通过粗粒度CFD-DEM建模方法理解Wurster流化床中物料脱流化现象的演变过程

《Chemical Engineering Science》：Understanding the evolution of defluidization in a Wurster fluidized bed through coarse-grained CFD-DEM modeling

　　摘要
失流化是流化床操作中常见且关键的失效模式，其特征是流化状态的终止。理解其起始和演变过程对于过程监控和控制至关重要，但在实验上实现这一点仍然具有挑战性。本研究采用了一种粗粒化的CFD-DEM模型，用于模拟Wurster流化床涂层过程中由于过量液体喷射引起的失流化现象，以研究气体-固体流动状态及其相关的传热和传质过程。实验结果通过电容成像（ECT）测量数据进行对比分析。模拟表明，失流化主要是由液桥力导致颗粒在环形区域聚集所引发的，这种现象逐渐破坏了颗粒的正常循环。随后在环形区域形成了堵塞-空隙流动状态，这可能是失流化即将发生的早期信号；然而，本研究中通过ECT测量无法识别出这一流动状态。进一步研究显示，一旦颗粒循环停止，整个流化床内的传热和传质速率会急剧下降。这些发现为失流化的机制提供了新的见解，并可能有助于开发流化床涂层过程的控制策略。

引言
在制药和食品工业中，利用液体喷射对颗粒进行涂层处理是一种重要且广泛采用的技术（Xu, 2017; Trogrli?, 2021; Toschkoff and Khinast, 2013）。Wurster流化床专门针对此类应用而设计（见图1）。与传统喷流床或鼓泡床相比，它通过在流化床腔内加入导流管（上升管）来改善涂层过程，从而实现了颗粒的结构化、有序的循环运动，从而形成高度均匀的涂层层。如图1所示，Wurster流化床可以根据气体-固体流动结构的差异大致划分为三个区域：喷射区、涂层区和环形区。在一个完整的涂层循环中，颗粒首先被输送到涂层区进行涂层处理，然后通过喷射区，最后下降到环形区。在环形区，颗粒在文丘里效应的助力下向下运动，并重新进入涂层区开始新的循环。

失流化是流化床涂层过程中最常见的操作挑战之一。其主要原因是颗粒聚集，这显著降低了颗粒混合效果，减少了颗粒与流体之间的有效传热和传质，从而导致流化质量下降（Du et al., 2020; Otto, 2024）。失流化不仅降低了反应效率，影响了传热和传质性能，还可能导致设备停机或损坏。因此，学术界和工业界都对这一现象给予了持续关注（Nascimento, 2022; Zhou et al., 2021）。大多数研究将失流化归因于颗粒聚集，并因此集中研究了其机制、预测和监测方法。机制研究和预测研究将聚集现象与液桥力、表面孔隙以及高温烧结等因素联系起来，同时考虑了操作条件的影响（Xu, 2017; Arena and Mastellone, 2000; Da, 2026; Zhang, 2023）。此外，还利用压力波动和高斯平均频率来进行早期检测和定位（Parise, 2011; van Ommen, 2000）。在冶金流化床中，颗粒性质、温度和冶金程度对聚集和失流化有显著影响（Da, 2026; Zhang, 2023; Zhong, 2014）。据报道，添加剂如MgO可以在1073 K以下形成物理屏障，从而抑制失流化（Du, 2016）。总体而言，现有研究主要集中在失流化对材料和操作参数的敏感性上，提供了一些其发生的指示指标。尽管之前的研究已经识别出堵塞-核心流和堵塞-鼓泡流等流动状态（Che, 2018; Wang et al., 2010），但对于涂层过程中失流化前后的流动状态转变及界面传热和传质过程的理解仍然有限。

