搅拌生物反应器的CFD模拟研究
生物反应器的CFD模拟及结构设计
CFD i l t n a d S r c u eDe i n o t r d Bi r a t r S mu a i n tu t r sg fS i e o e c o o r
O 前 言
1 生物 反应 器的 桨叶形 式
在化 工行 业或 其他需 要液 体拌 合过程 的许 多 工
搅 拌 器 的桨 叶形 式主要 有径 向流搅拌 器 和轴 向 流搅拌 器 l l _ 。在发酵 领域 中 ,径 向流搅拌 器 的特 点
业 部 门 中 .都 广 泛使 用 着 各式 各 样 的搅 拌 反应 器 。
的流 动 情 况 和 混 合 过 程 ,是 生 物 反 应 器 设 计 的 难
点 。 目前 ,借 助 于计 算 流 体力 学 (F )进 行模 拟 , CD 可 以为搅 拌器 的结 构设计 提供 参考 ,能 够弥 补经 验
设计 方法 的不 足, 有助 于生 物反应 器 的技术创 新 。
刘 凯 ,男 ,1 8 9 6年 生 ,硕士 研 究 生 。 武汉 市 ,4 0 0 。 3 2 5
的需 要 。因此结 合 两种流 型 的多层 、组 合式 搅拌 器 应运 而生 。 当发 酵罐 底部 通人气 体 时 。安装 在底 部 的径 向流搅 拌器 将气 体打 散成小 气 泡 ,增 加 气液 两
摘 要
利 用计 算 流体 力 学 ( F C D)软件 Fu n ,以 多重参 考 系法对发 酵 行 业 中的发 酵罐 搅 let
拌 流 场进行 整体数 值模 拟 。基 于标 准 的 , s紊流模 型模 拟 了发 酵罐 内的 流场 分布 ,分析 了垂 c —
搅拌生物反应器混合特性的数值模拟与实验研究
2005 年 4 月 The Chinese Journal of Process Engineering Apr. 2005收稿日期:2004−07−29,修回日期:2004−09−27作者简介:洪厚胜(1965−),男,江西省鄱阳市人,博士,副教授,主要从事生化工程及生化反应器的研究.搅拌生物反应器混合特性的数值模拟与实验研究 洪厚胜, 张庆文, 万红贵, 欧阳平凯 (南京工业大学制药与生命科学学院,江苏 南京 210009)摘 要:以工程流体计算软件CFX −4.4为工具,对不同规模的机械搅拌生物反应器的混合特性进行数值模拟,研究了不同操作条件下反应器混合时间的变化规律. 采用pH 电极在位监测[H +]的方法实验测定混合时间. 模拟结果与实验测定值之间的误差随反应器容积增大而逐渐减小,对容积为25 m 3的反应器误差小于11.6%. 关键词:搅拌生物反应器;混合时间;计算流体力学;数值模拟中图分类号:TQ018 文献标识码:A 文章编号:1009−606X(2005)02−0131−041 前 言 尽管目前已开发出许多新型的生物反应器,但机械搅拌式生物反应器因其搅拌桨结构的多样性、混合与传质方面的高弹性而具有通用性强、操作范围宽等特点,在食品发酵、生物制药等生物技术行业中的应用仍占统治地位,而且这种趋势在近期不会改变[1]. 反应器的混合时间是衡量其混合传质性能的重要指标,主要受反应器的结构与操作条件的影响[2],对反应器的设计放大及操作优化具有重要的参考价值.传统的混合时间测量方法主要有脱色法[3]、光学法[4]及电导法[5,6]等,这些测量方法都存在着一定的局限性,应用于大型生物反应器混合传质研究往往成本高、精度低、操作困难. 本工作用计算流体力学(Computational Fluid Dynamics ,简称CFD)技术对0.05, 1.0, 25.0 m 3三种规模的机械搅拌式生物反应器的混合行为进行数值模拟,研究在不同操作条件下混合时间的变化规律,并将模拟结果与实测结果进行比较,验证CFD 模拟技术用于机械搅拌生物反应器混合性能研究的可行性,以期为工程应用建立基础.2 实 验 2.1 实验设备 实验设备是常用的机械搅拌式通风发酵罐,又称标准罐,如图1所示,主要由椭圆封头、挡板、标准六平叶圆盘涡轮搅拌桨(Rushton 型)构成. 挡板与器壁间空隙取反应器内径的1%,具体尺寸见表1.位点A 及B 分别为测定混合时间时的加料点和监测点,加料点A 高度在上搅拌桨的上边缘位置,监测点B 高度约在下两个搅拌桨高度的中点处,两位点均在相邻两挡板之间的中点且离器壁0.1 m 左右处. 反应器内图1 机械搅拌生物反应器几何结构示意图Fig.1 Sketch of stirred biochemical reactor 表1 实验设备主要尺寸 Table 1 Main dimensions of experimental apparatus料液装填系数为78%. 2.2 混合时间测量方法 实验在25℃下进行,用HCl 溶液作为酸性示踪剂,在加料点A 处瞬间注入,同时通过安装在监测点B 处的pH 电极和与之相联的计算机记录液体pH 值的变化,从Tank dataTank 1 Tank 2 Tank 3 Liquid volume, V (m ) 0.05 1.0 25.0 Liquid height, H L (m) 0.5 1.42 4.0 Tank diameter, D T (m) 0.3 0.8 2.4 Number of baffles, N B 3 4 4 Number of impellers, N I 2 3 3 Baffle width, W (m) 0.03 0.06 0.24 Baffle depth, H B (m) 0.425 1.3 4.03 Impeller diameter, D I (m)0.125 0.28 0.75 Space between impellers, S I (m) 0.25 0.56 1.4 Bottom-impeller elevation, S B (m)0.025−0.165而反映液体中[H +]浓度的变化. 