Nature.com ကိုလာရောက်လည်ပတ်တဲ့အတွက် ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။သင်သည် အကန့်အသတ်ရှိသော CSS ပံ့ပိုးမှုဖြင့် ဘရောက်ဆာဗားရှင်းကို အသုံးပြုနေပါသည်။အကောင်းဆုံးအတွေ့အကြုံအတွက်၊ အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသောဘရောက်ဆာ (သို့မဟုတ် Internet Explorer တွင် လိုက်ဖက်ညီသောမုဒ်ကိုပိတ်ပါ) ကိုအသုံးပြုရန် ကျွန်ုပ်တို့အကြံပြုအပ်ပါသည်။ထို့အပြင်၊ ဆက်လက်ပံ့ပိုးမှုသေချာစေရန်၊ ပုံစံများနှင့် JavaScript မပါဘဲ ဝဘ်ဆိုက်ကို ပြသပါသည်။
ဆလိုက် သုံးခုပါသော အဝိုင်းကို တစ်ပြိုင်နက် ပြသသည်။တစ်ကြိမ်လျှင် ဆလိုက်သုံးခုကို ရွှေ့ရန် ယခင်နှင့် နောက်ခလုတ်များကို အသုံးပြုပါ သို့မဟုတ် တစ်ကြိမ်လျှင် ဆလိုက်သုံးခုကို ရွှေ့ရန် အဆုံးရှိ ဆလိုက်ခလုတ်များကို အသုံးပြုပါ။
ဤလေ့လာမှုတွင်၊ flocculation ၏ hydrodynamics ကို ဓာတ်ခွဲခန်းစကေး paddle flocculator ရှိ လှိုင်းထန်သော စီးဆင်းမှုအလျင်အကွက်၏ စမ်းသပ်မှုနှင့် ကိန်းဂဏာန်းစုံစမ်းမှုဖြင့် အကဲဖြတ်သည်။အမှုန်များစုပုံခြင်း သို့မဟုတ် floc ကွဲထွက်ခြင်းကို အားပေးသည့် လှိုင်းထန်သောစီးဆင်းမှုသည် ရှုပ်ထွေးပြီး SST k-ω နှင့် IDDES နှင့် IDDES တို့ကို အသုံးပြု၍ ဤစာတမ်းတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး နှိုင်းယှဉ်ထားသည်။ရလဒ်များက IDDES သည် SST k-ω ထက် အလွန်သေးငယ်သော တိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် paddle flocculator အတွင်း စီးဆင်းမှုကို တိကျစွာ အတုယူရန် လုံလောက်ပါသည်။PIV နှင့် CFD ရလဒ်များ၏ ပေါင်းစည်းမှုကို စုံစမ်းစစ်ဆေးရန်နှင့် အသုံးပြုထားသော CFD turbulence model ၏ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက် သင့်လျော်သောရမှတ်ကို အသုံးပြုသည်။လေ့လာမှုသည် ပုံမှန်ပုံမှန်တန်ဖိုး 0.25 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက 3 နှင့် 4 rpm နိမ့်သောအမြန်နှုန်းတွင် 0.18 ဖြစ်သည့် slip factor k ကို တွက်ချက်ရန်လည်း အလေးပေးထားသည်။k ကို 0.25 မှ 0.18 ထိ လျှော့ချခြင်းဖြင့် အရည်သို့ ပေးပို့သည့် ပါဝါကို 27-30% ခန့် တိုးစေပြီး အလျင် gradient (G) ကို 14% ခန့် တိုးစေသည်။ဆိုလိုသည်မှာ မျှော်မှန်းထားသည်ထက် ပိုမိုပြင်းထန်သော ရောစပ်ခြင်းကို ရရှိသောကြောင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု နည်းပါးပြီး ထို့ကြောင့် သောက်ရေသန့်စက်၏ flocculation ယူနစ်ရှိ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု လျော့နည်းနိုင်သည်။
ရေသန့်စင်မှုတွင်၊ coagulants များ ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် colloidal အမှုန်အမွှားများနှင့် အညစ်အကြေးများကို တည်ငြိမ်စေပြီး၊ ထို့နောက် flocculation အဆင့်တွင် flocculation အဖြစ်ပေါင်းစပ်သွားပါသည်။Flakes များသည် အမှုန်အမွှားများစုပုံနေသော ဒြပ်ထုများကို လျော့ရဲစွာ ချည်နှောင်ထားပြီး၊ ထို့နောက် အခြေချခြင်းဖြင့် ဖယ်ရှားသည်။အမှုန်အမွှားဂုဏ်သတ္တိများနှင့် အရည်ရောစပ်မှုအခြေအနေများသည် flocculation နှင့် ကုသမှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ ထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်သည်။Flocculation သည် အချိန်တိုတိုအတွင်း နှေးကွေးသော စိတ်လှုပ်ရှားမှုနှင့် ရေထုထည်အများအပြားကို လှုံ့ဆော်ရန် စွမ်းအင်များစွာ လိုအပ်သည်။
flocculation ကာလအတွင်း၊ စနစ်တစ်ခုလုံး၏ hydrodynamics နှင့် coagulant-particle interaction ၏ ဓာတုဗေဒသည် stationary particle ဖြန့်ဖြူးမှုအောင်မြင်သည့်နှုန်းကို ဆုံးဖြတ်သည်။အမှုန်အမွှားများ တိုက်မိသောအခါ အချင်းချင်း ကပ်ငြိတတ်ပါသည်။တိုက်မိမှုများသည် Brownian diffusion၊ fluid shear နှင့် differential settling ၏ flocculation သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးယန္တရားများပေါ်တွင်မူတည်သည်ဟု Oyegbile၊ Ay4 ကဖော်ပြသည်။flakes များ တိုက်မိသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် ကြီးထွားပြီး အရွယ်အစား ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုသို့ ရောက်ရှိသွားကာ ကျိုးပဲ့သွားနိုင်သည့် အကြောင်းရင်းမှာ အမှုန်များသည် hydrodynamic force ၏ တွန်းအားကို ခံနိုင်ရည်မရှိနိုင်သောကြောင့်၊ဤကျိုးပဲ့နေသော အပေါက်များထဲမှ အချို့သည် သေးငယ်သော သို့မဟုတ် အရွယ်အစားတူ 6 သို့ ပြန်လည်ပေါင်းစပ်သည်။သို့သော်လည်း ခိုင်ခံ့သော အပေါက်များသည် ဤစွမ်းအားကို ခုခံနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ အရွယ်အစားကို ထိန်းသိမ်းကာ ကြီးထွားလာနိုင်သည်။Yukselen နှင့် Gregory8 တို့သည် အမှုန်အမွှားများ ပျက်စီးခြင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ ပြန်ထုတ်နိုင်စွမ်းနှင့် ပတ်သက်သည့် လေ့လာမှုများအပေါ် အစီရင်ခံတင်ပြကြပြီး၊ ပြန်မလှည့်နိုင်မှုသည် အကန့်အသတ်ရှိကြောင်း ပြသသည်။Bridgeman၊ Jefferson9 သည် ဒေသတွင်းအလျင် gradients မှတဆင့် floc ဖွဲ့စည်းခြင်းနှင့် အကွဲကွဲအပြားပြားဖြစ်ခြင်းအပေါ် ပျမ်းမျှစီးဆင်းမှုနှင့် လှိုင်းထန်မှု၏ ဒေသဆိုင်ရာ လွှမ်းမိုးမှုကို ခန့်မှန်းရန် CFD ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ရဟတ်ဓါးများ တပ်ဆင်ထားသော တင့်ကားများတွင် အစုအဝေးများသည် အခြားအမှုန်များနှင့် တိုက်မိသည့် အမြန်နှုန်းကို ကွဲလွဲစေရန် လိုအပ်သည်။CFD နှင့် 15 rpm ဝန်းကျင်အောက် လည်ပတ်နှုန်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ Vadasarukkai နှင့် Gagnon11 တို့သည် conical blades များဖြင့် flocculation အတွက် G တန်ဖိုးများကို ရရှိနိုင်ပြီး စိတ်လှုပ်ရှားမှုအတွက် ပါဝါသုံးစွဲမှုကို လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။သို့သော်လည်း မြင့်မားသော G တန်ဖိုးများတွင် လုပ်ဆောင်မှုသည် flocculation ကို ဦးတည်စေနိုင်သည်။၎င်းတို့သည် ရှေ့ပြေး paddle flocculator ၏ ပျမ်းမျှအလျင် gradient ကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းအပေါ် ရောစပ်ထားသော အမြန်နှုန်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စုံစမ်းစစ်ဆေးခဲ့သည်။၎င်းတို့သည် 5 rpm ထက်ပိုသောအရှိန်ဖြင့်လှည့်သည်။
