基于微分代數積分矩量法的聚并器超細顆粒聚團研究

鄭建祥，許帥，王京陽，史夢燚，汪龍

（東北電力大學能源與動力工程學院，吉林省 吉林市 132012）

基于微分代數積分矩量法的聚并器超細顆粒聚團研究

鄭建祥，許帥，王京陽，史夢燚，汪龍

（東北電力大學能源與動力工程學院，吉林省 吉林市 132012）

研究聚并器內布朗聚團和湍流聚團引起超細顆粒聚團，特別考慮顆粒之間近程力（范德華引力、靜電斥力）和顆粒與氣體之間的流體力學作用力對顆粒聚團的影響。基于FLUENT軟件UDF功能自定義聚團核，考慮顆粒之間近程力和流體力學作用力對聚并率的影響，引入碰撞效率α對聚團核進行修正，得到修正湍流聚并模型并將該模型與理想湍流聚并模型進行比較。應用群體平衡模型(population balance model，PBM)耦合CFD對顆粒聚團過程進行數值模擬，并采用微分代數積分矩量法(DAE-QMOM)求解群體平衡方程。結果表明：理想湍流聚并模型與實驗結果誤差為 8.92%，而修正改進的湍流聚團模型與實驗結果誤差僅為3.35%，更加符合實際情況；微分代數積分矩量法具有較高的效率，而且誤差較小，相比PD積分矩量法有明顯的優勢，穩定性也比較突出。

超細顆粒物；湍流聚并器；群體平衡模型；顆粒聚團；聚并率；微分代數積分矩量法

引 言

目前燃煤電廠顆粒污染物控制的裝置多為干式靜電除塵器(ESP)[1]，靜電除塵器對顆粒污染物除塵效率高達 99.5%以上，但是對于超細顆粒物的捕集效率相對較低[2]。燃煤飛灰中的超細顆粒數占總顆粒數的90%以上，超細顆粒排放進入大氣會引起各種問題，特別是環境和健康問題[3]。在中國的大多數城市，顆粒物已經超過二氧化硫和氮氧化物成為主要的城市污染物。由于燃煤超細顆粒物所帶來的嚴重危害，Yao等[4]對燃燒過程超細顆粒的形成與控制進行了基礎研究，通過進行燃燒改造從而提高對可吸入顆粒排放控制技術，并詳細介紹了增強袋式除塵效率和新型控制PM2.5的方法。

降低燃煤電廠超細顆粒排放的有效措施之一是在電除塵器或布袋除塵器之前通過物理或化學[5-7]作用提高亞微米級顆粒聚團，從而增加飛灰顆粒的尺寸達到提高超細顆粒捕集效率的目的。湍流聚并器由于其操作簡單、投資少、運營成本低，在各種新技術中有更好的發展前景，聚并器是通過氣流中顆粒之間的湍流而引起顆粒碰撞的增加，湍流導致顆粒相互之間速度的差異，提高顆粒間物理碰撞作用從而形成超細顆粒的聚團。已有許多研究[8-10]證明湍流聚團對細顆粒的捕集效果具有明顯作用。

群體平衡模型更加適用于研究兩相流中顆粒、液滴和氣泡等聚并和破碎的變化過程。對于研究超細顆粒粒徑聚團增長問題，McGraw[11]首次提出積分矩量法求解群體平衡方程，然而該方法假設積分點為正交的，為了克服這個封閉問題，McGraw采用Gordon[12]提出的Product-Difference(PD)算法。盡管PD積分矩量法(PD-QMOM)是一種有效的方法，但當研究高階矩時該方法就失效了。Rong等[13]提出直接矩量法(DQMOM)，用于雙內部坐標時此方法的優勢是比較突出的。Gimbun等[14]運用聯立顆粒聚團的群體平衡方程組方法，由矩定義的微分方程和由矩定義的約束限制組成。微分代數方程的半顯式結果擁有比PD-QMOM更佳穩定性和計算效率，本文采用具有許多優勢的微分代數積分矩量法(DAE-QMOM)求解群體平衡方程。