典型的[H +]变化过程如图2所示[7]. 一般混合过程中示踪剂浓度变化曲线的振幅随时间指数递减,而其频率与时间无关,混合时间可以从曲线上读出. 混合时间t m 是指示踪剂注入反应器至达到一定混匀程度的时间. 混匀程度的定义为0.5100%C Cm C ∝∝−∆=×. 通常认为m 达到95%时,流体即混合均匀,此时的混合时间常用t 95来表示.3 CFD数值模拟 3.1 基本原理 3.1.1 基本数学模型在工业生产常用的操作条件下,生物反应器内液体湍流运动可由时均方程组来描述,其流动守恒方程组由张量表示的通用形式描述如下:()()()k k k kv S t x x x φφφρφρφΓ∂∂∂∂+=+∂∂∂∂, 式中,φ表示质量组分、速度、压力、湍流动能、湍流耗散等变量,S φ为源项,Γφ为湍流扩散,在计算示踪剂浓度场时,Γφ=ρD φ+µT /σφ, D φ为示踪剂分子扩散系数,µT 为湍流动力粘度,其值取于速度场湍流k −ε双方程模型,σφ为湍流Prandtl 数. 3.1.2 混合时间模拟生物反应器中物料在混合过程中的浓度分布随时间变化的非稳态过程通常有两种数值计算方法,一种是联立所有方程进行求解,另一种是假设速度场稳定,单独进行流场计算. 本研究的混合时间计算采用后一种方法. 具体模拟分两步进行:第一步,用单物质模型计算稳态流场,模拟的单物质是水;第二步,在上述稳态流场的基础上引入双物质模型(如水和示踪剂)进行非稳态计算. 在加料点设置初始示踪剂的注入量,在计算过程中求解监测点示踪剂的浓度变化,当混匀程度达到95%时,即认为达到了完全混合. 这段时间就称为搅拌反应器的混合时间,记为t 95. 3.2 数值计算 3.2.1 几何模型的构建及网格划分对于带有六平叶圆盘涡轮桨及挡板的搅拌生物反应器,由于其结构的对称性,故可以用通过轴心的垂直截面将其分成对称的若干部分. 如1.0 m 3机械搅拌发酵罐就可以对称地分成两部分,只对其中一部分进行几何体构建及网格划分. 机械搅拌生物反应器中搅拌桨与挡板之间相对移动的动界面可采用滑移网格法处理. 这种方法将计算区域分为两部分,如图3所示,一部分包含了运动的搅拌桨叶,另一部分包含反应器的其他静止部分,两部分网格之间要求彼此独立,两者之间的物质、动量传递通过定义接触边界面的粘联来实现.网格划分采用在正交圆柱坐标下的结构化网格,同时采用分块网格技术,在反应器中心部位网格线较密、外围较疏,这也是由流动的特点决定的. 这样可以减少假扩散,对解的收敛和求解速度都十分有利. 其对应的3种反应器(0.05, 1.0, 25.0 m 3)几何体划分的网格总数分别为158268, 215712和246996,网格的划分对求解已经达到了无关性标准. 1.0 m 3反应器具体网格空间划分见图3所示.设定流体在反应器壁处的流动速度为0,即无滑移边界条件;假定流体表面与大气无摩擦,在反应器的液体表面采用所谓的自由滑移边界条件;在轮轴处采用无移动及轴对称设定. 3.2.3 数值求解整个方程组的求解通过流体工程软件CFX −4.4完(a)(b)第2期 洪厚胜等:搅拌生物反应器混合特性的数值模拟与实验研究 133 成,通过有限体积法将微分方程组离散成差分代数方程组后,各变量差分方程用沿主流方向逐线扫描的低松弛迭代求解. 压力−速度耦合求解采用SIMPLEC 算法.4 结果与讨论 对于大多数生化反应,物料的混匀效果和混合速率决定着反应效率和生产成本,对生物反应器的混合特性的研究具有现实意义. 在搅拌生物反应器中,物料的混合作用主要由主体流动、湍流及分子扩散这3种机理的协同作用引起. 图4所示是0.05 m 3反应器在230 r/min 的搅拌转速下不同时刻示踪剂浓度值的分布. 从图中可以很直观地观察到示踪剂的混合过程. 图5为不同体积搅拌生物反应器的混合时间模拟结果与实验结果的比较. 从图中可以看出,模拟结果在趋势上与实验结果有很好的一致性,随着搅拌转速的提高,反应器混合时间逐渐变小. 从图也清楚地看出数值模拟得到的搅拌混合时间均比实验验证值要大,产生此误差的原因有很多,主要是由采用的计算方法所引起的. 因为这种方法计算首先要假设流场稳定,而实际搅拌反应器内流场并不是稳定不变的,而是呈无规则变化的非稳态过程,但流场的不稳定可以促进传质的进行,从而使混合时间减小. 就这一点来看,本研究的模拟结果与Schmalzriedt 等[8]、Bujalski 等[9]所描述的情况基本一致. 混合时间的模拟与实验结果的误差比较见表2.图5 混合时间的模拟与实验结果比较Fig.5 Comparison between simulative and experimental mixing timest =20 s10020030040020406080100120140t 95 (s )R (r/min)6080100120140160100110120130140150160170R (r/min)14016018020022024040455055606570758085R (r/min)134 过 程 工 程 学 报 第5卷表2 混合时间的模拟与实验误差比较 Table 2 Comparison of deviations between simulative and experimental mixing timesTank 1 Tank 2 Tank 3 .50 230 400 150170 190 210 230 70 90 110 130 150 Simulation value (s) 137.5 27.9 18.0 81.9 72.2 64.6 57.2 51.1 167.4 151.1 135.3 118.3 105.0 Experiment value (s) 104.0 17.0 11.0 73.0 60.0 53.0 49.0 43.0 165.0 140.0 129.0 106.0 102.0 Deviation (%)32.264.1 63.612.220.321.916.7 18.8 1.5 7.94.911.6 2.9分析比较图5和表2所给数据还可以得知,它们的误差分别在64.1%, 21.9%及11.6%以下. 