Korpijärvi၊ Ahlstedt12 သည် တင့်ကားစမ်းသပ်ခုံတန်းလျားတစ်ခုပေါ်ရှိ စီးဆင်းမှုအကွက်ကို လေ့လာရန် မတူညီသော တုန်ခါမှုပုံစံလေးခုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။၎င်းတို့သည် စီးဆင်းမှုအကွက်ကို လေဆာ Doppler anemometer နှင့် PIV ဖြင့်တိုင်းတာပြီး တွက်ချက်ထားသောရလဒ်များကို တိုင်းတာသည့်ရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။de Oliveira နှင့် Donadel13 တို့သည် CFD ကို အသုံးပြု၍ ဟိုက်ဒရောနမစ်ဂုဏ်သတ္တိများမှ အလျင်၏အရောင်ဖျော့ဖျော့များကို ခန့်မှန်းရန် အခြားနည်းလမ်းတစ်ခုကို အဆိုပြုခဲ့သည်။အဆိုပြုထားသောနည်းလမ်းကို helical geometry ကိုအခြေခံ၍ flocculation ယူနစ်ခြောက်ခုတွင် စမ်းသပ်ခဲ့သည်။flocculants များအပေါ် ထိန်းသိမ်းထားချိန်၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ပြီး ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သောဆဲလ်ဒီဇိုင်းကို ပံ့ပိုးရန် ကိရိယာအဖြစ်အသုံးပြုနိုင်သည့် flocculation မော်ဒယ်ကို အဆိုပြုခဲ့သည်။14။Zhan၊ You15 သည် အပြည့်အဝစကေး flocculation တွင် စီးဆင်းမှုလက္ခဏာများနှင့် floc အပြုအမူကို အတုယူရန် CFD နှင့် လူဦးရေချိန်ခွင်လျှာပေါင်းစပ်ထားသော မော်ဒယ်ကို အဆိုပြုခဲ့သည်။Llano-Serna၊ Coral-Portillo16 သည် ကိုလံဘီယာနိုင်ငံ၊ Viterbo ရှိ ရေသန့်စင်စက်ရုံတွင် Cox-type hydroflocculator ၏ စီးဆင်းမှုလက္ခဏာများကို စုံစမ်းစစ်ဆေးခဲ့သည်။CFD တွင် ၎င်း၏အားသာချက်များရှိသော်လည်း တွက်ချက်ရာတွင် ဂဏန်းအမှားများကဲ့သို့သော ကန့်သတ်ချက်များလည်းရှိသည်။ထို့ကြောင့် ရရှိလာသော ကိန်းဂဏာန်း ရလဒ်များကို သေချာစွာ ဆန်းစစ်ကာ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာ၍ ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်စေရန် 17.အလျားလိုက် baffle flocculators များ၏ ဒီဇိုင်းနှင့် ပတ်သက်၍ စာပေတွင် လေ့လာမှု အနည်းငယ် ရှိပြီး hydrodynamic flocculator များ၏ ဒီဇိုင်းအတွက် အကြံပြုချက်များမှာ အကန့်အသတ် ရှိသည်18။Chen ၊ Liao19 သည် အမှုန်တစ်ခုချင်းစီမှ ပြန့်ကျဲနေသော အလင်း၏ ပိုလာဆန်မှုအခြေအနေကို တိုင်းတာရန် ပိုလာဆန်သောအလင်းကို ဖြန့်ကြဲခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ စမ်းသပ်တပ်ဆင်မှုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။Feng၊ Zhang20 သည် တုန်လှုပ်နေသော လျှပ်စီးကြောင်းများ ဖြန့်ဝေမှုကို အတုယူကာ စေးပျစ်သော ပန်းကန်ပြား flocculator နှင့် corrugated flocculator တို့၏ စီးဆင်းမှုနယ်ပယ်တွင် လှည့်ပတ်ရန် Ansys-Fluent ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။Ansys-Fluent ကို အသုံးပြု၍ flocculator တွင် လှိုင်းထန်နေသော အရည်များ စီးဆင်းမှုကို တုပပြီးနောက် Gavi21 သည် flocculator ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် ရလဒ်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။Vaneli နှင့် Teixeira22 တို့သည် ခရုပတ်ပြွန် flocculator များ၏ အရည်ဒိုင်းနမစ်များနှင့် flocculation လုပ်ငန်းစဉ်အကြား ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော ဒီဇိုင်းကို ပံ့ပိုးရန် အားနည်းနေသေးကြောင်း အစီရင်ခံတင်ပြထားပါသည်။de Oliveira နှင့် Costa Teixeira23 တို့သည် ထိရောက်မှုကို လေ့လာပြီး ခရုပတ်ပြွန် flocculator ၏ hydrodynamic ဂုဏ်သတ္တိများကို ရူပဗေဒစမ်းသပ်မှုများနှင့် CFD simulations များမှတစ်ဆင့် သရုပ်ပြခဲ့သည်။သုတေသီများစွာသည် coiled tube reactors သို့မဟုတ် coiled tube flocculators များကို လေ့လာခဲ့ကြသည်။သို့သော်၊ ဤဓာတ်ပေါင်းဖိုများ၏ ဒီဇိုင်းအမျိုးမျိုးနှင့် လည်ပတ်မှုအခြေအနေများအတွက် ဤဓာတ်ပေါင်းဖိုများ၏ တုံ့ပြန်မှုဆိုင်ရာအသေးစိတ်အချက်အလက်များမှာ ရေအားလျှပ်စစ်ဓာတ်အားပြောင်းလဲခြင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက် (Sartori၊ Oliveira24; Oliveira၊ Teixeira25) တွင် ချို့တဲ့နေဆဲဖြစ်သည်။Oliveira နှင့် Teixeira26 သည် ခရုပတ် flocculator ၏ သီအိုရီ၊ စမ်းသပ်မှုနှင့် CFD သရုပ်ဖော်မှုများမှ မူရင်းရလဒ်များကို တင်ပြသည်။Oliveira နှင့် Teixeira27 တို့သည် သမားရိုးကျ ရေထုတ်စက်စနစ်ဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ကော်ဂလာ-ဖလော်စီရီဓာတ်ပေါင်းဖိုအဖြစ် ခရုပတ်ကွိုင်ကို အသုံးပြုရန် အဆိုပြုခဲ့သည်။turbidity ဖယ်ရှားခြင်းထိရောက်မှုအတွက်ရရှိသောရလဒ်များသည် flocculation ကိုအကဲဖြတ်ရန်အတွက်အသုံးများသောမော်ဒယ်များနှင့်သိသိသာသာကွာခြားသည်၊ ထိုသို့သောမော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုသောအခါသတိထားရန်အကြံပြုထားသည်။Moruzzi နှင့် de Oliveira [28] သည် အသုံးပြုထားသော အခန်းအရေအတွက်နှင့် ပုံသေ သို့မဟုတ် အတိုင်းအတာဖြင့် ဆဲလ်အလျင် gradients များအသုံးပြုမှုအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောလည်ပတ်မှုအခြေအနေများအောက်တွင် စဉ်ဆက်မပြတ် flocculation chambers စနစ်၏အပြုအမူကို စံပြခဲ့သည်။Romphophak, Le Men29 PIV သည် နှစ်ဘက်မြင် ဂျက်လေယာဉ်သန့်စင်စက်များတွင် ချက်ခြင်းအလျင်ကို တိုင်းတာသည်။၎င်းတို့သည် flocculation zone တွင် အားကောင်းသော ဂျက်-သွေးဆောင်သော လည်ပတ်မှုကို တွေ့ရှိပြီး ဒေသန္တရနှင့် ချက်ချင်း ဖြတ်တောက်မှုနှုန်းကို ခန့်မှန်းကြသည်။
Shah၊ Joshi30 သည် CFD သည် ဒီဇိုင်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်နှင့် virtual flow ဝိသေသလက္ခဏာများရရှိရန်အတွက် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးထားကြောင်း Shah၊၎င်းသည် ကျယ်ပြန့်သော စမ်းသပ်မှုဆိုင်ရာ ဆက်တင်များကို ရှောင်ရှားရန် ကူညီပေးသည်။CFD ကို ရေနှင့်ရေဆိုးသန့်စင်ရေးစက်ရုံများ (Melo, Freire31; Alalm, Nasr32; Bridgeman, Jefferson9; Samaras, Zouboulis33; Wang, Wu34; Zhang, Tejada-Martínez35) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် CFD ကို ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။စုံစမ်းစစ်ဆေးသူအများအပြားသည် စမ်းသပ်ကိရိယာများ (Bridgeman, Jefferson36; Bridgeman, Jefferson5; Jarvis, Jefferson6; Wang, Wu34) နှင့် perforated disc flocculators31 တို့ကို စမ်းသပ်မှုများ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။အခြားသူများက hydroflocculators (Bridgeman၊ Jefferson5; Vadasarukkai၊ Gagnon37) ကိုအကဲဖြတ်ရန် CFD ကိုအသုံးပြုကြသည်။Ghawi21 က စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ Flocculator များသည် မကြာခဏ ပြိုကျပြီး လျှပ်စစ်များစွာ လိုအပ်သောကြောင့် ပုံမှန်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရန် လိုအပ်ကြောင်း Ghawi21 မှ ဖော်ပြခဲ့သည်။