除了求解群體平衡方程的精確性，還有如何選擇聚團核關系到數值模擬計算的準確性，因為顆粒聚團形成原因與方式以及顆粒之間相互作用對聚團的影響都包含在聚團核之中。Saffman等[15]和Wang等[16]直接忽略湍流聚團中顆粒之間的相互作用，得到理想的湍流聚團核。劉含笑等[17]運用適合任意密度顆粒聚團核對聚并器顆粒凝并過程模擬，并按湍動能值的不同定義聚團核分段函數。李云飛[18]對不同慣性顆粒聚并核分別進行定義，并根據顆粒特征長度與湍流特征長度的大小關系進行選擇。以上所研究的聚團核存在一定的局限性，本文為了更加準確地評估湍流聚團，通過同時考慮顆粒動量、顆粒之間近程力（范德華引力、靜電斥力）和流體與顆粒之間的流體動力學作用力對聚團的影響，引入顆粒碰撞效率α修正并改進了聚團核函數，使之更加接近實際情況，從而正確指導工程實際應用。

1 數值計算模型

1.1 氣固兩相流動模擬

采用Euler-Euler多相流模型用于研究顆粒與流體流動模擬，并且考慮了顆粒與流體之間的相互作用。湍流模型采用realizable k-ε模型[19]。

與標準k-ε模型相比，realizable k-ε模型引入了旋轉、曲率相關項，避免出現負的正應力。本研究采用realizable k-ε模型對湍流流動進行模擬。

湍動能k和湍動能耗散率ε輸運方程為

1.2 群體平衡模型

在歐拉框架下，表示多分散氣溶膠粒度分布的變化的聚團群體平衡方程[20]為

式中，L和L′表示內部坐標下的顆粒1和顆粒2的半徑；n為顆粒的數密度；β(L,L′)為聚團核，m3·s?1。右邊第1項是由于粒徑為(L3?L′3)1/3的顆粒與粒徑為L′的顆粒聚合形成粒徑為L的顆粒聚團導致的粒徑增長率。右邊第2項是由于團聚引起的顆粒死亡率。

為了求解初始微分方程，McGraw[11]提出高斯積分方法應用于矩計算。

式中，Np為積分點；wi為權重；Ai為顆粒粒徑分布積分近似的橫坐標。應用矩的積分近似群體平衡方程的離散結果為

為了避免依賴于 PD算法或者 Wheeler[21]的算法去得到Mk、wi和Ai。Gimbun等[14]提出引入了在代數約束下微分方程組成的系統。微分代數方程一般簡潔表達式為

F方程與式(5)相關被定義為

G方程與式(4)相關被定義為

1.3 DLVO理論

DLVO理論描述氣溶膠顆粒之間的相互作用，對于在懸浮系統中具有相同表面張力ψ的不同顆粒，通常球形顆粒之間的靜電排斥力采用Debye-Huckel[22]表達式如下

