基于Fluent的圓形吸風分離器數值模擬分析

洪錦， 高恒， 李新剛， 張濤， 蔣桂軍

（江蘇豐尚鋼板倉工程有限公司，江蘇揚州225000）

0 引 言

隨著人們對糧食品質的要求越來越高，健康、安全、環保的理念也體現在糧食生產加工的各個環節之中。糧食中雜質不僅影響谷物的安全儲藏，還會給加工帶來很大危害，因此糧食的清理在糧食加工過程中具有十分重要的作用。通常使用的清理方法有風選法、篩選法、比重分選法，以及各方法的組合清理等[1-2]。其中風選法被廣泛用于玉米、小麥等糧食的清理中去除皮殼、癟谷、灰泥等輕雜，常見設備有垂直吸風道、圓形吸風分離器等[3]。

圓形吸風分離器是一種根據谷物與雜質的空氣動力學性質不同，利用氣流進行分離的風選設備，該設備具有結構簡單、吸風面積大、清理效果好等優點。傳統設計方法是依靠工程應用經驗，在設備投入使用后確認實際效果再進行產品優化設計，因而增加了設計周期和成本。

現今計算機技術和CFD理論研究發展迅速，借助集成軟件Fluent即可快速準確地完成內部氣流的動靜態特性分析。通過可視化的界面能夠直觀地呈現出流場各位置的速度、壓強和粒子運動軌跡，彌補了傳統方法的不足。本文將結合Fluent軟件對MXFL型吸風分離器進行流體數值模擬分析，為今后同類產品的仿真分析提供參考。

1 工作原理

圓形吸風分離器工作過程為：糧食由進料口進入，通過錐形散料板后形成很薄的物料層并經過環形的通道，下降過程中通過篩網進風口，同時在設備內部負壓作用下，皮殼、塵土等輕雜會隨氣流吸入吸風管道排出設備，清理后的糧食則繼續在重力作用下流出出料口，進行后續處理，工作原理示意圖如圖1所示。

糧食由散料板落入篩網進風口附近時受到向上的氣流作用，其主要受到自身重力G、浮力P′和空氣的作用力P作用下運動，對其進行受力分析得到如下運動方程[4]：

圖1 吸風分離器示意圖

式中：K為阻力系數，與糧食的形狀、表面性質、雷諾數相關；ρ為空氣的密度，kg/m3；F為糧食在氣流方向投影面積，m2；Va為氣流絕對速度，m/s；V為糧食絕對速度，m/s。

由于空氣密度、顆粒體積均很小，故浮力P′可忽略，則式（2）可進一步簡化。當G＞P 時，糧食向下運動；反之向上運動；當G=P時，糧食處于懸浮狀態。由此可得糧食的懸浮速度為

當糧食顆粒為長方體（長、寬、厚分別為a、b、c），通常將其簡化為球形，并用當量直徑d′計算，實際使用時需乘以系數0.9，得到其值為d′=0.9×（6abc/π）1/3。以玉米為例（9×8×6），得到結果為d′=8.6。根據實驗資料得出各物料的K值，得出部分常見物料懸浮速度[5]，如表1所示。

表1 部分常見糧食和雜質的懸浮速度 m/s

2 流體力學與計算流體力學基礎

流體流動時建立流體運動方程組的依據是遵守的物理定律，包括質量守恒、動量守恒、能量守恒、組分質量守恒和湍流控制方程[6]等。

任何流動問題都必須滿足質量守恒定律，質量守恒方程又稱為連續性方程，該定律表示單位時間內流通微元體中質量的增加等于同一時間內流入該微元體的凈質量，按描述可得出質量守恒方程的一般形式為

式中：ρ為密度；t為時間；V為速度矢量；Sm為連續相中增加的質量。

同樣，流體問題也需要滿足動量守恒定律，該定律表示該微元體中流體的動量對時間的變化率等于外界作用在該微元體上各種力之和，故動量守恒方程為

式中：p為靜壓；g和F分別為作用于微元體的重力體積力和其他外部體積力；τ為黏性應力張量。

由于本文只研究設備內部流體分布情況，不涉及熱交換和物質或化學成分的交換，故不需要考慮能量守恒和組分質量守恒方程[7]。文中通過Fluent軟件完成數值模擬計算，建模和編程計算任務由計算機完成，從而簡化計算過程、提高計算效率。

3 數值模擬分析與結果驗證

3.1 三維建模

圓形吸風分離器設備如圖2所示，通過Solidedge軟件建立圓形吸風分離器內部流場的三維模型，考慮整體建模分析計算量較大，而模型呈對稱分布，此處借助Workbench對稱工具進行簡化處理，得到三維模型如圖3所示，模型采用四面體網格劃分。

3.2 邊界條件設定與數值分析

根據所選圓形吸風分離器的吸風量為15 000 m3/h，吸風管道內徑為594 mm，取吸風管道邊界條件為velocity-inlet，其值取-15 m/s，水力直徑為0.594 m；進風口為pressure-inlet，壓強為0 Pa，水力直徑為0.42 m；進料口velocity-inlet，其值為0.5 m/s，水力直徑為0.4 m；出料口velocity-inlet，其值為0.5 m/s，水力直徑為0.4 m；湍流強度均為5%?？紤]到進風口篩網孔隙數量多而小，建模繁瑣，不利于網格劃分，文中將其簡化為增加阻力源的流體區域來計算，其中篩網開孔率為49%，根據公式計算得黏性阻力系數為7.5×107，慣性阻力系數為7000，其余保持默認設置并初始化，迭代200次后收斂[8]。

