Rushton桨气液搅拌槽内气泡直径的数值模拟
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. 搅拌生物反应器的结构模型、放大及搅拌器改型 [J]. 化学反应工程与工艺, 1996, 12(1): 80−90.[2] 韦朝海，谢波，吴超飞，等. 三重环流生物流化床反应器的混合特性 [J]. 化学反应工程与工艺, 1999, 15(2): 174−178.[3] 武斌，戴干策. 搅拌槽内粘稠物系的混合过程 [J]. 高校化学工程学报, 1997, 11(2): 143−149.[4] 林猛流，王英琛，施力田. 激光法测定搅拌器的混合特性 [J]. 化学工程, 1986, 14(3): 52−56.[5] Nienow A W. On Impeller Circulation and Mixing Effectiveness inthe Turbulent Flow Regime [J]. Chem. Eng. Sci., 1997, 52(15): 2557−2565.[6] Manna L. Comparison between Physical and Chemical Methods forthe Measurement of Mixing Times [J]. Chem. Eng. J., 1997, 67(3): 167−173.[7] 戚以政，汪叔雄. 生化反应动力学与反应器，第二版 [M]. 北京：化学工业出版社, 1999. 391−392.[8] Schmalzriedt S, Reuss M. Application of Computational FluidDynamics to Simulations of Mixing and Biotechnical Conversion Processes in Stirred T ank Bioreactors [J]. Recents Progres en Genie des Procedes, 1997, 11(51): 171−178.[9] Bujalski W, Jaworski Z, Nienow A W. CFD Study of Homogenizationwith Dual Rushton Turbines Comparison with Experimental Results: Part II: The Multiple Reference Frame [J]. Chem. Eng. Res. Des., 2002, 80(A1): 97−104.Numerical Simulation and Experimental Study on Mixing Characteristics of Stirred BioreactorHONG Hou-sheng, ZHANG Qing-wen, WAN Hong-gui, OUYANG Ping-kai(College of Pharmacy and Life Science, Nanjing University of Technology, Nanjing, Jiangsu 210009, China )Abstract: By commercial CFD package CFX-4.4, mixing characteristics of stirred bioreactor were simulated and the mixing time variation under various operation conditions was investigated. The liquid mixing time was measured by means of detecting the concentration variety of [H +] with a pH probe. The deviation between simulation and experiment becomes smaller as the bioreactor volume is increased, and the error for 25 m 3 bioreactor is less than 11.6%.Key words: stirred bioreactor; mixing time; computational fluid dynamics; numerical simulationC ∝ 理想完全混匀浓度 (mol/L) m混匀程度 D I 搅拌桨直径 (m) N B 挡板个数 D T 反应器内径 (m) N L 搅拌桨个数 H B 挡板深度 (m) R 搅拌转速 (r/min)H L液位高度 (m)S B下搅拌桨距筒体底间距 (m)。
基于气泡数密度模型的气体穿越液池过程气泡特性数值模拟