随着搅拌生物反应器容积的增大,数值模拟与实验结果之间的误差逐渐变小,模拟的可靠性逐渐增大. 对容积为25 m 3的工业规模的生物反应器,模拟与验证之间的误差值小于11.6%,完全符合当前数值模拟的工程应用要求. 产生这种现象可能是小反应器中流场的无规则周期性振荡更甚,偏离本研究数值计算的第一步流场稳定的假设条件更远所致.5 结 论 以流体工程软件CFX −4.4为工具,对不同规模的机械搅拌生物反应器的混合特性进行了数值模拟,建立了最大容积为25 m 3的工业规模冷模实验装置和混合时间测定方法,并对模拟结果进行了验证. 研究结果表明,本工作建立的数学模型及采用的算法是可行的;CFD 技术可用于机械搅拌式生物反应器混合传质的基础研究和反应器的优化设计及工程放大的应用研究.符号表:S L两搅拌桨间距 (m)W挡板宽度 (m)t 时间 (s) x k 坐标位置 (m) t m 混合时间 (s) ρ 流体密度 (kg/m 3)t 95 混匀程度95%的混合时间 (s) ∆C信号波峰值波动范围 (mol/L) v 流体质点的速度 (m/s) µT 湍流动力粘度 [kg/(m ⋅s)] V反应器体积 (m 3)σφ湍流Prandtl 数参考文献:[1] 赵学明. 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生物搅拌反应器内混合情况的CFD模拟及在发酵中的应用
开发应用2008,Vol .25N o .7化学与生物工程Chemistry &Bioen gineering54 收稿日期:2008-03-21作者简介:蒋啸靖(1982-),女,上海人,硕士研究生,研究方向:发酵工程;通讯联系人:张嗣良,教授。
E -mail :siliangzh @ecust .edu .cn 。
生物搅拌反应器内混合情况的CFD 模拟及在发酵中的应用蒋啸靖,夏建业,赵 劼,储 炬,王永红,庄英萍,张嗣良(华东理工大学生物反应器国家重点实验室,上海200237) 摘 要:用计算流体力学(CF D )方法模拟了50L 生物反应器中不同的搅拌桨组合对搅拌流场、混合时间的影响,并从流体力学角度对生物反应器搅拌桨组合进行了优化。
将模拟优化结果用于重组大肠杆菌发酵过程,结果表明,优化后的搅拌桨组合可以改善发酵罐内部的流场和气体分布,能够明显降低获得相同溶氧所需的转速和最大通气量,而菌体生物量和产酶水平也略有提高。
关键词:计算流体力学;生物搅拌反应器;多桨叶系统中图分类号:T Q 920.1 文献标识码:A 文章编号:1672-5425(2008)07-0054-04 生物搅拌反应器中流体混合过程对放大培养是一个关键的限制因素,不同的搅拌桨组合对混合过程有很大影响,随着桨叶组合不同,反应器内各处的流体力学性能、溶氧浓度、营养物浓度、湍流能量耗散强度等参数也有很大不同[1~3]。
混合时间是表征搅拌槽反应器内流体混合过程、评定搅拌器效率的一个重要参数。
Kalischew ski 等[4]及Jaramilo 等[5]分别在搅拌反应器和环流反应器中研究了氧传递系数与混合时间的关系,结果表明对混合时间的研究能给出反应器中总体反应速率及传质和传热速率的信息。
然而,实验测定混合时间无法在不透明的罐体中进行,所测数据被限制在罐体中的个别点,所需设备价格昂贵,并且要求满足严格的实验条件。
近年来,计算流体力学(CFD )方法在发酵过程研究中获得长足发展,利用CFD 方法可以方便地获得搅拌槽内的混合信息,节省大量的研究经费,获得实验手段所不能得到的数据。
搅拌釜生物反应器中污泥絮凝曝气的CFD多相种群平衡耦合模型的联合仿真
搅拌釜生物反应器中污泥絮凝曝气的CFD多相种群平衡耦合模型的联合仿真摘要:曝气搅拌槽生物反应器通常用于通过微生物环境转化有机物和去除营养物质。
基于气(气)固(泥)群体平衡模型(pbm)的多相流计算流体动力学CFD(Computational Fluid Dynamic CFD)在不同时间尺度上模拟复杂的多物理现象。
联合模拟耦合CFD-PBM 动力学模型,捕捉生物质生长动力学和反应器水力动力学对整个过程的影响。
絮体粒径分布是至关重要的,因为它决定了最终絮体结构的不同等级,分别用作商业好氧废水处理。
耦合群体平衡方程采用连续偏微分方程的非均相离散方法求解污泥絮体,气相采用标准矩法求解,二者同时求解同时求解,影响生物质动力学的增长。
此外,在全瞬态CFD分析中,还研究了搅拌器转速和空气流速对生物量动态增长的影响。
通过用户定义函数(UDF),模型中使用了生物量增长率的动力学,作为氧饱和度和空气/流量平衡的函数。
多相系统方法学中的多物理综合模拟(co-simulation)是研究生物反应器中生物量生长各个参数影响的一个有价值的工具。
引言:群体平衡模型(PBM)在生物制药、污水处理厂、食品加工、生物反应器、细菌生长培养等领域有着广泛的应用(Zhang,2009;ANSYS Theory guide,2015;Qian Li,2017)。