主要挑战在于通过实验方法或传统数值方法难以以足够的空间和时间分辨率捕捉涂层过程中的详细气体-固体流动行为。例如，常用的粒子涂层数值方法——种群平衡模型（PBM）缺乏颗粒尺度分辨率，因此无法解析涂层过程中的气体-固体传热和传质机制（Akbari, 2015; Liu and Xiao, 2014）。计算流体动力学-离散元方法（CFD-DEM）耦合似乎是模拟含颗粒系统的完美数值框架（El-Emam, 2021; Song, 2023; Zhao, 2024）。该方法利用CFD模拟连续流体相（气体或液体），同时利用DEM跟踪单个固体颗粒的运动。流体和颗粒运动方程分别求解，并通过耦合机制实现实时数据交换。CFD-DEM的独特优势在于它能够揭示颗粒尺度上的复杂颗粒-流体流动行为。因此，构建用于粒子涂层过程的CFD-DEM模型面临两个主要挑战：1）涂层液体注入及其耦合的传热和传质过程的复杂性使得建模变得困难，大多数现有数值研究仅限于干流情况（Deen, 2007; Kawaguchi et al., 1998）；2）巨大的计算成本限制了全尺寸模拟的实现，需要开发包含传热和传质的粗粒化CFD-DEM方法。

本研究采用了一种专门为粒子涂层过程开发的粗粒化CFD-DEM模型，以研究Wurster涂层过程中失流化时的气体-固体流动行为，重点关注气体-固体流动状态的动态演变以及界面传热和传质过程。采用粗粒化方法是为了降低计算成本，同时保留必要的颗粒尺度相互作用。该模型包括了气体-固体对流传热的关键子模型以及涂层液体在颗粒表面的喷射/蒸发过程。为了补充模拟结果，还使用了电容成像（ECT）技术来实时测量颗粒浓度和流动状态的变化。本文的结构如下：首先介绍CFD-DEM框架及其子模型；接下来展示和分析模拟结果，重点探讨失流化前后不同条件下的流动状态和传热/传质参数的变化。

数值方法
为了全面模拟粒子涂层过程并捕捉失流化现象，通过在传统CFD-DEM框架中加入颗粒尺度的气体-固体传热和传质、液桥力以及液体喷射模型来对其进行扩展。这些模型随后被集成到一个粗粒化框架中。

仿真案例设置
本研究采用了开源的CFD-DEM耦合框架CFDEM（Goniva, 2010），利用OpenFOAM求解CFD控制方程，并借助LIGGGHTS求解DEM运动方程。CFD和DEM求解器的时间步长分别设置为10^-5秒和10^-7秒，耦合间隔为100个DEM时间步长。基于图1所示的几何尺寸构建了三维计算域，并使用snappyHexMesh进行离散化。

实验设置
由于使用传统测量技术难以捕捉和研究失流化现象，因此采用了电容成像（ECT）技术。这是一种非侵入性成像技术，通过测量安装在容器横截面周围的电极对之间的电容值来重建固体浓度分布。为了适应实验几何结构...

实验结果
图4展示了环形区和涂层区内测量的电容信号（????）随时间的变化情况，以及ECT重构的横截面固体浓度分布。????信号是通过对相邻电极间的测量值进行平均得到的。信号波动和重构图像清楚地表明，在?? = 31.1分钟之前，环形区内为鼓泡流动状态，涂层区内为核心流动状态。

结论
本研究采用了一种包含界面质量和传热的粗粒化CFD-DEM模型来研究Wurster涂层过程中的失流化现象。成功捕获了失流化的发生，并对失流化过程中的气体-固体两相流动状态以及气体-固体界面传热和传质进行了全面分析。结论如下：
（1）CFD-DEM模拟识别出两种不同的流动状态...

作者贡献声明
潘汉斌：撰写初稿、可视化处理、形式化分析、数据管理。
秦俊田：可视化处理、数据管理。
李坤：撰写与编辑、资金获取。
车汉桥：撰写与编辑、撰写初稿、软件开发、方法论研究、概念构思。

利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢
本研究得到了中国国家自然科学基金（52406199）、中国博士后科学基金（2025M772901）和山西省基础研究计划（202303021222095）的支持。

潘汉斌 | 秦俊田 | 李坤 | 车汉桥
广西大学机械工程学院，中国南宁市530004