雙進口旋流器進口截面寬度較窄。因此,在入料壓力不變的情況下,流體進入對稱雙進口旋流器分離腔的壓力比單進口結構大,表明對稱雙進口旋流器較單進口旋流器的分離能力更強,有利于分級效率和分級精度的提高。

2.2 切向速度

切向速度影響固體顆粒從內旋流向外旋流移動的能力,是影響分離效果的重要因素。圖6是旋流器對應截面切向速度分布圖。

從圖6可以看出:切向速度分布曲線均成“M”型分布;切向速度從壁面向軸心逐漸增大,在半自由渦與強制渦交界處達到極值;強制渦內,隨著旋轉半徑的減小切向速度逐漸降低。相比于單進口型旋流器,對稱雙進口旋流器流場內切向速度最大值提高了16.9%,強化了流場分離特性。

圖7為單、雙進口旋流器柱段截面渦流跡線圖。可以發現,與單進口旋流器渦流跡線對比,對稱雙進口旋流器渦流疊加耦合十分明顯,這種流型疊加可以有效增強顆粒離心能力,強化分離效果。

2.3 軸向速度

圖8為單、雙進口旋流器柱段截面軸向速度分布圖。

從圖8可以看到:存在外側速度小于0的區域為外旋流區域,內側速度大于0的區域為內旋流區域;雙進口旋流器比單進口旋流器的軸向速度大,軸向速度大有利于顆粒的快速排出,提高生產效率。

圖9為單、雙進口旋流器零軸速包絡面圖。

從圖9可以看出,對稱雙進口旋流器零速包絡面非常規則,呈軸對稱分布,且空氣柱非常穩定;而單進口旋流器的零速包絡面雜亂無章,且空氣柱波動非常大,這進一步表明對稱雙進口旋流器在流場穩定性和分離特性方面明顯優于傳統單進口旋流器。

2.4 徑向速度

徑向速度是3個速度方向中數值最小,也是變化最復雜的。圖10為旋流器不同截面徑向速度分布情況。

由圖10可以看出:傳統旋流器徑向速度由器壁向旋流中心逐漸增加,達到極值后迅速下降,在軸心處徑向速度方向出現突變;而雙進口旋流器徑向速度接近于0,從旋流器器壁到軸心處變化非常平緩,速度突變現象明顯較小。因此,對稱雙進口結構有利于流場的穩定,但過小的徑向速度會導致顆粒沉降速度慢,不利于分級效率和分級精度的提升。

2.5 流場流線軌跡與湍動能

循環流的存在加大了能量消耗,短路流會降低旋流分級效率和分級精度,因此抑制短路流和循環流對旋流分離有重要意義。圖11是旋流器柱段流場流線圖,相比傳統旋流器,雙進口旋流器循環流、短路流均成對稱分布,且循環流區域明顯減少,這有利于減少循環流流量和強化流場穩定性;但雙進口流場短路流流量較傳統旋流器略有增加,會增加溢流的錯配率,降低溢流精度。

圖12是流場湍動能分布曲線圖,兩種旋流器湍動能總體變化趨勢類似,湍動能在旋流器壁處最小,在中心處達到最大值。但與傳統旋流器相比,對稱雙進口旋流器錐段軸心處的湍動能明顯要大,而錐段是旋流器的主要分離區域,湍動能的增大,有利于流場分離。

2.6 分離效率

入口速度為7.5 m/s時,兩種結構旋流器分級效率如圖13、表3所示。相比于傳統單進口旋流器,對稱雙進口旋流器溢流微細顆粒明顯增加,其中粒徑為10 μm的顆粒,分級效率增加了4.82個百分點、15 μm粒徑顆粒分級效率增加了11.34個百分點。

3 結論

(1)相比于單進口旋流器,對稱雙進口旋流器流場發生明顯改變,在雙進料體耦合疊加影響下,切向速度增加了16.90%,有效強化了離心力場。

(2)對稱雙進口旋流器流場更加均勻,軸向速度形成的零速包絡面更加規則,表明了對稱雙進口結構有利于旋流器流場的穩定,為顆粒遷移運動提供了有利條件,進而有利于顆粒的分級。

(3)對稱雙進口旋流器可以有效減少循環流量,有利于提升分級效率。與傳統旋流器相比,對稱雙進口旋流器10 μm粒徑顆粒溢流分級效率提高了4.82個百分點、15 μm粒徑顆粒溢流分級效率提高了11.34個百分點。

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