paddle flocculator ၏စွမ်းဆောင်ရည်သည် ရေလှောင်ကန်၏ hydrodynamics ပေါ်တွင် အလွန်မူတည်ပါသည်။ထိုသို့သော flocculators များတွင် စီးဆင်းနေသော အလျင်အကွက်များအကြောင်း အရေအတွက် နားလည်မှု မရှိခြင်းကို စာပေများတွင် ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မှတ်သားထားသည် (Howe, Hand38; Hendricks39)။ရေထုထည်တစ်ခုလုံးသည် flocculator impeller ၏ရွေ့လျားမှုအပေါ်တွင် မူတည်သောကြောင့် ချော်ထွက်မည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။ပုံမှန်အားဖြင့်၊ fluid velocity သည် slip factor k ဖြင့် blade velocity ထက်နည်းပြီး၊ ၎င်းသည် ရေကိုယ်ထည်၏အလျင်၏အချိုးအစားနှင့် paddle wheel ၏အလျင်ဖြစ်သည်။Bhole40 သည် flocculator တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အချက်သုံးချက်ပါရှိကြောင်း၊ အတိအကျဆိုရလျှင် အလျင်အရောင်ပြောင်းခြင်း၊ ဆွဲယူဖော်ပလိုင်းနှင့် ဓါးနှင့်ဆက်စပ်သော ရေ၏နှိုင်းယှဥ်အလျင်၊
Camp41 မှ မြန်နှုန်းမြင့် စက်များကို စဉ်း စားသောအခါ၊ အမြန်နှုန်းသည် ရဟတ်အမြန်နှုန်း၏ 24% ခန့်ရှိပြီး မြန်နှုန်းနိမ့်စက်များအတွက် 32% အထိ မြင့်မားသည်ဟု Camp41 က ဖော်ပြသည်။septa မရှိသောအခါ၊ Droste နှင့် Ger42 သည် ak တန်ဖိုး 0.25 ကိုအသုံးပြုခဲ့ပြီး septa တွင် k သည် 0 မှ 0.15 အထိရှိသည်။Howe၊ Hand38 က k သည် 0.2 မှ 0.3 အတွင်း အကွာအဝေးတွင် ရှိနေသည်ဟု အကြံပြုသည်။Hendrix39 သည် slip factor ကို empirical formula ကိုအသုံးပြု၍ rotational speed နှင့်ဆက်စပ်ပြီး slip factor သည် Camp41 မှသတ်မှတ်ထားသော range အတွင်းတွင်လည်းရှိကြောင်း ကောက်ချက်ချပါသည်။Bratby43 မှ k သည် impeller speed 1.8 မှ 5.4 rpm အတွက် 0.2 ခန့်ရှိပြီး impeller speed 0.9 မှ 3 rpm အတွက် 0.35 သို့ တိုးလာသည်ဟု ဆိုသည်။အခြားသုတေသီများသည် ဆွဲယူဖော်ကြေး (Cd) တန်ဖိုးများ 1.0 မှ 1.8 မှ slip coefficient k တန်ဖိုးများ 0.25 မှ 0.40 (Feir and Geyer44; Hyde and Ludwig45; Harris, Kaufman46; van Duuren47 နှင့် Brats; and Brat. )Camp41 ၏အလုပ်မှစပြီး k ကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အရေအတွက်သတ်မှတ်ခြင်းတွင် စာပေသည် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုမပြပါ။
flocculation လုပ်ငန်းစဉ်သည် တိုက်မိခြင်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် turbulence ကို အခြေခံထားပြီး၊ turbulence/flocculation ကို တိုင်းတာရန်အတွက် အလျင် gradient (G) ကို အသုံးပြုပါသည်။ရောစပ်ခြင်းသည် ရေတွင် ဓာတုပစ္စည်းများကို လျင်မြန်စွာနှင့် အညီအမျှ ပျံ့နှံ့စေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ရောစပ်မှုအဆင့်ကို အလျင် gradient ဖြင့် တိုင်းတာသည်-
G = velocity gradient (sec-1), P = power input (W), V = volume of water (m3), μ = dynamic viscosity (Pa s)။
G တန်ဖိုးမြင့်လေ၊ ရောထွေးလေလေဖြစ်သည်။တူညီသော coagulation သေချာစေရန် စေ့စေ့စပ်စပ် ရောစပ်ခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။အရေးအကြီးဆုံး ဒီဇိုင်းဘောင်များသည် အချိန် (t) နှင့် velocity gradient (G) တို့ကို ရောစပ်ထားကြောင်း စာပေများက ဖော်ပြသည်။flocculation လုပ်ငန်းစဉ်သည် တိုက်မိခြင်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် turbulence ကို အခြေခံထားပြီး၊ turbulence/flocculation ကို တိုင်းတာရန်အတွက် အလျင် gradient (G) ကို အသုံးပြုပါသည်။G အတွက် ပုံမှန်ဒီဇိုင်းတန်ဖိုးများသည် 20 မှ 70 s–1၊ t သည် 15 မိနစ်မှ 30 မိနစ်ဖြစ်ပြီး Gt (အတိုင်းအတာမဲ့) သည် 104 မှ 105 ဖြစ်သည်။ အမြန်ရောနှောကန်များသည် G တန်ဖိုး 700 မှ 1000 အတွင်း အကောင်းဆုံးအလုပ်လုပ်သည်၊ 2 မိနစ်ခန့်။
P သည် flocculator blade တစ်ခုစီမှ အရည်သို့ ပို့ပေးသော ပါဝါဖြစ်ပြီး N သည် လည်ပတ်အမြန်နှုန်း၊ b သည် ဓါးအရှည်၊ ρ သည် ရေသိပ်သည်းဆ၊ r သည် အချင်းဝက်ဖြစ်ပြီး k သည် စလစ်ကိန်းဖြစ်သည်။ဤညီမျှခြင်းကို blade တစ်ခုစီတွင် အသုံးချပြီး flocculator ၏ စုစုပေါင်းပါဝါထည့်သွင်းမှုကို ပေးရန်အတွက် ရလဒ်များကို စုစည်းထားသည်။ဤညီမျှခြင်းအား သေချာလေ့လာခြင်းသည် paddle flocculator ၏ဒီဇိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် slip factor k ၏အရေးပါမှုကိုပြသသည်။စာပေတွင် k ၏တန်ဖိုးအတိအကျကို မဖော်ပြထားသော်လည်း ယခင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း အပိုင်းအခြားတစ်ခုကို အကြံပြုထားသည်။သို့သော်၊ ပါဝါ P နှင့် slip coefficient k အကြား ဆက်နွယ်မှုသည် ကုဗဖြစ်သည်။ထို့ကြောင့်၊ ဘောင်အားလုံးသည် တူညီသောကြောင့်၊ ဥပမာ၊ k ကို 0.25 မှ 0.3 သို့ပြောင်းခြင်းသည် blade တစ်ခုလျှင် fluid သို့ 20% ခန့် လျော့ကျသွားပြီး k ကို 0.25 မှ 0.18 ထိ တိုးလာမည်ဖြစ်သည်။ဗန်းတစ်စင်းလျှင် 27-30% ခန့် ပါဝါသည် အရည်သို့ ပို့ပေးသည်။အဆုံးစွန်အားဖြင့်၊ ရေရှည်တည်တံ့သော paddle flocculator ဒီဇိုင်းအပေါ် k ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နည်းပညာဆိုင်ရာ ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စုံစမ်းစစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။
slippage ၏ တိကျသော လက်တွေ့ကျသော ပမာဏကို တိုင်းတာခြင်းသည် flow visualization နှင့် simulation လိုအပ်သည်။ထို့ကြောင့်၊ မတူညီသော ဓါးသွားအနေအထားများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ရိုးတံမှ မတူညီသော အချင်းများအကွာအဝေးနှင့် ရေမျက်နှာပြင်မှ မတူညီသော အတိမ်အနက်တွင် အချို့သော လှည့်နှုန်းဖြင့် ဓါး၏ tangential အမြန်နှုန်းကို ဖော်ပြရန် အရေးကြီးပါသည်။