在生物化学工业中,种群平衡模型对颗粒或气泡尺寸分布(PSD)的确定起着重要作用。
(Ding和Biggs,2006)使用离散PBM模型检验了活性污泥絮凝,确定了剪切和颗粒大小对碰撞效率的破碎率系数影响。
平均流速梯度增大,絮体粒径减小。
过程是周期性的,絮体的大小随着时间的推移而变化,聚集和分解是唯一的过程机制。
在不假设悬浮液的流变依赖性与碎裂、异凝、异聚、颗粒吸附或核化现象之间的额外相互作用的情况下,简化了文献中的种群平衡模型的大小(Heath等人,2003;Oshinowo等人,2016;Chen等人,2004)。
搅拌反应器流场及动力性能的模拟及实验的分析研究
郑州大学硕士学位论文图2-5基本尺寸示意图2.3.2网格划分图2-6网格划分示意图在对指定的问题进行CFD模拟计算之|j{『,首先要将计算区域离散化,即把空圈3-2平直叶桨流场拍摄图PIV实验结果FLUENT模拟结果图3-3平直叶桨速度矢量对比图由图3—3可以看出,平直叶桨是径向流搅拌桨,在搅拌槽内形成的流场具有典型的“双循环”流动形态:旋转桨叶在桨叶区产生高速径向射流,撞击到槽壁后,径向射流分成两部分,一部分沿着槽壁向上流动,到达液面后沿着搅拌轴向下流回桨叶区;另~部分向下流向槽底,再向上流回桨叶区。
总体上PIV所得到的速度矢量图和FLUENT得到的基本一致,两种方法得到的桨叶下部的循环基本一致,而PIV得到的桨叶上部的循环比FLUENT得到的更清晰,因此两种方法得到的速度数据值不一定吻合,需要通过具体的数值对比来进一步验证。
3.1.2450倾角折叶桨由数码相机拍摄到的截面0=50的流场状态如图3-4所示,图中的亮点为荧光示踪粒子。
同样的,经过PIV系统的可适应相关算法处理后,得到速度矢量图,截面0=5。
的速度矢量图与模拟结果的对比如图3.5所示。
图3-4450倾角折叶桨流场拍摄图PIV实验结果FLUENT模拟结果图3-545a倾角折叶桨速度矢量对比图第4章模拟结果的对比与分析4.1流场的宏观规律在验证了FLUENT模拟结果的可靠性之后,本文迸一步对所研究的搅拌反应器模型的内部流场进行考察。
首先要考察的是搅拌反应器内部流场的宏观规律,即是物料在反应器内部的总体运动趋势,速度矢量图是最直观的表达形式。
4.1.1平直叶桨截取z--Omm、z=3mm、y=9.5ml'n三个分别垂直于Z轴和Y轴的轴侧截面,三个面的速度矢量图分别如图4—1、图4.2、图4.3所示。
图4-Iz=omm截面速度矢量图图4.2z=3mm截面速度矢量图图4-3y=9.5mm截面速度矢量图出图4.1、图4.2可以看出,径向流的平直叶桨在搅拌槽内形成“双循环”流动形态,桨叶上部的循环可以使顶部加料口加入的物料流向混合程度强烈的桨叶区,桨叶下部的循环可以使槽底加料口加入的或者沉积在底部的物料流向桨叶区。
基于CFD仿真分析的搅拌反应釜混合特性研究
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Key words: CDF simulation; Stirred tank reactor; Mixing characteristics
DOI:10.16570/ki.issn1673-6850.2019.01.005
1 前言
搅拌釜三维流场的数值模拟
节,包括流速、湍流粘度、剪切力、正压力、气体分布和混合时间等,而传统的 工程方法只能通过经验公式得到整个搅拌釜的平均剪切力大小, 平均混合时间等。 (2) 通过 CFD 模拟,我们可以在计算机的虚拟现实系统中对不同类型的反应器、 搅拌釜的不同桨型以及搅拌釜的不同尺寸进行模拟,研究这些参量的变化对反应 器内部流场的影响, 而不需要设计、 制造各式的反应器以及进行大量的实验工作。 (3) 结果精确,节约人力、财力。
(2-3)
2.2 搅拌釜结构
本次模拟的包括单层和双层涡轮搅拌桨的夹套搅拌式间歇反应器,筒体为圆 柱形,釜底采用标准椭圆形封头。结构尺寸如图 2-1 所示。反应器容积:50 L; 搅拌釜直径:DT = 400 mm; 搅拌釜高度:H = 1.2 DT = 480 mm;液体深度:HL =1.0DT = 400 mm ;挡板数目:4 个;挡板宽度:Wb = 1/10 DT = 40 mm ;六平直叶片涡轮 搅拌桨叶轮直径:D = 1/3 DT = 133 mm ;叶片个数:6 个 ;叶片宽度:d = 18 mm 叶片长度:l = 23 mm 叶离釜的高度: Hi =1.0 D = 133 mm,转速的考察:120 r/min、 150 r/min 、180 r/min 、210 r/min 、240 r/min。
1.2 CFD 模拟搅拌釜
CFD 在搅拌釜式中的应用可以追溯到 20 世纪 70 年代,近年来 CFD 技术的 发展都可以从在该反应器的应用中体现出来。 从数值模拟的角度来看,模拟搅拌槽 的一大难题是如何处理好运动的桨叶和静止的挡板及槽壁之间的相互作用,为了 解决这个问题已经提出了不同的模拟方法:“黑箱”模型法、内外迭代法、多重 参考系法 (MRF)和滑移网格法 (SG)等。本文选用 MRF 方法进行模拟,桨叶及其 附近流体区采用旋转坐标系,其它区域采用静止坐标系。
搅拌式反应器的模拟与优化设计
搅拌式反应器的模拟与优化设计摘要在综述了计算流体力学(CFD)技术在搅拌式反应器中的研究进展的基础上,着重讨论了搅拌式反应器中流场的模拟方法, 包括“黑箱”模型法、内外迭代法、多重参考系法和滑移网格法, 并指出了CFD技术的发展方向。
在此基础上, 对反应器内流场的数学模型进行了介绍与评价。
