流动状态对锥形流化床中二氧化钛纳米颗粒团聚体的流动性及颗粒尺寸分布的影响：颗粒碰撞参数与碰撞模型的评估

《Powder Technology》：Effect of flow regimes on flowability of titania nanoparticle agglomerates and particle size distribution in a conical fluidized bed: evaluation of particle collision parameters and collision models

纳米颗粒在锥形流体化床中不同流态下的聚集机制研究，通过碰撞模型（HM-JKR与LSD）模拟验证，发现湍流区以脆性简单聚集体为主，部分流体化区形成刚性复杂聚集体，且碰撞频率、恢复系数等参数显著影响尺寸分布。实验结合CFD-DEM模拟，优化参数以实现最小计算误差。

　　
该研究聚焦于锥形流体化床中纳米颗粒（NP）聚集体的粒径分布（PSD）特性及其与碰撞模型参数的关联性。通过实验与计算流体力学-离散元法（CFD-DEM）模拟的结合，揭示了不同流动条件下纳米颗粒聚集机制的关键影响因素。研究发现，在部分流体化区域（如 annular 区）形成了以刚性复杂聚集体（100-150 μm）为主的粒径分布，而在湍流区域（spout 区）则以脆弱的简单聚集体（10-70 μm）为主，这种空间分布差异表明颗粒间相互作用机制存在显著的地域性特征。

实验部分采用激光散射技术结合动态成像系统，实现了对 NP 聚集体 PSD 的多维度监测。通过建立锥形床的物理模型（锥角、入口直径、床高等参数），发现颗粒密度（23±3 nm）和床层高度（0.04 m）对聚集动力学具有决定性作用。特别值得注意的是，在 splash 区（z=0.06 m）观察到明显的 PSD 变化规律，当流体化时间达到准稳态（16.1 s）时，粒径分布呈现明显的双峰特征：主峰位于 30-50 μm 区间，次峰出现在 70-100 μm 范围，这直接反映了不同流场条件下颗粒碰撞能量阈值的变化。

数值模拟部分对比了两种主流碰撞模型：粘附型赫兹-Mindlin-约翰逊-凯洛斯（HM-JKR）模型与线性弹簧-阻尼（LSD）模型。研究发现，在湍流流态（spout 区）中，HM-JKR 模型能更准确地捕捉到纳米颗粒从简单聚集到复杂聚集的演变过程，这与其考虑范德华力与接触面塑性变形的物理机制密切相关。而在部分流体化区域（annular 区），LSD 模型通过引入摩擦系数（μ=0.45）和壁面反射系数（σ=0.65）的动态调整，更有效模拟了颗粒间能量耗散规律，导致复杂聚集体的增长率提高 23%。

关键参数分析表明，恢复系数（e）对破碎动力学具有显著影响。在部分流体化条件下，e=0.75 时颗粒破碎率比 e=0.85 时高出 18%，这源于高恢复系数导致碰撞能量累积，从而引发聚集体内部结构的渐进性崩解。而湍流区域中，摩擦系数（μ）与壁面反射系数（σ）的乘积（μ×σ）对 PSD 宽度具有决定性作用，当该乘积超过 0.4 时，会触发颗粒从简单聚集向复杂聚集的相变过程。

模型优化方面，通过 AFM 纳米压痕技术测得的接触力特性，建立了 HM-JKR 模型的修正参数体系：将弹性模量修正为 125 GPa（原始文献值 80-150 GPa），剪切模量调整至 45 GPa，同时引入动态粘附系数（α=0.08）。这种参数优化使模拟结果与实验数据的吻合度从 72% 提升至 89%，特别是在预测 100 μm 以上的复杂聚集体分布时，相对误差从 15% 降至 6%。

该研究首次系统揭示了流体化床中颗粒聚集动力学与碰撞模型的非线性关系。在湍流条件下，碰撞频率（f_c=1.2×10^5 Hz）与颗粒动能（0.05 m/s2）的乘积达到临界值（f_c×动能≈0.06 J/m3），此时 HM-JKR 模型预测的聚集频率（f_a=4.7×10^3 Hz）与实验值（4.2×10^3 Hz）偏差小于 10%。而在部分流体化区域，LSD 模型的弹簧刚度（k=1.5×10^6 N/m2）与阻尼系数（c=8×10^5 N·s/m2）的优化组合，使颗粒碰撞后的动能损失率（η=0.32）与实验测得的 0.29±0.05 高度吻合。

值得注意的是，在 spout 区和 annular 区之间形成了约 3 倍的粒径梯度（spout 区平均 45 μm vs annular 区 135 μm），这源于两个区域的流体动力学特性差异：spout 区的剪切速率（γ=200 s^-1）导致颗粒碰撞后动能损失率高达 40%，而 annular 区的剪切速率（γ=50 s^-1）使得动能保留率超过 75%。这种差异导致 HM-JKR 模型在 spout 区预测的聚集频率（f_a=6.8×10^3 Hz）比 LSD 模型（f_a=4.5×10^3 Hz）高 50%，但 annular 区的预测结果正好相反。

研究还提出了多尺度参数耦合优化策略：在纳米尺度（<50 μm）引入动态粘附系数（α=0.08-0.12），在微米尺度（50-200 μm）调整弹性模量（E=125 GPa）和泊松比（ν=0.35），这种分层优化使总计算误差降低 35%。特别针对复杂聚集体的形成机制，发现当颗粒碰撞后保留的动能超过 30% 时，会触发二次聚集过程（即简单聚集体重新粘结），这一临界能量阈值对模型参数优化具有重要指导意义。

该成果为工业级纳米颗粒流体化处理提供了理论支撑，特别是在制药和化工领域应用的流体化床设计中，建议采用 HM-JKR 模型结合动态参数优化算法处理湍流区域，而 LSD 模型更适合部分流体化区域的模拟。研究团队还开发了自适应模型切换系统（AMSS），可根据实时监测的 PSD 变化自动选择最优碰撞模型，使模拟效率提升 40%，为大规模数值模拟提供了新思路。