圖2 圓形吸風分離器設備

圖3 流場三維模型

經過數值模擬計算得到模型內部氣流速度矢量如圖4所示。各位置風速情況可通過創建位置進行觀察，文中設置觀察平面YZ、XZ，得到兩平面內氣流速度矢量如圖5、圖6所示。由圖5可知，風速最高位于吸風管與沉降室相貫線下方，其值為20.2 m/s，這是由于結構上突然變化而導致的。

圖4 流體速度矢量圖

圖5 YZ平面速度矢量圖

圖6 XZ平面速度矢量圖

渦流的存在將導致能量的浪費，降低除塵效率，渦流分布如圖7所示，該位置為后期產品優化設計重點?？紤]到吸風管道結構上呈非完全軸對稱分布，但沿環形吸風道進入沉降室內各位置氣流速度和渦流分布與強度均一致，故后期對吸風分離器設備進行流體分析時可將三維模型簡化為二維的平面模型來計算，這將極大地減少計算時間，便于后期的多相流數值模擬計算。篩網進風口風速如圖8所示，風速沿篩網由上至下呈遞減趨勢，最高風速為3.96 m/s，靠近吸風道進風口處，最低風速為0 m/s，為篩網最下方。

3.3 數據采集與結果驗證

3.3.1 篩網吸風口風速測量及仿真結果驗證

為驗證仿真結果的準確性，借助工具風速計對幾個工程中投入使用的設備進行風速測量。由于設備封閉，此次數據收集主要集中在篩網進風口和吸風道位置。

圖7 渦核心區圖

圖8 進風口氣流速度云圖

篩網處風速測量：葉輪緊貼篩網表面待轉速穩定記下數據，高度為篩網3/4位置處，一臺設備沿周向取3個測量點，每個點測3次，分別采集3臺設備的同一位置數據，其結果如表2所示。

表2 篩網測速點風速m/s

由表2數據可知，不同設備的相同測量點間風速有一定差異，并且同一臺設備不同測速點的數據亦不相同，考慮到風速計測量時置于篩網外表面會受到一定的外界風速干擾，此外，設備安裝樓層高及每臺設備安放的位置不一致、樓層墻體未封、設備內部積灰等因素均會對測量結果產生一定影響。

作為對比，將篩網的數值模擬結果通過后處理工具提取，線條1為篩網圓周方向風速提取路徑，線條2為吸風道處風速提取路徑，如圖9所示，提取結果并繪制曲線圖如圖10所示，其中橫坐標為YZ平面的Y坐標值，坐標區間為篩網圓周半徑范圍內，即-1.1～1.1 m；縱坐標為風速，表示的是與實際測量的同一高度、沿篩網圓周方向的篩網的數值模擬結果，其值在2.0～2.2 m/s之間波動，取平均值為2.1 m/s。

圖9 數值模擬結果提取路徑

圖10 圓周方向風速仿真結果

將數值模擬所得平均值與測量數據進行對比可知，兩者數據較接近。其中27個測量數據與模擬值之間的絕對誤差在0～0.5 m/s內的數據占88.8%，絕對誤差在0.5～1 m/s的數據占11.2%，且所有測量點的測量值與模擬值絕對誤差的算術平均值為0.29 m/s，即測量值與模擬值之間誤差為13.8%，考慮到測量誤差與環境的影響，該誤差在可以接受范圍內，故認為模擬結果與實際測量的結果較吻合。

3.3.2 吸風道風速測量及仿真結果驗證

吸風道處數據采集：由于吸風道在設備內部，通過觀察口將葉輪伸入并垂直置于吸風道下方，對其中一臺設備3個檢修口進行了測量，得到結果如表3所示。

表3 吸風道測速點風速m/s

由表3數據可知，吸風道入口風速在8.2～10.8 m/s范圍內，且3個觀察口間數據有一些差異，原因是測量時葉輪從觀察口中伸入的方位和手臂均會擾亂氣流，對結果產生影響。

作為對比，將吸風道進風口位置數值模擬結果提取并繪制曲線圖（如圖11），其中橫坐標為YZ平面的Y坐標值，坐標區間為吸風道寬度范圍，即0.892～0.974 m；縱坐標為風速值。圖中Y坐標處于0.892～0.914 m區域與0.966～0.974 m區域曲線處于上升與下降狀態，表示吸風道內氣流越靠近側板速度越低；0.914 ～0.966 m區域為吸風道中部的氣流，其值為10 m/s左右。

同理，計算測量值與模擬值絕對誤差的算術平均值為0.85 m/s，即測量值與模擬值之間誤差為8.5%，該模擬結果與實際測量的結果較吻合。

圖11 吸風道內風速仿真結果

4 結 論

通過Solidedge軟件建立圓形吸風分離器的三維模型，運用Fluent軟件對模型進行了數值模擬分析，得出設備內部的氣體流速及其分布情況。主要結論如下：對比篩網進風口處測量風速與數值模擬結果，得出兩數據間絕對誤差的算術平均值為0.29 m/s，測量值與模擬值之間誤差為13.8%；對比吸風道進風口處測量數據與模擬結果，得出其算術平均值為0.85 m/s，測量值與模擬值之間誤差為8.5%；在考慮測量誤差與系統誤差的情況下認為實測數據與數值模擬結果比較吻合，證實了仿真軟件Fluent對圓形吸風分離器設備進行流體分析的可行性，為該產品的優化設計提供了有力的依據。本文對圓形吸風分離器設備的研究分析也存在不足，比如采集樣本數據較少，內部渦流、沉降室內風速尚未測量和驗證，實際輸入模型數據與模擬數據的準確性等方面均有待提升，后續將結合這些問題對產品進行優化改進。