ဤလေ့လာမှုတွင်၊ flocculation ၏ hydrodynamics ကို ဓာတ်ခွဲခန်းစကေး paddle flocculator ရှိ လှိုင်းထန်သော စီးဆင်းမှုအလျင်အကွက်၏ စမ်းသပ်မှုနှင့် ကိန်းဂဏာန်းစုံစမ်းမှုဖြင့် အကဲဖြတ်သည်။PIV တိုင်းတာမှုများကို flocculator ပေါ်တွင် မှတ်တမ်းတင်ထားပြီး အရွက်တစ်ဝိုက်ရှိ ရေမှုန်များ၏ အလျင်ကိုပြသသည့် အချိန်-ပျမ်းမျှအလျင်ပုံစံများကို ဖန်တီးသည်။ထို့အပြင်၊ ANSYS-Fluent CFD ကို flocculator အတွင်းတွင် လှည့်ပတ်စီးဆင်းမှုကို ပုံဖော်ရန်နှင့် အချိန်-ပျမ်းမျှအလျင်ပုံစံများကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။PIV နှင့် CFD ရလဒ်များကြား စာပေးစာယူကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့် ရရှိလာသော CFD မော်ဒယ်ကို အတည်ပြုခဲ့သည်။ဤလုပ်ငန်း၏ အာရုံမှာ paddle flocculator ၏ အတိုင်းအတာမရှိသော ဒီဇိုင်းဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် slip coefficient k ကို တွက်ချက်ရန်ဖြစ်သည်။ဤတွင်တင်ပြထားသောအလုပ်သည် 3 rpm နှင့် 4 rpm နိမ့်သောအမြန်နှုန်းဖြင့် slip coefficient k ကိုရေတွက်ရန်အတွက်အခြေခံအသစ်ကိုပေးသည်။ရလဒ်များ၏ သက်ရောက်မှုများသည် flocculation tank ၏ hydrodynamics ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေရန် တိုက်ရိုက် အထောက်အကူ ဖြစ်စေပါသည်။
ဓာတ်ခွဲခန်း flocculator တွင် စုစုပေါင်းအမြင့် 147 စင်တီမီတာ၊ အမြင့် 39 စင်တီမီတာ၊ အကျယ်အဝန်း 118 စင်တီမီတာ၊ နှင့် စုစုပေါင်းအရှည် 138 စင်တီမီတာ (ပုံ 1) တို့ပါရှိသော အဖွင့်စတုဂံပုံသေတ္တာတစ်ခု ပါဝင်သည်။Camp49 မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော အဓိက ဒီဇိုင်းစံများကို ဓာတ်ခွဲခန်းစကေး paddle flocculator ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန်နှင့် အတိုင်းအတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံမူများကို အသုံးချရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။လက်ဘနွန် အမေရိကန် တက္ကသိုလ် (Byblos, Lebanon) ၏ ပတ်ဝန်းကျင် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် စမ်းသပ် စက်ရုံကို တည်ဆောက်ခဲ့သည်။
အလျားလိုက်ဝင်ရိုးသည် အောက်ခြေမှ 60 စင်တီမီတာ အမြင့်တွင် တည်ရှိပြီး လှော်ဘီးနှစ်ခုကို ထားရှိပါ။လှော်ဘီးတစ်ခုစီတွင် လှော်တက်တစ်ခုစီတွင် လှော်တက် (၃) လှော်ပါရှိပြီး စုစုပေါင်း လှော်တက် (၁၂) ချောင်းပါရှိသည်။Flocculation သည် အနိမ့်အမြန်နှုန်း 2 မှ 6 rpm တွင် နူးညံ့သိမ်မွေ့သော စိတ်လှုပ်ရှားမှု လိုအပ်သည်။flocculators များတွင် အသုံးအများဆုံး ရောစပ်ထားသော အမြန်နှုန်းများမှာ 3 rpm နှင့် 4 rpm ဖြစ်သည်။ဓာတ်ခွဲခန်းစကေး flocculator စီးဆင်းမှုသည် သောက်ရေသန့်စင်စက်ရုံတစ်ခု၏ flocculation တိုင်ကီအတွင်း စီးဆင်းမှုကို ကိုယ်စားပြုရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ပါဝါအား ရိုးရာညီမျှခြင်း 42 ဖြင့် တွက်ချက်သည်။လည်ပတ်မှုအမြန်နှုန်း နှစ်ခုစလုံးအတွက်၊ အမြန်နှုန်း gradient \(\stackrel{\mathrm{-}}{\text{G}}\) သည် 10 \({\text{sec}}^{-{1}}\) ထက် ကြီးသည် Reynolds နံပါတ်သည် လှိုင်းထန်သော စီးဆင်းမှုကို ညွှန်ပြသည် (ဇယား 1)။
PIV ကို အမှတ် 50 တွင် အလွန်များပြားသော အရည်အလျင် vector များ ၏ တိကျသော နှင့် အရေအတွက် တိုင်းတာမှုကို ရရှိရန် အသုံးပြုပါသည်။စမ်းသပ်တပ်ဆင်မှုတွင် ဓာတ်ခွဲခန်းစကေး paddle flocculator၊ LaVision PIV စနစ် (2017) နှင့် Arduino ပြင်ပလေဆာအာရုံခံကိရိယာတို့ ပါဝင်ပါသည်။အချိန်ပျမ်းမျှအလျင်ပရိုဖိုင်ဖန်တီးရန်အတွက် PIV ပုံများကို တည်နေရာတစ်ခုတည်းတွင် ဆက်တိုက်မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။PIV စနစ်သည် ပစ်မှတ်နေရာကို လှော်တက်လက်မောင်းတစ်ခုစီ၏ ဓါးသုံးချောင်းစီ၏ အရှည်၏ အလယ်ဗဟိုတွင် ရှိနေသောကြောင့် ချိန်ညှိထားသည်။ပြင်ပအစပျိုးတွင် flocculator အကျယ်၏တစ်ဖက်တွင်ရှိသောလေဆာတစ်ခုနှင့်အခြားတစ်ဖက်တွင်အာရုံခံကိရိယာတစ်ခုပါဝင်သည်။flocculator လက်မောင်းသည် လေဆာလမ်းကြောင်းကို ပိတ်ဆို့လိုက်တိုင်း PIV လေဆာဖြင့် ပုံရိပ်တစ်ခုဖမ်းယူရန်နှင့် ကင်မရာကို ပရိုဂရမ်ချိန်ကိုက်ယူနစ်ဖြင့် ထပ်တူပြုရန် အချက်ပြမှုကို PIV စနစ်သို့ ပေးပို့သည်။သဖန်းသီးပေါ်မှာ။2 သည် PIV စနစ်၏ တပ်ဆင်မှုနှင့် ရုပ်ပုံရယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြသသည်။
စီးဆင်းမှုကိုပုံမှန်ဖြစ်စေရန် flocculator ကို 5-10 မိနစ်ကြာလုပ်ဆောင်ပြီးနောက် PIV ၏မှတ်တမ်းတင်ခြင်းကိုစတင်ခဲ့ပြီးတူညီသောအလင်းယိုင်အညွှန်းအကွက်ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ချိန်ညှိခြင်းအား flocculator တွင် နှစ်မြှုပ်ထားသော ချိန်ညှိခြင်းပန်းကန်ကို အသုံးပြု၍ စိတ်ဝင်စားဖွယ် ဓါးအရှည်၏ အလယ်ဗဟိုတွင် ထားရှိခြင်းဖြင့် အောင်မြင်သည်။ချိန်ညှိခြင်းပြားအပေါ်ရှိ ပြားချပ်ချပ်ချပ်တစ်ချပ်ကို ဖန်တီးရန် PIV လေဆာ၏ အနေအထားကို ချိန်ညှိပါ။ဓါးတစ်ခုစီ၏ လည်ပတ်အမြန်နှုန်းတစ်ခုစီအတွက် တိုင်းတာထားသော တန်ဖိုးများကို မှတ်တမ်းတင်ပြီး စမ်းသပ်မှုအတွက် ရွေးချယ်ထားသော လှည့်နှုန်းများသည် 3 rpm နှင့် 4 rpm ဖြစ်သည်။
PIV မှတ်တမ်းတင်ခြင်းအားလုံးအတွက်၊ လေဆာပဲမျိုးစုံနှစ်ခုကြားကာလကို 6900 မှ 7700 µs အကွာအဝေးတွင် သတ်မှတ်ထားပြီး အနိမ့်ဆုံးအမှုန်အမွှားများကို 5 pixels ရွှေ့ပြောင်းနိုင်စေပါသည်။တိကျသောအချိန် ပျမ်းမျှတိုင်းတာမှုများရရှိရန် လိုအပ်သော ပုံအရေအတွက်အပေါ် စမ်းသပ်စစ်ဆေးမှုများ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ပုံ 40၊ 50၊ 60၊ 80၊ 100၊ 120၊ 160၊ 200၊ 240 နှင့် 280 ပုံများပါရှိသော နမူနာများအတွက် Vector စာရင်းအင်းများကို နှိုင်းယှဉ်ထားပါသည်။ပုံတစ်ပုံချင်းစီတွင် ဖရမ်နှစ်ခုပါရှိသော တည်ငြိမ်သောအချိန်ပျမ်းမျှရလဒ်များပေးရန်အတွက် ပုံ 240 နမူနာအရွယ်အစားကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။
flocculator တွင် စီးဆင်းမှုသည် လှိုင်းထန်နေသောကြောင့်၊ သေးငယ်သော ရှုပ်ထွေးသော တည်ဆောက်ပုံများကို ဖြေရှင်းရန် စစ်ကြောရေးပြတင်းပေါက်ငယ်နှင့် အမှုန်အများအပြား လိုအပ်ပါသည်။တိကျသေချာစေရန်အတွက် အရွယ်အစားလျှော့ချခြင်း၏ အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ထပ်တလဲလဲပြုလုပ်ခြင်းကို တိကျသေချာစေရန်အတွက် အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုနှင့်အတူ အသုံးပြုပါသည်။50% ထပ်နေသော 48×48 ပစ်ဇယ်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းတစ်ခု၏ ကနဦးမဲဆွယ်မှု ဝင်းဒိုးအရွယ်အစားသည် 32×32 ပစ်ဇယ်ဖြစ်ပြီး 100% ထပ်နေခြင်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ် နှစ်ခုဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ထို့အပြင် မဲရုံတစ်ခုလျှင် အမှုန် 10 ထက်မနည်းခွင့်ပြုသော စီးဆင်းမှုတွင် အစေ့အမှုန်များအဖြစ် မှန်အခေါင်းလုံးများကို အသုံးပြုခဲ့သည်။PIV မှတ်တမ်းတင်ခြင်းကို လေဆာရင်းမြစ်နှင့် ကင်မရာကို လည်ပတ်လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် တစ်ပြိုင်တည်းလုပ်ဆောင်ရန် တာဝန်ရှိသည့် Programmable Timing Unit (PTU) ရှိ အစပျိုးရင်းမြစ်မှ အစပျိုးသည်။