式中，λ為顆粒粒徑之比；L為大顆粒的半徑；ε為相對介電常數；s為兩顆粒表面的量綱1長度；x為Debye-Huckel相關長度參數。

對于兩個材料相同的球形顆粒的范德華引力近似為

式中，H為Hamaker常數。

通常總的相互作用合力表示為能量勢壘VT，VT是靜電斥力VR與范德華引力VA之和，顆粒之間的相互作用力如圖1所示。

圖1 DLVO理論圖解Fig.1 Graphic theory of DLVO

從DLVO理論圖解得到：只要克服了相互作用的能量勢壘，顆粒之間距離變小，就能很容易地接觸，進而發生碰撞導致聚團。

除了顆粒之間的近程力，流體與顆粒的流體力學作用力在顆粒實際碰撞過程中影響也比較大。當兩個顆粒相互靠近，顆粒之間的距離逐漸縮小從而導致顆粒間的流體被擠壓出去，流體的這種運動使得兩個顆粒之間發生旋轉運動，導致兩個顆粒之間的運動軌跡發生偏轉，偏移原來的路徑，最終的結果就是碰撞頻率減小從而導致顆粒聚團效果減小，所以流體力學作用力對顆粒碰撞的影響必須考慮。Fuchs[23]首次定義計算碰撞效率α的方法，將α的倒數定義為穩定系數W，即W=1/α，然后通過求解穩定系數W得到α的值，這種方法被研究者廣泛應用。該方法在求解過程中只考慮了顆粒之間近程力的作用而忽略了流體力學作用力對顆粒碰撞的影響。Han等[24]在布朗聚團中考慮了顆粒與流體之間的流體力學作用力對聚團的影響，Chun等[25]在湍流聚團中得到流體力學作用力對顆粒聚團的影響比較大，并得到考慮該因素的碰撞效率α。本研究充分考慮近程力和流體力學作用力對聚并器湍流聚團的影響，通過碰撞效率進行修正，得到修正的湍流聚團模型。

1.4 聚團理論

顆粒聚團包含兩個重要的過程。首先驅動力縮近顆粒之間的距離使顆粒聚集，以便顆粒之間發生碰撞；然后顆粒之間的作用力克服流體力學作用力最終形成聚團。通常，顆粒之間碰撞驅動力根據顆粒粒徑確定，對于顆粒半徑為1～10 μm之間的顆粒的驅動力為湍流運動，小于1 μm的顆粒的驅動力為布朗運動，大于10 μm的顆粒的驅動力為差速沉降。

在湍流聚并器內聚團的主要形式包括熱聚團、庫侖聚團、布朗聚團和湍流聚團，由于熱聚團在整個聚團過程之中具有較小的影響，可以被忽略。除此之外，在本研究中假設顆粒為電中性，所以庫侖聚團也是不考慮的。

1.4.1 布朗聚團 對于布朗聚團，存在一個至關重要的量綱1常數Kn，Kn是氣體分子自由程與顆粒半徑的比值。根據Kn的值，可以將顆粒區域分為4個區域：連續區(Kn≤0.1)，滑動區(0.1≤Kn≤1)，過渡區(1＜Kn≤10)，以及自由分子區(Kn＞10)。本研究中超細顆粒是直徑變化在0.02～10 μm，所以經計算得到顆粒可以視為自由分子區。在這種情況下，布朗聚團核為

式中，αb為布朗聚團考慮顆粒之間近程力與流體力學作用力對顆粒碰撞影響的碰撞效率；k是Boltzmann常數，k=1.381×10?23；T為熱力學溫度，T=293.15 K； Vi和Vj分別為顆粒i和顆粒j所對應的體積。

αb通過求解包括流體力學作用力和顆粒間作用力的分散方程得到

式中，L1和 L2分別表示大顆粒和小顆粒的半徑；G(s,λ)為流體動力學方程；s為兩顆粒表面的量綱1長度；λ表示小顆粒與大顆粒粒徑之比；E是顆粒之間的能量。

1.4.2 湍流聚團 對于湍流聚團，St表示顆粒弛豫時間尺度和流體特征時間尺度之比。根據St的值，顆粒類型可以分為3種類型：零慣性顆粒(St→0)、有限慣性顆粒和極大慣性顆粒(St→∞)。

（1）零慣性顆粒。零慣性顆粒的湍流聚團通常適用于顆粒半徑為2～5 μm。根據Saffman等[15]所提出的不考慮顆粒之間的相互作用力下理想聚團核為

式中，ε為單位質量流體的能量耗散率，m2·s?3；ν為流體的運動黏性系數，m2·s?1；Li和Lj分別是顆粒i和顆粒j所對應的直徑。

（2）有限慣性顆粒。對于粒徑在1～10 μm范圍內的顆粒，其黏性弛豫時間τv小于1.2×10?3s，湍流剪切對顆粒聚團起決定性作用。該范圍內的顆粒由湍流剪切引起的聚并率比差速沉降和湍流加速度引起的聚并率高。對于這個粒徑范圍顆粒和適中大小的 Kolmogorov剪切率，顆粒動量顯著提高聚團作用。