基于气泡数密度模型的气体穿越液池过程气泡特性数值模拟吴晅;焦晶晶;王丽芳;金光【摘要】An average bubble number density (ABND) transport equation considering bubbles breakup and coalescence was merged with the Euler-Euler turbulence two-fluid model in the Computational Fluid Dynamics (CFD) to establish the CFD-ABND coupling model which was used to study the bubble size distribution and the interfacial area concentration (IAC) distribution in the pool when the gas-solid flow passed through the pool. The quantitative results of bubbles size and IAC distribution were observed, and the influence of gas velocity on the distribution of the bubble and the IAC was analyzed. It was found that the present model had a better performance for predicting the bubble size and IAC distribution. The results showed that the larger bubble and the higher IAC mainly existed near the exit and outer wall of the cooling tube. The separator inserter IAC in the pool was very helpful to strengthen the disturbance between gas and liquid, which could effectively reduce the bubble size and increase the IAC.%采用考虑了气泡破碎和聚并的平均气泡数密度（ABND）输运方程，并与计算流体力学（CFD）中的湍流双流体模型相结合，建立 CFD-ABND 耦合计算模型。
搅拌槽内混合过程的模拟计算方法
搅拌槽内混合过程的模拟计算方法李健达;张洪波;刘媛;程亮;白建红【摘要】利用CFD软件Fluent,对搅拌槽内的混合过程进行了模拟计算.通过整体监测槽内示踪剂浓度的最大、最小值的来计算混合时间,并定义混合体积描述宏观混合过程.结果表明:桨叶产生的流场分布—平行流与文献的PIV研究监测结果具有良好的一致性;整体监测得到的混合时间之间的差值较小;混合体积曲线能够从宏观的角度来分析搅拌混合过程.【期刊名称】《当代化工》【年(卷),期】2016(045)008【总页数】3页(P1986-1988)【关键词】计算流体动力学(CFD);混合时间;整体监测;混合体积【作者】李健达;张洪波;刘媛;程亮;白建红【作者单位】山西三维集团股份有限公司,山西临汾041603;山西三维集团股份有限公司,山西临汾041603;山西三维集团股份有限公司,山西临汾041603;山西三维集团股份有限公司,山西临汾041603;山西三维集团股份有限公司,山西临汾041603【正文语种】中文【中图分类】TQ027.2搅拌设备使用历史悠久，大量应用于化工、医药、食品、采矿等行业中[1]。
搅拌器作为核心部件，为搅拌介质输入机械能量，并提供适宜的流动场。
在工业生产中，种种化学变化是以参加反应物质的充分混合为前提的，通过搅拌使两种或多种不同的物质互相分散，达到均匀混合，加速传热和传质过程。
为达到高效混合，需要对搅拌设备进行不断的研究开发。
基于计算流体动力学(CFD)的理论及方法，借助计算机技术对搅拌混合进行数值模拟的预测得到广泛应用[2]。
相对实验而言，CFD技术能获得实验难以得到的数据，对搅拌过程进行详细描述，在一定程度上弥补了实验研究手段的一些缺陷。
目前对于混合时间的模拟选用局部点监测，只能反映局部变化。
施力田等[3]利用大涡模拟和标准k-ε模型模拟双层涡轮桨混合时间，大涡模拟预测精度优于标准k-ε模型。
张少坤等[4]考察双层搅拌桨安装高度对流场结构的影响，结果与文献实验相吻合。
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）。
气泡在水中上升运动的数值模拟
Ｎｕｍ ｅ ｉａ ｉ ｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｂｂｌ ｉｉ ｎ ｔ ｔ ｒ ｒｃ ｌｓｍ ｌ ｔｏ ｆｂｕ ｅ ｒｓｎｇ ｉ ｈｅ ｗａ ｅ
Ｚｈ ｎ ｉ ｇ，Ｌ ｎ ｈ ｎ ｕ Ｒｅ ｑ ｎ ｉＹａ ｃ ｅ ｇ，ＮｉＹｏ ｇ ａ ｎ ｙ ｎ，Ｈｏ ｉ ｇ ｕ Ｌｎ