စီးပွားဖြစ် CFD ပက်ကေ့ဂျ် ANSYS Fluent v 19.1 ကို 3D မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရန်နှင့် အခြေခံစီးဆင်းမှုညီမျှခြင်းများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အသုံးပြုခဲ့သည်။
ANSYS-Fluent ကိုအသုံးပြု၍ ဓာတ်ခွဲခန်းစကေး paddle flocculator ၏ 3D မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးခဲ့သည်။မော်ဒယ်ကို ဓာတ်ခွဲခန်းမော်ဒယ်ကဲ့သို့ အလျားလိုက်ဝင်ရိုးပေါ်တွင် တပ်ဆင်ထားသော လှော်ဘီးနှစ်ခုပါရှိသော စတုဂံပုံသေတ္တာပုံစံဖြင့် ပြုလုပ်ထားသည်။အလွတ်ဘုတ်မပါသောမော်ဒယ်သည် အမြင့် 108 စင်တီမီတာ၊ အကျယ် 118 စင်တီမီတာနှင့် အရှည် 138 စင်တီမီတာရှိသည်။အလျားလိုက် ဆလင်ဒါပုံစံ လေယာဉ်ကို ရောစပ်စက် ပတ်လည်တွင် ထည့်ထားသည်။ပုံ 3a တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း တပ်ဆင်မှုအဆင့်အတွင်း ဆလင်ဒါလေယာဥ်ဖန်တီးမှုသည် တပ်ဆင်မှုအဆင့်အတွင်း ရောနှောမှုတစ်ခုလုံးကို လည်ပတ်စေပြီး flocculator အတွင်းရှိ လှည့်ပတ်စီးဆင်းမှုအကွက်ကို ပုံသဏ္ဍာန်ပြုလုပ်သင့်သည်။
3D ANSYS- သွက်လက်ပြီး မော်ဒယ်လ်ဂျီသြမေတြီ ပုံကြမ်း၊ စိတ်ဝင်စားဖွယ် လေယာဉ်ပေါ်ရှိ ANSYS-fluent flocculator ကိုယ်ထည်ကွက်၊ စိတ်ပါဝင်စားသည့် လေယာဉ်ပေါ်ရှိ ANSYS-fluent diagram။
မော်ဒယ်ဂျီသြမေတြီတွင် ဒေသနှစ်ခုပါဝင်ပြီး တစ်ခုစီသည် အရည်တစ်ခုဖြစ်သည်။ယုတ္တိအနုတ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို အောင်မြင်သည်။အရည်ကိုကိုယ်စားပြုရန် ပထမဦးစွာ ဆလင်ဒါ (ရောစပ်စက်အပါအဝင်) ကို နုတ်ပါ။ထို့နောက် ဆလင်ဒါမှ ရောစပ်စက်ကို နုတ်ပြီး အရာဝတ္ထု နှစ်ခု- ရောစပ်စက် နှင့် အရည်။နောက်ဆုံးတွင်၊ ဆလင်ဒါ-ဆလင်ဒါ အင်တာဖေ့စ်နှင့် ဆလင်ဒါ-ရောနှောသည့် မျက်နှာပြင် (ပုံ 3a) နှစ်ခုကြားတွင် လျှောလိုက်မျက်နှာပြင်ကို အသုံးချခဲ့သည်။
ကိန်းဂဏာန်းပုံသဏ္ဍာန်များကိုလုပ်ဆောင်ရန်အသုံးပြုမည့် turbulence မော်ဒယ်များ၏လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန်တည်ဆောက်ထားသောမော်ဒယ်များ၏ meshing ပြီးသွားပါပြီ။အစိုင်အခဲမျက်နှာပြင်အနီးတွင် ချဲ့ထွင်ထားသော အလွှာများပါသော တည်ဆောက်မှုမဲ့ကွက်ကွက်တစ်ခုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။\(7\mathrm{ x }{10}^{-4}\) m ၏ ပထမအလွှာအထူရှိသော \(7\mathrm{ x }{10}^{-4}\) m ဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော စီးဆင်းမှုပုံစံများကို ဖမ်းယူနိုင်စေရန် သေချာစေရန် တိုးနှုန်း 1.2 ဖြင့် နံရံအားလုံးအတွက် တိုးချဲ့အလွှာများကို ဖန်တီးပါ။ ( {\text {y))^{+}\le 1.0\)။ခန္ဓာကိုယ်အရွယ်အစားကို tetrahedron အံဝင်ခွင်ကျနည်းလမ်းဖြင့် ချိန်ညှိသည်။2.5 × \({10}^{-3}\) m ရှိသော ဒြပ်စင်အရွယ်အစားရှိသော အင်တာဖေ့စ်နှစ်ခု၏ ရှေ့ခြမ်းအရွယ်အစားကို ဖန်တီးထားပြီး၊ ရောနှောအရှေ့အရွယ်အစား 9 × \({10}^{-3}\) m ကိုအသုံးပြုသည်။ကနဦးထုတ်လုပ်လိုက်သောကွက်တွင် ဒြပ်စင် 2144409 ပါဝင်သည် (ပုံ။ 3b)။
နှစ်ခုပါရာမီတာ k–ε turbulence မော်ဒယ်ကို ကနဦးအခြေခံမော်ဒယ်အဖြစ် ရွေးချယ်ခဲ့သည်။flocculator အတွင်း လှည့်ပတ်စီးဆင်းမှုကို တိကျစွာ အတုယူရန်၊ ပိုမိုတွက်ချက်မှုအရ ဈေးကြီးသော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။flocculator အတွင်းရှိ လှိုင်းလေထန်သော လည်ပတ်စီးဆင်းမှုကို CFD မော်ဒယ်နှစ်ခုဖြစ်သည့် SST k–ω51 နှင့် IDDES52 တို့ကို အသုံးပြု၍ ကိန်းဂဏန်းဖြင့် စုံစမ်းစစ်ဆေးခဲ့သည်။မော်ဒယ်နှစ်ခုလုံး၏ ရလဒ်များကို မော်ဒယ်များကို အတည်ပြုရန်အတွက် စမ်းသပ် PIV ရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။ပထမ၊ SST k-ω turbulence model သည် fluid dynamics applications များအတွက် two-equation turbulent viscosity model တစ်ခုဖြစ်သည်။၎င်းသည် Wilcox k-ω နှင့် k-ε မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသော ဟိုက်ဘရစ်မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ရောစပ်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် နံရံအနီးရှိ Wilcox မော်ဒယ်နှင့် လာမည့်စီးဆင်းမှုတွင် k-ε မော်ဒယ်ကို အသက်သွင်းသည်။၎င်းသည် မှန်ကန်သော မော်ဒယ်ကို စီးဆင်းမှုနယ်ပယ်တစ်လျှောက်လုံး အသုံးပြုကြောင်း သေချာစေသည်။ဆိုးရွားသောဖိအား gradients များကြောင့် စီးဆင်းမှုကွဲကွာခြင်းကို တိကျစွာခန့်မှန်းသည်။ဒုတိယအနေဖြင့်၊ SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) မော်ဒယ်နှင့်အတူ တစ်ဦးချင်း Eddy Simulation (DES) မော်ဒယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုသည့် Advanced Deferred Eddy Simulation (IDDES) နည်းလမ်းကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။IDDES သည် ဟိုက်ဘရစ် RANS-LES (ကြီးမားသော တုန်လှုပ်ချောက်ချားမှု) မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ကြည်လင်ပြတ်သားမှုအတိုင်းအတာ (SRS) စီစဥ်မှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။၎င်းသည် ကြီးမားသော eddies ကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် သေးငယ်သောစကေးများကို အတုယူရန် SST k-ω သို့ ပြန်ပြောင်းရန် LES မော်ဒယ်ကို အခြေခံထားသည်။မော်ဒယ်ကိုအတည်ပြုရန် SST k–ω နှင့် IDDES သရုပ်ပြမှုများမှ ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို PIV ရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။
