基于粒子图像测速技术的油脂分离器中油滴运动特性与分离效率研究

本文创新性地采用粒子图像测速技术（PIV）结合计算机视觉（OpenCV2）分析，首次直接观测了重力式油脂分离器（Grease Trap）内油滴的运动轨迹、粒径分布及空间动态。研究发现：油滴呈球形（体积分数<0.01），其上升速度符合斯托克斯定律（Stokes' Law），对直径>0.99 mm油滴分离效率达97.8%，为优化小型化油水分离设备设计提供了关键数据支撑。

　　

Highlight

本研究通过高透明玻璃油脂分离器（850×500×500 mm）模拟餐饮废水处理场景，结合高速摄像机（100-300 FPS）和流体分析软件，首次实现油滴运动矢量场的可视化。实验发现：油滴在流速7.5-15.0 L/min条件下呈现"中心喷射-边缘扩散"的独特运动模式，其上升速度与理论值偏差仅±5%。

Photo analysis of oil droplets movement

通过PIV技术捕捉的油滴运动轨迹显示（图4）：

1）进水口设计导致水流柱冲击表面中心区域，促使油滴呈放射状向四周迁移；

2）快速水流区油滴运动轨迹与水流高度吻合，验证了流体曳力对微小油滴（<1 mm）的主导作用；

3）OpenCV2图像处理证实，有效分离的临界油滴直径为0.96 mm——这一发现突破了传统认为150 μm即可分离的认知（Maggay, 2015）。

Conclusion

1）创新性发现：小型油脂分离器对>0.99 mm油滴的分离效率可达97.8%，远超市政污水处理厂水平；

2）工程启示：优化进水口设计可减少油滴"二次夹带"，提升分离稳定性；

3）方法论突破：PIV与计算机视觉联用为微米级多相流研究提供了新范式。