ｒ ｂ ｕ ｄ ｗｈ ｎ ｉ ｒ ｄ ｅ ｏ ａ ｃ ｒａｎ ｅ ｔ ｎ ．Ｔｈ ｅ ｕ ｓ ｏ ｈ ｔｂ ｂ ｌ ｓｎ ｎ ｔ ｔｒ ｉ ｔｏ ｇｙ ｉ ｆ ｅ ｏ ｎ ｅ ｔ ｅ ｕｃ ｓｔ ｅ ｔ ｉ ｘ ｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｈ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｕ ｂ ｅ ｒ ｉ ｇ ｉ ｈｅ ｗａｅ ｓ ｓｒ ｎ ｌ ｎｌ ｉ ｕ－ ｅ ｃ ｄ ｂ ｈ ｉｃ ｓｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｙ ｔ ｅ ｖｓ ｏ ｉｙ ｒ ｔ ｏ，ｄ ｎ ｉ ａｉ ｎ ｈ ｕｒａ ｅ ｔｎｓｏ ｏ ｆ ｃｅ ｔｏ ｈ ｕ ｅ ｉ ｕ ｄ ａ ｄ ｂ ｂ ｌ ． ｅ ｓｔ ｒ ｔｏ ａ ｄ ｔｅ ｓ ｆ ｃ ｅ ｉｎ ｃ ｅ ｉｎ ｆｔ ｅ ｏ ｔｒｌｑ ｉ ｎ ｕ ｂ ｅ ｙ ｉ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ：ｂｕ ｂ ｅ；ｎ ｍｅ ｃ ｌｓｍｕ ａｉｎ；ｒｓｎ ｅｏ ｉｙ；ｖ ｌ ｍｅ ｏ ｕｄ ｍｅｈ ｄ ｄｓ ｂｌ ｕ ｒ ａ ｉ ｌｔｏ ｉ ｉ ｇ ｖ ｌｃｔ ｉ ｏｕ ｆｆ ｉ ｔ ｏ ｌ
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用改进的内外迭代法数值模拟Rushton涡轮搅拌槽流场
间搅 拌 槽 内流 动 的边 界 条件 Ｂ ｕ ａｏ １ 内外 区域 交 界 处边 界 上 的值 进 行 周 向平 均 ， 这 样近 似 处 ｒｃ ｔ［对 ７ 但 理 后 ，一 些重 要 的 流动 现 象 如搅 拌槽 内周 期性 的拟 湍 流（ｓｕ ｏｔｒｕｅ ｔ ｐ ｅ ｄ － ｂ ｌｎ） ｕ 流动 就 会 丢 失 ． Ｒ ｎ ｄ ［对 “ ａ ａ ｅ５ １ 快照 ”法 所 依据 的传 递 方 程 中的 备 项进 行数 量 级 分 析后 指 出 ； 在 搅 拌桨 外 的 大
利用 “快照 ”法 思路 和 改进 的 内外迭 代 法 及 ｓ 流模 型 对 Ｒ ｓｔｎ涡 轮有 挡 板 的搅 拌槽 进行 了整 湍 ｕ ｈｏ 体数 值 模拟 同 文献 中 的实 验 数据 进 行 了比较 ， 拟 值 同实 验值 基 本 吻合 模 依赣 经 验 公式 和 实 验数 据 ， 有一 定 的通 用 性 中 国分 类 号 ：Ｔ ５ ； Ｑ０ Ｑ０ １ Ｔ １ ８ ８ 文 献 标识 码 ：Ａ
２ 计 算 方 法 与流体 力 学模 型
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基于计算流体动力学的改进型三斜叶-Rushton组合桨搅拌釜内流场研究
聚合物溶液搅拌流场PIV测量初步
聚合物溶液搅拌流场PIV 测量初步张敏革1，张吕鸿1，姜斌1，2，李鑫钢1，2（1 天津大学化工学院，天津300072；2 精馏技术国家工程研究中心，天津300072）摘要：采用粒子图像成像仪（PIV）对广泛应用于我国油田驱油用的聚合物溶液搅拌流场进行了测试。
研究过程发现，由于聚合物溶液具有黏弹特征、透明度较差、其它透明物系又无法替代的特点，采用较大颗粒的示踪粒子、激光光强为400 mJ 时，PIV 仪器相机仍不能拍摄到浓度高于1000 mg/L 聚合物溶液中示踪粒子的清晰图像；双螺带螺杆搅拌桨在浓度为1000 mg/L 和500 mg/L 聚合物溶液中的搅拌流场并没有像圆盘和圆球一样出现反向二次流现象，而是呈轴向大循环特征；在层流区域内，搅拌转速以及溶液浓度对搅拌槽内整体大循环特征影响不大；研究表明双螺带螺杆搅拌桨应用于聚合物溶液的搅拌混合是合适的。
关键词：粒子图像成像仪；聚合物溶液；黏弹特征；示踪粒子；双螺带螺杆桨中图分类号：TQ 027.1 文献标志码：A 文章编号：1000–6613（2011）08–1681–07 PIV measurements of polymer solution in stirred tankZHANG Minge1，ZHANG Lühong1，JIANG Bin1，2，LI Xing ang1，2（1 School of Chemical Engineering and Technology，Tianjin University，Tianjin 300072，China；2 National Engineering Research Center for Distillation Technology，Tianjin 300072，C hi n a）Abstract：The agitated flow field of polymer solution，which has been widely used to enhanced oil recovery in China，was measured by using particle image velocimetry（PIV）. It was found that because the polymer solution has the properties of significant visc oe la stic ity ，low transparency and irreplaceability by any clear liquid，the camera in PIV system could not shoot the distanced images of tracer particle in polymer solution at the concentration above 1000 mg/L，even with