顆粒動量影響增加在中間長度尺度的顆粒對概率和顆粒的局部相互作用，可以得到理想聚并率的修正形式，考慮動量、顆粒之間近程力與流體力學作用力對顆粒聚團影響引入修正系數αt對聚并率修正得到修正湍流聚團核為

αt表示湍流聚團考慮顆粒之間近程力與流體力學作用力對顆粒碰撞影響的碰撞效率。

式中，Rhit和 Rtrail分別為顆粒碰撞對數與所有的顆粒數；U為顆粒對的相對速度；c0為高斯顆粒分布修正因素；L為顆粒直徑。

（3）極大慣性顆粒。對于極大慣性顆粒采用Abrahamson[26]提出的聚團核模型為

由于布朗聚團和湍流聚團對于不同顆粒碰撞聚團有不同的作用，所以聚團核可以假設各自相互獨立[27]，所以本研究的聚團核可以定義為

式中，下角標b和t分別代表布朗聚團和湍流聚團。

2 數值模擬

2.1 物理模型

湍流聚并器主要由導流葉片和渦流發生器組成，分為導流段和混合段兩部分。聚并器的長和寬分別為1500 mm和600 mm。導流葉片和渦流發生器之間相距190 mm，壁面距渦流發生器130 mm，兩個相鄰渦流發生器行列間距分別為 150 mm和170 mm。聚并器具體形狀和尺寸如圖2所示。

2.2 邊界條件的設定

聚并器入口邊界條件設置速度入口，入口氣體速度 Vin=15 m·s?1，連續相介質為空氣，密度為0.795 kg·m?3，黏度為2.3×10?5kg·(m·s)?1。顆粒相密度為2100 kg·m?3，粒徑分布為0.2～12 μm。出口邊界條件設置為自由出口，并且出口處的流動狀態為充分發展狀態，墻壁為無滑移邊界條件，PC-SIMPLEC算法用于進行速度壓力耦合。PBE方程采用DAE-QMOM算法，聚團核函數通過UDF自定義編程，動量、湍動能和湍流耗散率為二階迎風離散格式，收斂精度設為 10?5，時間步長為0.0001 s。

圖2 聚并器結構Fig.2 Aggregation device structure

3 模擬結果與分析

3.1 PD-QMOM、DAE-QMOM和分區法比較

對聚并器內顆粒聚團過程分別采用PD-QMOM、DAE-QMOM和分區算法進行模擬計算，將計算所得的結果與解析解進行對比分析，從而評價三者的計算精度與效率。三種算法的誤差隨聚并器內超細顆粒聚團進行時間t變化的趨勢如圖3所示。其中，分組法采用最小和最大顆粒粒徑分別為0.1 μm和10 μm，分組數為200。從圖中可以看出，在顆粒聚團初期三者的誤差大小基本一致，然而隨著顆粒聚團過程的進行，分組法相較于兩個矩方法的誤差較大，而且呈現隨時間的增大而波動較大的趨勢。PD-QMOM算法與DAE-QMOM算法都具有較高的效率，然而 DAE-QMOM算法誤差較小具有更加明顯的優勢，穩定性也比較突出，所以綜合三者比較DAE-QMOM算法更加適合對于超細顆粒聚團的研究。

圖3 PD-QMOM算法、DAE-QMOM算法和分區法精度比較Fig.3 Calculation comparison of PD-QMOM, DAE-QMOM and discrete method