နှစ်ခုပါရာမီတာ k–ε turbulence မော်ဒယ်ကို ကနဦးအခြေခံမော်ဒယ်အဖြစ် ရွေးချယ်ခဲ့သည်။flocculator အတွင်း လှည့်ပတ်စီးဆင်းမှုကို တိကျစွာ အတုယူရန်၊ ပိုမိုတွက်ချက်မှုအရ ဈေးကြီးသော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။flocculator အတွင်းရှိ လှိုင်းလေထန်သော လည်ပတ်စီးဆင်းမှုကို CFD မော်ဒယ်နှစ်ခုဖြစ်သည့် SST k–ω51 နှင့် IDDES52 တို့ကို အသုံးပြု၍ ကိန်းဂဏန်းဖြင့် စုံစမ်းစစ်ဆေးခဲ့သည်။မော်ဒယ်နှစ်ခုလုံး၏ ရလဒ်များကို မော်ဒယ်များကို အတည်ပြုရန်အတွက် စမ်းသပ် PIV ရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။ပထမ၊ SST k-ω turbulence model သည် fluid dynamics applications များအတွက် two-equation turbulent viscosity model တစ်ခုဖြစ်သည်။၎င်းသည် Wilcox k-ω နှင့် k-ε မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသော ဟိုက်ဘရစ်မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ရောစပ်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် နံရံအနီးရှိ Wilcox မော်ဒယ်နှင့် လာမည့်စီးဆင်းမှုတွင် k-ε မော်ဒယ်ကို အသက်သွင်းသည်။၎င်းသည် မှန်ကန်သော မော်ဒယ်ကို စီးဆင်းမှုနယ်ပယ်တစ်လျှောက်လုံး အသုံးပြုကြောင်း သေချာစေသည်။ဆိုးရွားသောဖိအား gradients များကြောင့် စီးဆင်းမှုကွဲကွာခြင်းကို တိကျစွာခန့်မှန်းသည်။ဒုတိယအနေဖြင့်၊ SST k-ω RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) မော်ဒယ်နှင့်အတူ တစ်ဦးချင်း Eddy Simulation (DES) မော်ဒယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုသည့် Advanced Deferred Eddy Simulation (IDDES) နည်းလမ်းကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။IDDES သည် ဟိုက်ဘရစ် RANS-LES (ကြီးမားသော တုန်လှုပ်ချောက်ချားမှု) မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ကြည်လင်ပြတ်သားမှုအတိုင်းအတာ (SRS) စီစဥ်မှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။၎င်းသည် ကြီးမားသော eddies ကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် သေးငယ်သောစကေးများကို အတုယူရန် SST k-ω သို့ ပြန်ပြောင်းရန် LES မော်ဒယ်ကို အခြေခံထားသည်။မော်ဒယ်ကိုအတည်ပြုရန် SST k–ω နှင့် IDDES သရုပ်ပြမှုများမှ ကိန်းဂဏန်းစာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို PIV ရလဒ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။
ဖိအားအခြေခံသည့် အသွင်ပြောင်းဖြေရှင်းကိရိယာကို အသုံးပြုပြီး Y ဦးတည်ချက်တွင် ဆွဲငင်အားကို အသုံးပြုပါ။လည်ပတ်ဝင်ရိုး၏မူလအစသည် အလျားလိုက်ဝင်ရိုး၏ဗဟိုတွင်ရှိပြီး လည်ပတ်ဝင်ရိုး၏ဦးတည်ချက်သည် Z လမ်းကြောင်းတွင်ရှိသော ကွက်ကွက်ရွေ့လျားမှုကို ရောစပ်စက်သို့သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် လှည့်ခြင်းကိုအောင်မြင်သည်။mesh မျက်နှာပြင်ကို မော်ဒယ်ဂျီသြမေတြီ အင်တာဖေ့စ်နှစ်ခုလုံးအတွက် ဖန်တီးထားပြီး၊ ဘောင်အကွက်အစွန်းနှစ်ခုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။စမ်းသပ်နည်းပညာတွင်ကဲ့သို့ပင်၊ လည်ပတ်မှုနှုန်းသည် 3 နှင့် 4 တော်လှန်ရေးများနှင့် ကိုက်ညီသည်။
mixer နှင့် flocculator ၏နံရံများအတွက် နယ်နိမိတ်အခြေအနေများကို နံရံဖြင့်သတ်မှတ်ထားပြီး flocculator ၏ထိပ်အဖွင့်ကို ပလပ်ပေါက်မှ သုည gauge ဖိအား (ပုံ. 3c) ဖြင့်သတ်မှတ်ထားသည်။ရိုးရှင်းသောဖိအား-အလျင်ဆက်သွယ်ရေးစနစ်၊ အနိမ့်ဆုံးစတုရန်းဒြပ်စင်များအပေါ်အခြေခံသည့် ကန့်သတ်ဘောင်များအားလုံးဖြင့် ဒုတိယအမှာစာလုပ်ဆောင်မှု၏ gradient space ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။စီးဆင်းမှုကိန်းရှင်အားလုံးအတွက် ပေါင်းစည်းမှုစံနှုန်းသည် အတိုင်းအတာ အတိုင်းအတာကျန်ရှိသော 1 x \({10}^{-3}\) ဖြစ်သည်။အဆင့်တစ်ဆင့်လျှင် ထပ်ခါထပ်ခါပြုလုပ်မှု အများဆုံးအရေအတွက်မှာ 20 ဖြစ်ပြီး၊ အချိန်အဆင့်အရွယ်အစားသည် 0.5° လှည့်ခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သည်။ဖြေရှင်းချက်သည် SST k–ω မော်ဒယ်အတွက် 8th iteration နှင့် IDDES ကို အသုံးပြု၍ 12th iteration တွင် ပေါင်းစပ်သည်။ထို့အပြင်၊ အကြိမ်ရေ အဆင့်ဆင့်ကို တွက်ချက်ပြီး မွှေစက်သည် အနည်းဆုံး တော်လှန်ရေး 12 ခု ပြုလုပ်ခဲ့သည်။စမ်းသပ်မှုလုပ်ထုံးလုပ်နည်းနှင့်ဆင်တူသော စီးဆင်းမှုကို ပုံမှန်ဖြစ်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် 3 လှည့်ပြီးနောက် အချိန်စာရင်းဇယားအတွက် ဒေတာနမူနာကို အသုံးပြုပါ။တော်လှန်ရေးတစ်ခုစီအတွက် speed loops ၏ထွက်ရှိမှုကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် နောက်ဆုံးတော်လှန်ရေးလေးခုအတွက် တူညီသောရလဒ်များကို ပေးစွမ်းပြီး တည်ငြိမ်သောအခြေအနေသို့ရောက်ရှိသွားပြီဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။အပိုလှည့်ကွက်များသည် အလယ်အလတ်အမြန်နှုန်းပုံစံများကို မတိုးတက်ခဲ့ပါ။
အချိန်အဆင့်ကို လည်ပတ်အမြန်နှုန်း၊ 3 rpm သို့မဟုတ် 4 rpm နှင့်ဆက်စပ်၍ သတ်မှတ်သည်။အချိန်အဆင့်ကို 0.5° ဖြင့် ရောနှောလှည့်ရန်လိုအပ်သည့်အချိန်အထိ သန့်စင်သည်။ယခင်အပိုင်းတွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ဖြေရှင်းချက်သည် လွယ်ကူစွာ ပေါင်းစည်းသွားသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် လုံလောက်ပါသည်။ထို့ကြောင့်၊ turbulence မော်ဒယ်နှစ်ခုလုံးအတွက် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုအားလုံးကို 0.02 \(\stackrel{\mathrm{-}}{7}\) အတွက် 3 rpm၊ 0.0208 \(\stackrel{ \mathrm{-} ဖြင့် ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။ {3}\) 4 rpm။ပေးထားသည့် သန့်စင်ချိန်အဆင့်အတွက်၊ ဆဲလ်တစ်ခု၏ Courant အရေအတွက်သည် 1.0 ထက် အမြဲနည်းပါးသည်။
မော်ဒယ်- mesh မှီခိုမှုကို လေ့လာရန်၊ ရလဒ်များကို မူရင်း 2.14M mesh သုံးပြီး၊ ထို့နောက် သန့်စင်ထားသော 2.88M mesh ကို အသုံးပြု၍ ရလဒ်များကို ဦးစွာ ရရှိခဲ့ပါသည်။ဇယားကွက် သန့်စင်မှုကို 9 × \({10}^{-3}\) m မှ 7 × \({10}^{-3}\) m မှ လျှော့ချခြင်းဖြင့် အောင်မြင်သည်။မော်ဒယ်နှစ်ခု၏ တုန်ခါမှု၏မူရင်းနှင့် သန့်စင်သောကွက်များအတွက်၊ ဓါးသွားတစ်ဝိုက်ရှိ မတူညီသောနေရာများတွင် အလျင်မော်ဂျူးများ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးများကို နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။ရလဒ်များကြားရှိ ရာခိုင်နှုန်းကွာခြားမှုသည် SST k–ω မော်ဒယ်အတွက် 1.73% နှင့် IDDES မော်ဒယ်အတွက် 3.51% ဖြစ်သည်။IDDES သည် ပေါင်းစပ် RANS-LES မော်ဒယ်ဖြစ်သောကြောင့် ရာခိုင်နှုန်းပိုများသော ကွာခြားချက်ကို ပြသသည်။ဤကွာခြားချက်များသည် အရေးမပါဟုယူဆသောကြောင့်၊ မူလ mesh 2.14 သန်းနှင့် rotation time step 0.5° ကို အသုံးပြု၍ သရုပ်ဖော်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။