greater size tracer particle and higher laser intensity. The flow field stirred by double helical ribbon and screw impeller in the polymer solution at the concentration of 1000 mg/L and 500 mg/L showed axial circulation characteristics，unlike the flow field agitated by disk or sphere in polymer solution which showed reverse secondary flow. In laminar region，the agitation speed and solution concentration had little effect on the whole circulation flow feature in stirred tank. Research in this paper indicated that double helical ribbon screw impeller was suitable for agitating and mixing the polymer solution.Key words：particle image veloc imetry；polymer solution；viscoelastic property；tracer particle；double helical ribbon and screw impeller随着聚合物驱油技术的日渐成熟，聚合物驱油规模在我国也逐年增大，目前聚合物驱油技术已成为保证大庆油田持续高产和高含水油田后期提高开发水平的重要技术支撑[1]。
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。
搅拌槽内固液两相流的数值模拟及功率计算
搅拌槽内固液两相流的数值模拟及功率计算“搅拌槽内固液两相流的数值模拟及功率计算”是指对搅拌槽内固液两相流进行数值模拟，并使用建立的数学模型来计算该两相流系统所消耗的功率。
搅拌槽内固液两相流是指在一定的范围内，搅拌槽内同时具有液体和固体两种形态的物料。
搅拌槽内的液体物料流动的速度可以改变，而固体物料则不会流动，只能受到液体的拖拽而进行悬浮运动。
这种情况下，搅拌槽内的水流会被悬浮物扰乱，使得一般情况下搅拌槽内的流动形式非常复杂。
因此，要对搅拌槽内固液两相流进行数值模拟，首先要建立一个准确的数学模型，这一模型必须描述搅拌槽内的液体流动、固体悬浮运动以及固液间的相互作用。
具体来说，可以使用 Navier-Stokes 方程来描述液体的流动，而使用 Kynch 方程或者修正的 Kynch 方程来描述固体悬浮的动力学。
在建立好数学模型之后，就可以开始进行数值模拟。
可以利用计算机进行数值模拟，采用控制方程来求解建立的数学模型，以计算搅拌槽内的流动状态。
在进行数值模拟之前，需要根据实际情况进行一些网格划分，以便将复杂的流动过程分解成一系列相互独立的子问题，最终得到搅拌槽内流动的数值解。
最后，可以利用建立的数学模型来计算搅拌槽内的功率消耗。
功率消耗可以分为两部分：涡流功率和摩擦功率，前者是指液体流动对管道壁的拉力，而后者则是指液体流动与固体悬浮物之间的摩擦力。
可以利用建立的数学模型，计算出涡流功率和摩擦功率，最终得出搅拌槽内固液两相流的总功率消耗情况。
总之，“搅拌槽内固液两相流的数值模拟及功率计算”是指对搅拌槽内固液两相流进行数值模拟，并使用建立的数学模型来计算该两相流系统所消耗的功率。
这一过程中需要建立准确的数学模型，将复杂的流动过程分解成一系列相互独立的子问题，最终计算出搅拌槽内涡流功率和摩擦功率，以得出总功率消耗情况。
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关 键 词 ：搅拌槽 ；气泡 ；两相流 ；数值模拟
中 图分 类 号 ：ＴＱ ０ １ １ ２ ． ；ＴＱ ０ ７ ３ ２ ．
文 献 标 识 码 ：Ａ
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符 号 说 明
Ａ—— 气 泡 运 动 方 向上 的投 影 面 积 ， ｍ
摘 要 ：对搅拌 槽 内的 重要 参数—— 气泡 直径进 行 了数 值 模拟 。结 果表 明， 搅拌 槽 内排 出流 区和 在
循 环 区 内模拟 值 与 实验 值 吻合较 好 。在模 拟过 程 中仅 考 虑 了湍 流 动 能耗散 率 对 气 泡 大小 的影 响 ，
没有考 虑到 气 泡 自身的凝 并和循 环 过程 ， 以在循 环 区 中模拟 值 比 实验 值 稍 大。 所
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第 ３ ５卷 第 ５期 ２０ ０ ６年 ９月 文章 编 号 ：１ ０ — ４ ６ ２ ０ ） ５０ ３ — ３ ０ ０７ ６ （ ０ ６ ０ —０ ４ ０
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