最后提出应用人工神经网络技术与遗传算法, 优化生物反应的工艺操作条件, 并结合CFD技术, 实现生物反应器的结构优化, 从而达到对生物反应系统整体优化的目的, 以指导实验与工业生产。
关键词计算流体力学,搅拌式反应器,数值模拟,人工神经网络,优化设计Simulation and optimization design ofStirred reactorAbstract:Base on the overview of computational fluid dynamics (CFD) technology in the stirred reactor research,we focused on the mixing reactor simulation of the flow field, including "black box" model of law, internal and external iteration, multiple reference frame method and the sliding mesh method, and pointed out the direction of development of CFD technology. On these basis,we described and evaluated the reactor flow mathematical model.We concludes with the application of artificial neural network and genetic algorithm to optimize the process operating conditions, biological response, and results combined CFD technology to achieve optimization of the structure of the bioreactor, so as to achieve overall optimization of the bioreactor system aims to guide experiments and industrial production.Keyword: computational fluid dynamics, stirred reactor, numerical simulation, artificial neural networks, optimization第1章前言搅拌式反应器( Stirred Tank Reactor, STR)因其结构灵活、操作方式多样等特点, 广泛应用于生物化工、冶金、食品、医药及环境等领域。
搅拌反应器内气液两相流的CFD研究进展
近年 来 ,随着计 算 流体力 学 ( F ) 术 的迅 速 CD 技 发展 ,使 通过 C D模拟 的方法对气液体 系内速度 场、 F 温度场 、浓度场等详细信息获取成为可能 。对多相 流 反 应器内流体流动状况进行数值模拟 ,可望 预测 出不
同操作条 件下反应器 内流体 流动的细节 和湍流特性 , 很 大程度 上弥补 了 由于测试 手段限制的不足 ,为该类
反 应器的设计、优化和放大提供依据 。
茜(i ) V (p :: p i ‘ i)0 a+
速度 。
( 1 )
式 中P, j / ,b分别 为密度 、相含率 和相平均 i
1 搅拌反应器 内气液 两相流CF D模拟方法
目 对气液两相流模拟 主要有三类方法 [] 即: 前 1 - 2
第4 9卷第 1 期
2l 0 2年 2 月
化
工
设
备
与
管
道
Vb . N O.1 1 49 Fe 2 2 b. 01
P OC S Q P NT& P PNG R E SE UI ME I1
・
综 述
・
搅 拌反应器 内气 液两相流 的C D研 究进展 F
王嘉骏 , 李 良超 , 顾 雪萍, 冯连芳
离散 的颗粒 当成离散相处理 ,还将宏观连续 的流体相
临界气 泛转 速 、平 均 气含 率 、传 质特 性 等 。局 部特
性 包括湍 流强度 、湍 流尺度 、气 泡尺寸大 小及分 布、
局部相含 率、气体局部停 留时 间等 。许多研究通过对
宏 观特性 ,如搅拌功率 和平均气含率 的研究 ,得到一 些 经验关 联式 ,但这些关联式 只在一定条件 和装置下
cfd技术在搅拌器中的应用
cfd技术在搅拌器中的应用
计算流体力学(CFD)技术在搅拌器中的应用非常广泛,它可以
帮助工程师们理解和优化搅拌过程中的流体动力学行为。
以下是关
于CFD技术在搅拌器中应用的一些方面:
1. 流场模拟,CFD技术可以用来模拟搅拌器中的流场,包括速度、压力、温度等参数的分布情况。
通过对流场的模拟,工程师可
以更好地了解搅拌器内部的流体运动规律,从而优化搅拌器的设计
和操作参数。
2. 搅拌效果分析,CFD技术可以帮助工程师分析搅拌器对流体
的搅拌效果,包括混合程度、悬浮物分布等。
通过模拟不同搅拌条
件下的流场情况,可以评估搅拌器的性能,并进行优化设计。
3. 能耗和杂质分析,CFD技术可以用来分析搅拌器的能耗情况,帮助工程师优化搅拌器的操作参数,降低能耗。
同时,也可以通过
模拟流场来分析搅拌过程中的杂质分布情况,帮助提高产品质量。
4. 搅拌器结构优化,CFD技术可以用来优化搅拌器的结构设计,包括叶片形状、搅拌器布局等。
通过模拟不同结构参数下的流场情
况,可以找到最优的结构设计方案。
总的来说,CFD技术在搅拌器中的应用可以帮助工程师更好地理解搅拌过程中的流体动力学行为,从而优化搅拌器的设计和操作参数,提高生产效率和产品质量。
搅拌釜反应器的流场模拟与优化设计研究