စမ်းသပ်မှုရလဒ်များ၏ မျိုးပွားနိုင်စွမ်းကို စမ်းသပ်မှုခြောက်ခုမှ တစ်ခုစီကို ဒုတိယအကြိမ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်စစ်ဆေးခဲ့သည်။စမ်းသပ်မှုနှစ်ခုတွင် ဓါး၏ဗဟိုရှိ အမြန်နှုန်းတန်ဖိုးများကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။စမ်းသပ်အုပ်စုနှစ်ခုကြား ပျမ်းမျှရာခိုင်နှုန်းကွာခြားချက်မှာ 3.1% ဖြစ်သည်။စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီအတွက် PIV စနစ်ကိုလည်း လွတ်လပ်စွာ ပြန်လည်ချိန်ညှိထားပါသည်။ဓါးတစ်ချောင်းစီ၏ အလယ်ဗဟိုရှိ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွက်ချက်ထားသော အမြန်နှုန်းကို PIV အမြန်နှုန်းနှင့် တစ်နေရာတည်းတွင် နှိုင်းယှဉ်ပါ။ဤနှိုင်းယှဉ်ချက်သည် blade 1 အတွက် အများဆုံးရာခိုင်နှုန်းအမှား 6.5% နှင့် ကွာခြားချက်ကို ပြသည်။
slip factor ကိုရေတွက်ခြင်းမပြုမီ၊ flocculator ၏ paddles ပတ်ပတ်လည်တွင် စီးဆင်းမှုပုံစံကို လေ့လာရန်လိုအပ်သော paddle flocculator တွင် slip ၏သဘောတရားကို သိပ္ပံနည်းကျနားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။သဘောတရားအရ၊ ရေနှင့်ဆက်စပ်နေသော ဓါးသွားများ၏အမြန်နှုန်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် slip coefficient ကို paddle flocculator များ၏ ဒီဇိုင်းတွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ဤအမြန်နှုန်းသည် blade speed ၏ 75% ဖြစ်ရန် အကြံပြုထားသောကြောင့် ဒီဇိုင်းအများစုသည် ဤချိန်ညှိမှုအတွက် ak ၏ 0.25 ကို အသုံးပြုပါသည်။၎င်းသည် စီးဆင်းမှုအလျင်အကွက်ကို အပြည့်အ၀နားလည်ရန်နှင့် ဤစလစ်ကိုလေ့လာရန် PIV စမ်းသပ်မှုများမှရရှိသော အမြန်နှုန်းလမ်းကြောင်းများကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်သည်။Blade 1 သည် shaft နှင့် အနီးဆုံး အတွင်းဆုံး ဓါးဖြစ်ပြီး blade 3 သည် အပြင်ဆုံး blade ဖြစ်ပြီး blade 2 သည် အလယ် blade ဖြစ်သည်။
blade 1 ရှိ အလျင်သည် ဓါးသွားတစ်ဝိုက် တိုက်ရိုက်လှည့်ပတ်မှုကို ပြသသည်။ဤစီးဆင်းမှုပုံစံများသည် ဘလိတ်၏ညာဘက်ခြမ်းရှိ အမှတ်တစ်ခုမှ ရဟတ်နှင့် ဓါးသွားကြားတွင် ထွက်ပေါ်လာသည်။ပုံ 4a တွင် အနီရောင်အစက်အကွက်ဖြင့် ညွှန်ပြထားသည့် ဧရိယာကိုကြည့်ပါ၊ ဓါးသွားအပေါ်နှင့် ပတ်ပတ်လည်တွင် ပြန်လည်လည်ပတ်စီးဆင်းမှု၏ အခြားရှုထောင့်ကို ခွဲခြားသိရှိရန် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းပါသည်။Flow Visualization သည် recirculation zone သို့ အနည်းငယ် စီးဆင်းမှုကို ပြသသည်။ဤစီးဆင်းမှုသည် ပုံတွင်မြင်ရသော ဓါး၏ရှေ့တွင်ရှိသော လက်၏ပထမဓါး၏လွှမ်းမိုးမှုကြောင့်ဖြစ်နိုင်သည် ဓါး၏အဆုံးမှ 6 စင်တီမီတာမြင့်သောဓါး၏ညာဘက်ခြမ်းမှချဉ်းကပ်သည်။Flow Visualization သည် 4 rpm တွင် တူညီသော အပြုအမူနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံကို ပြသသည်၊ ပိုများသော မြန်နှုန်းဖြင့် ထင်ရှားသည်။
3 rpm နှင့် 4 rpm လည်ပတ်မှုအမြန်နှုန်းနှစ်ခုတွင် ဓါးသုံးချောင်း၏ အလျင်အကွက်နှင့် လက်ရှိဂရပ်ဖစ်များ။3 rpm တွင် blades သုံးခု၏ အမြင့်ဆုံးအမြန်နှုန်းမှာ 0.15 m/s, 0.20 m/s နှင့် 0.16 m/s အသီးသီးရှိပြီး 4 rpm တွင် အမြင့်ဆုံးပျမ်းမျှအမြန်နှုန်းမှာ 0.15 m/s, 0.22 m/s နှင့် 0.22 m/ ဖြစ်သည်။ s အသီးသီး။သုံးချပ်ပေါ်မှာ။
vanes 1 နှင့် 2 ကြားတွင် helical စီးဆင်းမှုပုံစံကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ vector field သည် vector ၏ ဦးတည်ချက်ဖြင့် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ရေစီးဆင်းမှုသည် vane 2 ၏အောက်ခြေမှ အထက်သို့ရွေ့လျားနေကြောင်း ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပြသထားသည်။Fig. 4b တွင် အစက်ပြထားသည့်အတိုင်း ဤ vector များသည် blade မျက်နှာပြင်မှ အထက်သို့ ဒေါင်လိုက်မတက်ဘဲ ညာဘက်သို့ လှည့်ပြီး တဖြည်းဖြည်း ဆင်းသွားပါသည်။blade 1 ၏မျက်နှာပြင်တွင်၊ ဓါးသွားနှစ်ခုလုံးသို့ချဉ်းကပ်ကာ ၎င်းတို့ကြားတွင်ဖြစ်ပေါ်နေသော recirculation flow မှ ၎င်းတို့ကိုဝန်းရံထားသည့် downward vector များကိုခွဲခြားထားသည်။တူညီသောစီးဆင်းမှုဖွဲ့စည်းပုံအား လည်ပတ်မှုအမြန်နှုန်းနှစ်ခုလုံးတွင် ပိုမိုမြင့်မားသောမြန်နှုန်း လွှဲခွင်ပမာဏ 4 rpm ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။
blade 3 ၏ အလျင်အကွက်သည် ယခင် blade 3 အောက်တွင် စီးဆင်းနေသော အလျင်နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော အလျင်အကွက်မှ သိသာထင်ရှားသော ပံ့ပိုးကူညီမှု မရရှိပါ။ blade 3 အောက်ရှိ အဓိက စီးဆင်းမှုသည် ရေနှင့်အတူ ဒေါင်လိုက်အလျင် တက်လာခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။
ပုံ 4c တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း blade 3 ၏မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိအလျင်ကိုအုပ်စုသုံးစုခွဲနိုင်သည်။ပထမအသုတ်သည် ဓါး၏ ညာဘက်အစွန်းတွင် တစ်ခုဖြစ်သည်။ဤအနေအထားရှိ စီးဆင်းမှုဖွဲ့စည်းပုံသည် ညာဘက်နှင့် အပေါ်သို့ တည့်တည့်ဖြစ်သည် (ဆိုလိုသည်မှာ blade 2 သို့ ဦးတည်သည်)။ဒုတိယအုပ်စုသည် ဓား၏အလယ်ဖြစ်သည်။ဤအနေအထားအတွက် အလျင်အား လှည့်ပတ်ခြင်းမရှိဘဲ တည့်တည့်သို့ ဦးတည်ထားသည်။အလျင်တန်ဖိုး ကျဆင်းမှုကို ဓါး၏အဆုံးအထက် အမြင့်သို့ တိုးလာခြင်းဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။တတိယအုပ်စုအတွက်၊ ဓါးသွားများ၏ဘယ်ဘက်အစွန်တွင်ရှိသော၊ စီးဆင်းမှုသည် flocculator ၏နံရံကိုဆိုလိုသည်မှာဘယ်ဘက်သို့ချက်ချင်းဦးတည်သည်။အလျင် vector ဖြင့်ကိုယ်စားပြုသောစီးဆင်းမှုအများစုသည်တက်သွားပြီးစီးဆင်းမှုတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းသည်အလျားလိုက်ကျသွားသည်။
လှိုင်းအတက်အကျ မော်ဒယ်နှစ်ခုဖြစ်သည့် SST k–ω နှင့် IDDES တို့ကို blade mean length plane ရှိ အချိန်ပျမ်းမျှအလျင် ပရိုဖိုင်းများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အသုံးပြုခဲ့သည်။ပုံ 5 တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ဆက်တိုက်လည်ပတ်မှုလေးခုဖြင့်ဖန်တီးထားသော အလျင်မျဉ်းကြောင်းများကြား ပကတိအလားသဏ္ဍာန်တူညီမှုကိုရရှိခြင်းဖြင့် တည်ငြိမ်သောအခြေအနေကိုရရှိမည်ဖြစ်သည်။ထို့အပြင် IDDES မှထုတ်ပေးသော အချိန်ပျမ်းမျှအလျင်ပုံစံများကို ပုံ 6a တွင်ပြသထားပြီး SST k – ω မှထုတ်ပေးသောအချိန်ပျမ်းမျှအလျင်ပရိုဖိုင်များကိုပုံ 6a တွင်ပြသထားသည်။6b။
IDDES နှင့် SST k–ω မှထုတ်ပေးသော အချိန်ပျမ်းမျှအလျင်ကွင်းများကို အသုံးပြု၍ IDDES သည် အလျင်ကွင်းပတ်များ၏ အချိုးအစားပိုများသည်။
ပုံ 7 တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း IDDES ဖြင့် ဖန်တီးထားသော အမြန်နှုန်းပရိုဖိုင်ကို ဂရုတစိုက်စစ်ဆေးပါ။ ရောနှောကိရိယာသည် နာရီလက်တံအတိုင်း လှည့်နေပြီး စီးဆင်းမှုကို ပြထားသည့် မှတ်စုများအတိုင်း ဆွေးနွေးထားသည်။