3.2 數值模擬結果和實驗驗證

對超細顆粒聚團模擬采用三階的DAE-QMOM方法，可以得到0～5階矩量的變化。圖4中可以看出，在湍流聚并作用下超細顆粒總濃度（m0）隨著時間的變化持續減小，說明顆粒之間由于發生聚團作用導致小顆粒數密度減小，飛灰中超細顆粒與大顆粒碰撞聚團，從而導致超細顆粒數量減小。同樣降低的還有顆粒總特征長度（m1）和顆粒總面積（m2），從圖還可以得到超細顆粒總體積（m3）隨著時間的變化保持恒定不變，這說明小顆粒與大顆粒碰撞之后形成新的顆粒，雖然數密度發生變化，但是聚團之后的顆粒總體積沒有發生改變，這說明了數值模擬計算的正確性。除此之外，高于3階的矩量變化趨勢為隨著時間的增大而變大。

圖5為湍流聚團中的Sauter平均直徑隨時間的變化，從圖中可以得出Sauter平均直徑隨時間的增加而增大，這說明顆粒之間發生聚團之后使得聚并器內的顆粒平均直徑變大。由Sauter平均直徑變化曲線斜率可知，顆粒的增長率慢慢減小，這是因為湍流聚并器內顆粒聚團作用隨時間的增加而不斷減弱，顆粒聚團效果趨于穩定。

為了驗證基于DAE-QMOM的聚并器超細顆粒湍流團聚數值模擬的準確性，將數值模擬所得結果與實驗結果進行對比，實驗所采用的設備和方法采用文獻[28]。實驗所采用的煙氣濃度在 22～25 g·m?3，煙氣中的燃煤飛灰的初始粒徑如圖6所示，基本滿足對數正態分布。圖7為燃煤超細顆粒濃度在聚并器作用下的變化。從圖7中可以看出，實驗所得結果與數值模擬計算的結果較為符合，其變化規律也基本一致，驗證了聚并器湍流聚團的計算模型和方法的準確性。

3.3 顆粒之間近程力和流體力學作用力對湍流聚團核的影響

在聚并器湍流聚團中，決定顆粒團聚效果的最終參數是團聚核函數。傳統的理論模型過于簡化，忽略了顆粒之間的近程力（靜電斥力、范德華引力）和顆粒與流體之間的流體力學作用力，圖8～圖10分別為考慮顆粒之間近程力影響修正聚團核、考慮顆粒流體之間流體力學作用力影響修正聚團核和考慮兩者因素影響修正聚團核與理想聚團核之間的比較。從圖中可以看出，考慮近程力和流體力學作用力修正對聚團核影響較大，經過修正后的聚團核函數均比修正前小，尤其是顆粒粒徑在 PM2.5范圍內的降幅很大，可見理想的湍流聚團模型過高地估計了這個粒徑范圍內的顆粒團聚效果。對聚并器湍流聚團研究主要針對于 PM2.5超細顆粒污染物控制。通過以上分析，顆粒在 PM2.5范圍內的碰撞效率較低，對湍流聚團影響重大，所以必須考慮近程力和流體力學作用力對湍流聚團的影響，通過對比分析得到更加適合聚并器湍流聚團模型。