搅拌釜反应器的流场模拟与优化设计研究第一章:引言搅拌釜反应器是化工、制药、食品等工业领域中常用的设备,也是实现反应过程的关键设备之一。
其主要功能是通过搅拌设备在反应过程中将反应液混合均匀,达到理想的反应速率。
在搅拌釜反应器设计中,流场模拟是一种重要的工具,可以通过流动分析和数值计算等方法优化设计,使其反应过程更加高效、安全、稳定,具有重要的工程意义。
本文将从理论原理、模拟方法、优化设计、结尾呈现原创的研究结果等角度入手,阐述搅拌釜反应器的流场模拟与优化设计研究。
第二章:理论原理搅拌釜反应器的流场研究是以流体力学为基础的。
在搅拌釜反应器内壁上产生了大量的涡流、流动、湍流、涡漩等现象。
其中,湍流是指流体的非线性、非定常流动,通常伴随着涡旋和流体的弹性变形。
流体湍流的产生和发展与流体速度、密度、粘度等流体本身因素、壁面粗糙度、角度、湍流度等壁面因素都与密切相关。
第三章:模拟方法针对搅拌釜反应器的流体力学数学表达式,可以采用CFD(计算流体力学)方法进行模拟计算。
CFD方法是一种基于数值分析方法的流体力学计算,通过将物理模型转化为数学模型,对流体流动、传热传质、化学反应以及质量传递等过程进行数值模拟计算。
CFD方法具有计算精准、节约资源、提高效率等优势,被广泛应用于流体力学研究领域。
在进行搅拌釜反应器流场模拟时,需要采用适当的模型进行建模,并根据实际情况选择合适的计算方法和求解策略,对物理模型进行数值模拟。
第四章:优化设计搅拌釜反应器的优化设计是指通过模拟计算结果,运用CFD 方法进行分析、优化和设计,以达到改进设备性能的目的。
在进行优化设计时,应结合实际情况,从减小阻力、降低能耗、提高混合质量、优化流量场、改进搅拌器等方面入手,对搅拌釜反应器进行整体设计和改进。
第五章:结论本文探究了搅拌釜反应器流场模拟与优化设计的研究,并通过CFD方法进行模拟计算和优化设计。
通过对模拟结果的分析,得出了搅拌釜反应器的混合效果、流场形态、涡流特性、湍流度等性能参数,并进行了合理优化设计,提高了设备的效率和性能。
cfd技术在搅拌器中的应用
cfd技术在搅拌器中的应用全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:标题:CFD技术在搅拌器中的应用引言搅拌器是化工生产过程中常见的设备,广泛用于搅拌液体、气体或固体的混合物。
在传统的设计过程中,通常需要通过试验和经验来确定搅拌器的参数,这种方法存在成本高、效率低等问题。
随着CFD (计算流体力学)技术的发展,它在搅拌器设计中的应用日渐增多,能够更准确、快速地模拟搅拌器的流场特性,为优化设计提供技术支持。
CFD技术在搅拌器中的应用1. 流场模拟CFD技术可以模拟搅拌器中的流场特性,包括速度场、压力场、温度场等,从而帮助工程师了解混合物在搅拌器中的流动情况,预测搅拌效果。
通过CFD模拟,可以有效分析搅拌器的工作状态,找出存在问题并进行优化改进。
2. 动态模拟CFD技术可以进行搅拌器的动态模拟,模拟不同转速、不同搅拌方式下的混合效果。
通过CFD模拟,可以比较不同设计参数对搅拌效果的影响,为工程师提供参考,指导实际生产。
应用案例1. 在湿法脱硫设备中,搅拌器的搅拌效果对脱硫效率有重要影响。
通过CFD模拟,工程师可以优化搅拌器结构,提高脱硫效率。
结论CFD技术在搅拌器中的应用为工程师提供了便利和支持,能够更准确、快速地模拟搅拌器的流场特性,帮助工程师优化设计,提高生产效率。
随着CFD技术的不断发展和应用,相信在未来的搅拌器设计中将发挥更大的作用。
第二篇示例:搅拌器是工业生产中常见的一种设备,用于搅拌不同物料以达到混合、均匀、溶解等目的。
在搅拌器的设计与优化过程中,计算流体力学(CFD)技术的应用日益广泛。
CFD技术可以帮助工程师更好地理解搅拌器内流体的运动规律和作用机理,进而提高搅拌器的性能和效率。
CFD技术可以帮助工程师模拟搅拌器内部的流动场。
在传统的试验方法中,测量搅拌器内部流体运动的参数往往成本高昂、耗时且难以控制。
而利用CFD技术可以通过数值模拟的方法准确地预测搅拌器内部的流动情况,包括速度场、压力场、湍流等。
生物反应器不同搅拌速度的计算流体力学模拟及对悬浮培养cho细胞的影响
生物反应器不同搅拌速度的计算流体力学模拟生物反应器不同搅拌速度的计算流体力学模拟及对悬浮培养cho细胞的影响及
对悬浮培养cho细胞的影响
生物反应器是用于生物过程的装置,其中搅拌速度是影响反应器内流体力学行为和细胞生长的重要参数之一。
计算流体力学(CFD)模拟是一种将流体动力学方程与计算方法相结合的数值模拟方法,可以用于分析生物反应器中不同搅拌速度下的流体行为和对细胞的影响。
通过CFD模拟,可以计算得到反应器内不同搅拌速度下的流
场分布、液体的速度和压力分布,并进一步分析流体的剪切力、混合程度等参数。
这些参数对细胞生长、传质和代谢活性等有着重要的影响。
对于悬浮培养CHO细胞来说,搅拌速度对培养过程中细胞的
悬浮状态、生长和代谢产物的产量都有直接影响。
通过CFD
模拟,可以预测不同搅拌速度下细胞的受力情况、气泡的尺寸和分布等参数,进而优化反应器设计和操作条件,以提高
CHO细胞的生长和代谢活性。
例如,较低的搅拌速度可能导致细胞沉降或聚集,影响氧气和营养物质的传递,从而限制细胞生长和代谢产物的产量。
而较高的搅拌速度可能导致细胞受到较大的剪切力和机械应力,对细胞造成损伤和破坏。
因此,通过CFD模拟可以评估不同搅拌速度下细胞受力情况
和培养环境的变化,为优化细胞培养过程提供重要的参考和指
导。
在实际操作中,可以根据CFD模拟结果选择合适的搅拌速度,以提高CHO细胞的生长和代谢活性,进而提高产量和质量。
生物搅拌反应器内混合情况的CFD模拟及在发酵中的应用