သဖန်းသီးပေါ်မှာ။7 I quadrant ရှိ blade 3 ၏ မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် အပေါ်ပိုင်းအပေါက်ရှိနေခြင်းကြောင့် စီးဆင်းမှုကို ကန့်သတ်မထားသောကြောင့် စီးဆင်းမှုကို ပိုင်းခြားထားသည်ကို တွေ့နိုင်ပါသည်။quadrant II တွင် flocculator ၏ နံရံများဖြင့် စီးဆင်းမှုကို လုံးဝကန့်သတ်ထားသောကြောင့် စီးဆင်းမှုကို ခွဲခြားခြင်းမပြုပါ။quadrant III တွင်၊ ရေသည် ယခင် quadrant များထက် များစွာနိမ့်သော သို့မဟုတ် အမြန်နှုန်းဖြင့် လှည့်သည်။I နှင့် II quadrants အတွင်းရှိ ရေကို mixer ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် အောက်ဘက်သို့ ရွှေ့သည် (ဆိုလိုသည်မှာ လှည့်ပတ် သို့မဟုတ် တွန်းထုတ်သည်)။quadrant III တွင်၊ ရေကို လှုံ့ဆော်ပေးသော ဓါးများဖြင့် တွန်းထုတ်သည်။ဤနေရာရှိ ရေထုထည်သည် ချဉ်းကပ်လာသော flocculator sleeve ကို ခုခံနိုင်သည်မှာ ထင်ရှားပါသည်။ဤ quadrant ရှိ rotary flow ကို လုံးဝ ခွဲခြားထားသည်။quadrant IV အတွက်၊ vane 3 အထက်ရှိ လေစီးဆင်းမှုအများစုသည် flocculator wall သို့ ဦးတည်သွားပြီး အမြင့်သည် ထိပ်အဖွင့်အထိ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်း၏အရွယ်အစားသည် တဖြည်းဖြည်း ဆုံးရှုံးသွားပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဗဟိုတည်နေရာတွင် အပြာရောင်အစက်ရှိသော ellipses များဖြင့်ပြသထားသည့်အတိုင်း လေးထောင့်ပုံ III နှင့် IV ကိုလွှမ်းမိုးထားသည့် ရှုပ်ထွေးသောစီးဆင်းမှုပုံစံများပါဝင်သည်။ဝေ့ဝဲရွေ့လျားမှုကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သောကြောင့် ဤအမှတ်အသားပြုထားသော ဧရိယာသည် လှော်တက်ဖလော်စီလာစက်ရှိ လှိုင်းလုံးစီးဆင်းမှုနှင့် မသက်ဆိုင်ပါ။၎င်းသည် အတွင်းပိုင်းစီးဆင်းမှုနှင့် လှည့်ပတ်စီးဆင်းမှုအကြား ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ပိုင်းခြားထားသည့် quadrants I နှင့် II တို့နှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သည်။
ပုံတွင်ပြထားသည့်အတိုင်း။6၊ IDDES နှင့် SST k-ω ၏ ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ အလျင်အသွင်ပြင်များကြား အဓိကကွာခြားချက်မှာ blade 3 အောက်ရှိ အလျင်၏ပြင်းအားဖြစ်သည်။ SST k-ω မော်ဒယ်သည် ရှည်လျားသောအလျင်စီးဆင်းမှုကို blade 3 ဖြင့်သယ်ဆောင်ကြောင်း ရှင်းလင်းစွာပြသသည်။ IDDES နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။
နောက်ထပ်ခြားနားချက်ကို quadrant III တွင်တွေ့နိုင်သည်။IDDES မှ၊ အထက်တွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း flocculator လက်မောင်းများကြား လှည့်ပတ်စီးဆင်းမှု ခွဲခြားမှုကို မှတ်သားထားသည်။သို့သော်၊ ဤအနေအထားသည် ထောင့်များနှင့် ပထမဓါး၏အတွင်းပိုင်းမှ အနိမ့်အလျင်စီးဆင်းမှုကြောင့် ပြင်းထန်စွာ သက်ရောက်မှုရှိသည်။တူညီသောတည်နေရာအတွက် SST k–ω မှ၊ ကွန်တိုလိုင်းများသည် အခြားဒေသများမှ စီးဆင်းမှုမရှိသောကြောင့် IDDES နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အတော်လေးမြင့်မားသော အမြန်နှုန်းကိုပြသသည်။
စီးဆင်းမှု အပြုအမူနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံကို မှန်ကန်စွာ နားလည်ရန်အတွက် အလျင်အကွက်များနှင့် လမ်းကြောင်းများကို အရည်အသွေးပိုင်း နားလည်မှု လိုအပ်ပါသည်။ဓါးတစ်ခုစီသည် 5 စင်တီမီတာ အကျယ်ရှိသောကြောင့် ကိုယ်စားလှယ်အလျင်ပရိုဖိုင်ကို ပေးစွမ်းရန်အတွက် အကျယ်တစ်လျှောက် အလျင်ခုနစ်မှတ်ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ထို့အပြင်၊ ဓါးမျက်နှာပြင်အထက် အမြင့်၏လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုအဖြစ် အလျင်၏ပြင်းအား၏ပမာဏကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပြီး အလျင်ပရိုဖိုင်းကို ဓါးမျက်နှာပြင်တစ်ခုစီပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်ဆွဲချပြီး အမြင့် 10 စင်တီမီတာအထိ ဆက်တိုက်အကွာအဝေး 2.5 စင်တီမီတာမှ ဒေါင်လိုက် ဒေါင်လိုက်ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။နောက်ထပ်အချက်အလက်များအတွက် ပုံတွင် S1၊ S2 နှင့် S3 ကို ကြည့်ပါ။နောက်ဆက်တွဲ A. ပုံ 8 သည် PIV စမ်းသပ်မှုများနှင့် IDDES နှင့် SST k-ω ကို အသုံးပြု၍ ရရှိသော ဓါးတစ်ချောင်းစီ၏ မျက်နှာပြင်အလျင် ဖြန့်ဖြူးမှု (Y = 0.0) ၏ တူညီမှုကို ပြသသည်။ဂဏန်းမော်ဒယ်နှစ်ခုစလုံးသည် flocculator blades များ၏မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ စီးဆင်းမှုပုံစံကို တိကျစွာ ပုံဖော်နိုင်စေပါသည်။
ဓါးမျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ PIV၊ IDDES နှင့် SST k–ω အလျင် ဖြန့်ဝေသည်။x-axis သည် စာရွက်တစ်ခုစီ၏ အကျယ်ကို မီလီမီတာဖြင့် ကိုယ်စားပြုပြီး စာရွက်၏ ဘယ်ဘက်အစွန်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် မူရင်း (0 မီလီမီတာ) နှင့် စာရွက်၏ ညာဘက်အစွန် (50 mm) ကို ကိုယ်စားပြုသည်။
blades 2 နှင့် 3 ၏ အမြန်နှုန်း ဖြန့်ဝေမှုများကို Fig.8 နှင့် Fig.8 တွင် ပြသထားသည်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း တွေ့မြင်ရပါသည်။နောက်ဆက်တွဲ A ရှိ S2 နှင့် S3 သည် အမြင့်နှင့် ဆင်တူသော လမ်းကြောင်းများကို ပြသထားပြီး Blade 1 သည် သီးခြားပြောင်းလဲပါသည်။blades 2 နှင့် 3 ၏အလျင်သည် လုံးဝဖြောင့်သွားကာ ဓါး၏အဆုံးမှ 10 cm အမြင့်တွင် တူညီသောပမာဏရှိသည်။ဆိုလိုသည်မှာ ဤအချိန်တွင် စီးဆင်းမှုသည် တစ်ပြေးညီဖြစ်လာသည်။IDDES မှ ကောင်းမွန်စွာပြန်ထုတ်ပေးသော PIV ရလဒ်များမှ ထင်ရှားစွာတွေ့မြင်ရပါသည်။ဤအတောအတွင်း၊ SST k–ω ရလဒ်များသည် အထူးသဖြင့် 4 rpm တွင် ကွဲပြားမှုများကို ပြသသည်။
blade 1 သည် ရာထူးအားလုံးတွင် အလျင်ပရိုဖိုင်၏ တူညီသောပုံသဏ္ဍာန်ကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး အမြင့်တွင် ပုံမှန်မဟုတ်ကြောင်း မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပါသည်၊ မွှေစက်၏ အလယ်ဗဟိုတွင် ဖွဲ့စည်းထားသော ဝေ့ဝဲတွင် လက်အားလုံး၏ ပထမဓါးပါရှိသည်။ထို့အပြင် IDDES နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက PIV blade speed profile 2 နှင့် 3 တို့သည် blade မျက်နှာပြင်အထက် 10 cm တွင် တူညီလုနီးပါးရှိသော နေရာအများစုတွင် အမြန်နှုန်းတန်ဖိုးများ အနည်းငယ်ပိုမိုမြင့်မားသည်ကို ပြသခဲ့သည်။
စာတိုက်အချိန်- ဒီဇင်ဘာ-၂၇-၂၀၂၂