圖4 湍流聚團中超細顆粒各階矩的變化Fig.4 Change of moments in turbulent aggregation

3.4 理想湍流聚并模型計算結果、修正湍流聚并模型計算結果和實驗結果三者對比

圖 11是采用理想湍流聚并模型計算結果、修正湍流聚并模型計算結果和實驗結果[28]的對比。從該圖中可以看出，與聚并器進口顆粒粒徑分布相比較，小顆粒數量明顯減少，大顆粒數量顯著增大。這是由于飛灰顆粒經過湍流聚并器時，飛灰顆粒中的超細顆粒發生湍流聚團和布朗聚團作用，導致小顆粒與大顆粒碰撞聚團從而形成更大粒徑的顆粒，所以在聚并器的出口小顆粒的數量減少。具體表明，顆粒粒徑小于 1.8 μm的顆粒消除效率很低，從圖11中可以看出小于1.8 μm的顆粒數目略有增加，這是由于燃煤超細顆粒中小于1.8 μm和亞微米顆粒數量基數非常龐大，其參與顆粒碰撞聚團的數量較少，而總顆粒數量卻降低，所以小于1 . 8 μ m的顆粒數量比例增加。顆粒粒徑在1 . 8～8 . 2 μ m之間的顆粒體積分數明顯減少，新產生的大于1 0 μ m的顆粒體積分數增大。雖然理想湍流聚并模型計算結果與實驗結果的趨勢基本一致，但計算結果明顯高于實驗結果，兩者的誤差達到8 . 9 2 %。分析其原因為理想湍流聚并模型假設只要兩個顆粒之間發生碰撞就會導致顆粒聚團，而忽略了顆粒之間的近程力（范德華引力、靜電斥力）對顆粒聚團的影響，然而往往顆粒之間的進程力決定了相互碰撞的顆粒是否可以發生聚團而得到新的顆粒。也沒有考慮流體力學作用力對顆粒聚團的影響，流體力學作用力在實際碰撞中影響作用比較明顯。因為在顆粒碰撞的過程中，當兩個顆粒相互靠近，顆粒之間的距離逐漸縮小從而導致顆粒間的流體被擠壓出去，流體的這種運動使得兩個顆粒之間發生旋轉運動導致兩顆粒之間的運動軌跡發生偏轉并偏移原來的路徑，最終的結果就是碰撞頻率減小從而顆粒聚團效果減小。所以以上的顆粒之間的范德華引力、靜電斥力、流體力學作用力對顆粒聚團影響不容忽視。

圖5 湍流聚團中超細顆粒Sauter平均直徑的變化Fig.5 Change of Sauter mean diameter in turbulent aggregation

圖6 初始顆粒粒徑分布Fig.6 Initial particle size distribution

圖7 燃煤飛灰煙氣濃度變化實驗與數值模擬結果比較Fig.7 Comparison of experimental concentration and numerical simulation concentration of coal-fired fly ash

圖8 考慮近程力修正聚團核與理想聚團核比較Fig.8 Comparison of corrected aggregation kernel by interparticle forces and ideal aggregation kernel

圖9 考慮流體力學作用力修正聚團核與理想聚團核比較Fig.9 Comparison of corrected aggregation kernel by hydrodynamic and ideal aggregation kernel

圖10 考慮近程力和流體力學作用力修正聚團核與理想聚團核比較Fig.10 Comparison of corrected aggregation kernel by interparticle forces and hydrodynamic and ideal aggregation kernel

圖11 理想湍流聚并和修正湍流聚并粒徑分布Fig.11 Particle size distribution of ideal and the corrected turbulence aggregation

表1更加直觀地對比了理想湍流聚并模型計算結果、修正湍流聚并模型計算結果和實驗結果下各個粒徑區間內顆粒體積分數的變化。

修正湍流聚團模型計算結果與實驗結果基本吻合。在實際中，顆粒碰撞和顆粒粒徑的變化不僅僅由流體流動和顆粒動量控制，也受局部的顆粒與流體之間和顆粒與顆粒之間的相互作用。湍流剪切運動使兩個顆粒發生碰撞叫做幾何碰撞。然而這兩個顆粒是團聚成一個大的顆粒還是相互彈開，這就依賴流體與顆粒和顆粒與顆粒之間的相互作用力。考慮顆粒與流體之間的流體作用力和顆粒與顆粒之間的范德華引力和靜電斥力對顆粒聚團的影響，得到碰撞效率對聚并率進行修正，使聚團模型更加符合實際情況。由圖可知，實驗和加載修正湍流聚并核聚團模擬條件下所得小于 2.5 μm顆粒體積比例減小分別為80.9%和81.9%，2.5～5 μm顆粒體積比例減小分別為85.3%和86.6%，5～10 μm顆粒體積比例減小分別為71.5%和 73.7%。與實驗結果相比理想湍流聚并模型的誤差在8.92%左右，而修正湍流聚并模型誤差僅有3.35%，修正湍流聚并模型與實驗結果比較一致。其原因為理想湍流聚并模型為了簡化計算假設整個體系的碰撞效率α為1，過高地估計了顆粒的聚團效果，造成了較大的誤差。修正湍流聚并模型引入碰撞效率α對聚團核進行修正，分析了近程力與流體動力學作用力對顆粒聚團的影響，得到更加適合湍流聚并器聚團模擬的聚團核，模擬所造成的誤差較低，得到的結果更加接近實際情況。