时间 的研 究能 给 出反应器 中总体反 应速率 及传 质和 传
热速率 的信 息 。然 而 , 验测 定混 合 时 间无 法 在 不 透 实 明 的罐 体 中进行 , 所测数 据被 限制 在罐体 中的个别 点 , 所需设 备价 格 昂贵 , 且要求 满足 严格 的实验 条件 。 并
参数 也有很 大不 同[ 。 】 ] 混合 时 间是表 征搅 拌 槽 反 应器 内流 体 混合 过 程 、 评定 搅拌 器效 率的 一个 重要 参 数 。Kai h wsi [ l ce k 等 4 s ] 及 J rmi aa l o等 分 别在搅 拌反 应器 和环流 反应器 中研
蒋 啸靖 , 夏建 业 , 赵 劫, 储 炬 , 永红 。 王 庄英 萍 。 嗣 良 张 ( 东理 工大 学生物反 应 器 国家重点 实验 室 , 海 2 0 3 ) 华 上 0 2 7
摘
要: 用计 算 流体 力 学 ( F 方 法模 拟 了 5 C D) OI 生物 反 应 器 中不 同 的搅 拌 桨组 合 对 搅 拌 流 场 、 混合 时 间 的影 响 , 并
中 图分 类 号 : 2 . TQ 9 0 1 文 献标 识码 : A 文 章 编 号 : 6 2 5 2 ( 0 8 0 — 0 5 一O l7— 4520)7 0 4 4
生 物搅 拌反 应器 中流体 混合过 程对 放大 培养是 一 个 关键 的 限制 因素 , 同的 搅 拌 桨组 合 对 混合 等 : 生物搅 拌反应器 内混合情 况的 C D模 拟及 在发酵 中的应用/0 8年囊 7期 F 20
近年来 , 计算 流 体 力 学 ( F 方 法 在 发 酵过 程 研 C D)
机械搅拌生物反应器的CFD模拟及剪切力对红花细胞悬浮培养的影响
机械搅拌生物反应器的CFD模拟及剪切力对红花细胞悬浮培养的影响张建文;刘禹;夏建业;郭美锦;王泽建;庄英萍【摘要】采用计算流体力学(CFD)技术模拟5L机械搅拌生物反应器中不同搅拌转速对流场的影响,分别考察不同搅拌速度下,红花悬浮细胞培养过程中生物量、细胞活力、pH、糖耗、DO(溶解氧)、电容、电导、CER(单位体积发酵液在单位时间释放CO2的物质的量)的变化.结果表明:红花细胞对剪切环境有个适应过程,在搅拌生物反应器中悬浮培养,能够耐受剪切力值ε.,CFD≤0.8 W/kg,细胞可以适应剪切环境,细胞活力能够恢复,结束延滞期快速积累生物量;当剪切力εave,CFD>0.8 W/kg时,细胞不能耐受剪切环境,受到较大损伤,导致细胞活力很低,裂解死亡.【期刊名称】《华东理工大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2016(042)004【总页数】7页(P492-498)【关键词】植物细胞悬浮培养;剪切力;生物反应器;CFD模拟【作者】张建文;刘禹;夏建业;郭美锦;王泽建;庄英萍【作者单位】华东理工大学生物工程学院,国家生化工程技术研究中心(上海),上海200237;华东理工大学生物工程学院,国家生化工程技术研究中心(上海),上海200237;华东理工大学生物工程学院,国家生化工程技术研究中心(上海),上海200237;华东理工大学生物工程学院,国家生化工程技术研究中心(上海),上海200237;华东理工大学生物工程学院,国家生化工程技术研究中心(上海),上海200237;华东理工大学生物工程学院,国家生化工程技术研究中心(上海),上海200237【正文语种】中文【中图分类】Q815植物细胞培养是生物合成次级代谢物的重要途径之一。
由于植物细胞个体较大,胞内含有占体积很大比例的大液泡,使细胞对物理剪切压力很敏感,其对剪切力的敏感性远大于微生物。
由于通气和搅拌的原因,植物细胞在反应器中培养是完全处于流体压力下[1],在流体压力的影响下,植物细胞的生长速率和次级代谢物合成的速率往往受到影响[2],而且不同的植物细胞系对流体压力响应程度有一定的差别。
搅拌生物反应器的CFD模拟研究
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搅拌式生物反应器的模拟、优化设计与放大研究的开题报告
搅拌式生物反应器的模拟、优化设计与放大研究的开题报告一、研究背景及意义:生物技术已成为当今世界生产和资源利用的重要手段,其中搅拌式生物反应器作为一种最常见的生物反应器具有着广泛的应用。
搅拌式生物反应器主要用于微生物发酵、细胞培养、生物酶制备等领域,具有混合效果好、气液传质高、生物体积浓度均匀、操作方便等特点。
对于搅拌式生物反应器的设计及操作控制,其直接影响反应器的发酵效率、产品产量、产品质量等重要参数。
因此,针对搅拌式生物反应器的模拟、优化设计与放大研究具有重要意义,有助于提高生产效率和产品质量,为生物工程领域的发展做出贡献。
二、研究内容:1.搅拌式生物反应器的运行原理和特点进行分析,并对其进行数学模型建立和仿真分析,验证模型的正确性。
2.针对不同类型的微生物、不同反应物质进行搅拌式生物反应器的优化设计,研究不同操作参数对反应器的影响,如搅拌速度、通气量、温度、pH等,确定最佳的反应条件。
3.根据优化结果,进行实验放大验证。
针对实验结果进行数据处理、分析和模型修正,完善模型的可靠性。
4.探究搅拌式生物反应器的动力学特征,建立控制模型,开发新型反应控制策略,实现反应器的自动控制。
三、研究方法:1.理论分析方法:对搅拌式生物反应器的原理、反应机制和影响因素进行理论分析,建立数学模型,并对模型进行仿真分析和验证,为实验设计提供基础。
2.实验研究方法:针对理论分析得到的结果展开实验研究,通过对反应器不同条件下的反应物的投入、产物的收集等实验操作,获得反应的具体数据,为模型修正和控制策略的制定提供数据支撑。