表1 各個粒徑區間內顆粒體積分數的變化Table 1 Change of volume fraction of particles in different size range

4 結 論

本文采用 PBM耦合不同聚團核模型對聚并器內顆粒聚團過程進行模擬研究，主要分析了理想湍流聚團和修正湍流聚團之間的不同，得到如下結論。

（1）DAE-QMOM算法具有較高的效率，而且DAE-QMOM算法誤差較小具有更加明顯的優勢，穩定性也比較突出。

（2）充分考慮顆粒之間范德華引力與靜電斥力和流體力學作用力對聚并率的影響，引入碰撞效率α對聚團核進行修正得到修正湍流聚并模型。

（3）通過對理想湍流聚并模型和修正湍流聚并模型與實驗結果的對比，理想湍流聚并模型的誤差在8.92%左右，而修正湍流聚并模型誤差僅有3.35%，修正湍流聚并模型與實驗結果比較一致。

符 號 說 明

Ai——顆粒粒徑分布積分近似的橫坐標

L ——顆粒半徑，μm

m0——顆粒數目總濃度

m1——顆粒粒徑之和

m2——顆粒總表面積

m3——顆粒總體積

nk——顆粒數密度

St——斯托克斯數

T ——熱力學溫度，K

VA——范德華引力

Vf——體積分數

Vin——入口速度，m·s?1

VR——靜電斥力

wi——積分權重

α ——碰撞效率

βb——布朗聚團核，m3·s?1

βt——湍流聚團核，m3·s?1

ε ——流體的能量耗散率，m2·s?3

ν ——流體的運動黏性系數，m2·s?1

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Simulation of ultrafine particle aggregation in aggregation device by differential-algebraic quadrature method of moments

ZHENG Jianxiang, XU Shuai,WANG Jingyang, SHI Mengyi, WANG Long
(School of Energy and Power Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin 132012, Jilin, China)

The ultrafine particle aggregation arising from Brownian aggregation and Turbulence aggregation in turbulence aggregation device was studied, especially influences of short range force (van der Walls attraction and electric repulsion) among particles and hydrodynamics between particle and gas upon particle aggregation. Based on user-defined aggregation kernel of UDF function of FLUENT software, influences of short range force and hydromechanics among particles upon aggregation rate were studied and aggregation kernel was corrected using collision efficiencyα. Then, a corrected turbulence aggregation model was established and was compared with an ideal turbulence aggregation model. Particle aggregation process underwent numerical simulation using population balance model (PBM) coupling CFD and population balance equation was solved using differential-algebraic framework (DAE-QMOM). The results showed an error of 8.92% between the ideal turbulence aggregation model and the experimental result and an error of 3.35% between the corrected turbulence aggregation model and the experimental result, the latter conformed to practical situations better. Differential-algebraic quadrature method of moment as a high efficiency, a small error rate and a high reliability, it has obvious advantages over PD quadrature method of moment.

ultrafine particle; turbulence aggregation device; population balance model; particle aggregation; aggregation rate; differential-algebraic framework quadrature method of moments

Prof. ZHENG Jianxiang, 59745289@qq.com

TK 124

：A

：0438—1157（2017）01—0119—10

10.11949/j.issn.0438-1157.20160874

2016-06-27收到初稿，2016-10-20收到修改稿。

聯系人及第一作者：鄭建祥（1977—），男，博士，副教授。

吉林省教育廳“十三五”科研項目(［2016］第81號)；吉林市科技發展項目(20156405)。

Received date: 2016-06-27.

Foundation item: supported by the 13th Five-year Research Program of Jilin Province Education Department ([2016]No.81) and the Science and Technology Development of Jilin(20156405).