3.数值模拟方法:根据实验数据修正反应器的数学模型,进行数值模拟,获得反应器的运行状态和控制结果,为实验研究与理论分析提供支持。
四、研究进展:在搅拌式生物反应器研究方面取得了一定进展,已建立数学模型和仿真模拟方法,同时开展了一系列实验研究,对反应器运行参数及控制策略进行了探索。
但是,在数学模型的修正方面还存在难点问题,同时搅拌式生物反应器的动力学特征等方面的深入探索还有待发挥。
搅拌对反应器中氧传递影响的CFD模拟
对于不可压缩流体连续性方程为:当:o。
dxi
设瞬时速度为U,=瓦+“,’(Ui表示i方向流速瞬时值),可得到连续性方程:
坐:0
axi
盟:O
dxi
l.2动量方程
“,考=一吉毒+专●考一习]
此即湍流运动的时均方程,也就是著名的雷诺方程。比较N—S方程发现上式增加了脉动 流速的三个相关项,称为雷诺应力。雷诺应力项代表湍流脉动对时均流动的影响。由于雷诺 应力的引入,方程不封闭,因此必须引入其他方程使其封闭。 1.3选取湍流粘度模型 本文采用标准k一£湍流模型解决流体力学方程组的应力封闭问题。标准k一£湍流模型 在CFX软件提供的众多湍流模型中具有数值较准确,收敛速度快等特点,其湍流流动的基本 方程组如下: 湍流动能方程(k方程)
coefficient.When rotate
speed
mass transfer coefficient of RT-RT iS 0.0038s一,
mass transfer coefficient of S Rrr-HI is 0.0046 S~in CMC system.
key words:CFD,agitation,hydrofoil impeller,non—Newton liquid
on
S~。
mass transfer
in non—Newton liquid wu gao-jie,zHu
he,LEI
jian—qi,CHEN jian—pei
(State Key Laboratory of Chemical Engineering.East China University of Science and Technology.Shanghai 200237.China) Abstract:In this article using CFX to simulate oxygen transfer in stirred reactor.Water
搅拌釜式生物反应器的CFD模拟
搅拌釜式生物反应器的CFD 模拟温文,倪邦庆,吴岩江南大学化学与材料工程学院,江苏无锡 (214122)E-mail :hiww0118@摘 要:本文用Fluent 6.3从计算流体力学的角度,对带有挡板和标准六直叶涡轮桨的搅拌釜式生物反应器内部的速度场进行了模拟,并将模拟结果与实验数据、理论数据进行了比较。
计算结果表明:釜内流场存在两个流体环;用标准k-ε模型模拟釜内的流动情况及速度分布,并与理论相比较,与理论完全相符,流动情况也与实际情况基本相符。
研究结果对于工业搅拌釜的优化有一定的指导意义。
关键词:生物反应器;六直叶涡轮桨;多参考系模型;搅拌桨区;桨尾流区搅拌釜式生物反应器广泛应用于微生物和植物细胞培养以及发酵过程中。
尽管搅拌釜式生物反应器的结构比较简单,但不同的搅拌釜内流体流动和混合过程却很复杂,因此,目前搅拌釜式生物反应器的设计和放大主要是依靠半经验方法来解决[1]设计周期长,偏差大等问题来的经济损失是相当客观的。
如何提高反应器的设计放大的准确性己成为搅拌釜设计中的一个重要问题[2]。
近年来,迅速发展起来的计算流体力学为解决这一问题提供了有效手段。
本文用Fluent6.3从计算流体力学的角度研究了单桨的混合过程,模拟了流动的速度场,并与理论值进行了比较。
1. 流体力学模型在惯性(非加速)坐标系中i 方向上的动量守恒方程为:()()i i jij i j i j i F g x x p u u x u t ++∂∂+∂∂−=∂∂+∂∂ρτρρ 其中p 是静压,τij 是下面将会介绍的应力张量,ρg i 和F i 分别为 i 方向上的重力体积力和外部体积力(如离散相相互作用产生的升力)了其它的模型相关源项,如多孔介质和自定义源项。
对于二维轴对称几何外形,轴向和径向的动量守恒方程分别为:()()()()x F x v r u r r r v x u r x r x p vu r r r uu r x r u t +⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛∂∂+∂∂∂∂+⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛⋅∇−∂∂∂∂+∂∂−=∂∂+∂∂+∂∂21322111µµρρρK以及()()()()()r F r w v r rv v x v r r r r u x v r x r r p vv r r r uv r x r v t ++⋅∇+−⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛⋅∇−∂∂∂∂+⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎟⎠⎞⎜⎝⎛∂∂+∂∂∂∂+∂∂−=∂∂+∂∂+∂∂223223221111ρµµµµρρρK K 其中:rv r v x u v +∂∂+∂∂=⋅∇K ,w 是漩涡速度[3]。
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