颗粒形状对2D2D旋风分离器中流动结构和PM??分离效率的影响

《Powder Technology》：Influence of particle shape on flow structure and PM?? separation efficiency in a 2D2D cyclone separator

　　

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  球形颗粒稳定涡流并提高旋风分离器效率。
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  不规则颗粒形状增加湍流并降低分离精度。
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  入口负荷放大了形状对流动稳定性和性能的影响。
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  较大、较密的颗粒增强分离；较小颗粒面临再夹带。
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  梯度提升回归（GBR）在108个CFD算例中以R² > 0.96预测分离效率。

引言

旋风分离器因其经证实能够有效去除气流中颗粒物（PM）的能力，被广泛应用于制药、农业、环保、电力和水泥制造等各类工业领域。其受欢迎的原因在于其成本效益高、机械结构简单以及对多种工况条件的适应性，使其成为许多生产过程中不可或缺的组成部分[1]、[2]、[3]。

旋风分离器的效率主要取决于被夹带颗粒的物理性质，尤其是其粒径、密度、形状和球形度[4]。尽管颗粒粒径的影响已被广泛研究，但球形度——特别是对于亚微米至10 μm范围内的细颗粒物（PM）——的作用仍是一个活跃的研究领域[5]、[6]。用于过滤和旋风分离研究的矿物粉尘通常具有覆盖细颗粒和粗颗粒PM范围的广泛粒径分布。在空气过滤研究中常用作参考矿物粉尘的亚利桑那灰尘，为评估本研究所考虑粒径范围的相关性提供了有用的基准[7]、[8]。类似地，以往对切向入口旋风分离器的实验研究在评估收集性能和提出设计修改建议时，也考察了广泛的粒径分布[9]、[10]。因此，本研究选取0.1–10 μm的粒径范围，以涵盖与旋风分离相关的细颗粒和微米级PM。本研究的模拟不代表特定的商业或环境粉尘；而是独立规定颗粒尺寸、密度和球形度，以隔离它们的各自效应并量化它们对旋风性能的耦合影响。

旋风分离器中的分离通过旋转湍流产生的离心力实现，通常遵循兰金涡旋模式[5]，如图1所示。在切向入口构型中，气-颗粒混合物切向进入，诱发高速旋转运动。该运动使颗粒在离心力作用下被驱向旋风分离器外壁，而清洁气体通过涡流收集器排出，分离出的固体则通过底流出口排出。

影响该过程的一个关键参数是颗粒球形度，它是衡量颗粒形状接近球体程度的指标。非球形颗粒在阻力系数、沉降速度和与湍流的相互作用方面与球形颗粒存在差异，所有这些因素都直接影响分离效率[4]。这些颗粒还更容易因与湍流涡旋的不规则相互作用而发生再夹带，从而可能降低性能[11]。因此，理解颗粒球形度如何影响分离动力学对于旋风分离器的设计和优化至关重要。

近年来，计算流体力学（CFD）与离散元方法（DEM）的结合取得了重大进展，显著增强了我们对非球形颗粒如何影响流动结构和分离效率的理解。这些研究表明，形状的变化——如取向、纵横比和阻力系数——可以改变旋风分离器内的涡旋结构和边界层，从而影响收集性能[3]、[11]。此外，这些发现强调了需要精密的湍流模型来准确捕捉各向异性颗粒流与湍流场之间的相互作用。更高阶的湍流模型，包括雷诺应力模型（RSM）、大涡模拟（LES）和直接数值模拟（DNS），已被证明在解析不规则颗粒形状引起的各向异性湍流方面特别有效[12]、[13]、[14]。这些先进模型在捕捉局部扰动和表征非球形颗粒输运的优选取向方面优于标准k–ε等简单模型[15]。因此，准确预测此类颗粒的分离效率仍然具有挑战性，因为各向异性阻力、湍流调制和形状引起的流动各向异性的共同作用[16]。定量研究，例如El-Emam等人使用CFD–DEM模拟对生物颗粒的研究，已表明偏离球形几何显著降低性能，既改变了阻力又改变了湍流特性[11]。类似地，Boset等人利用形状感知CFD对椭圆形teff谷物进行建模，表明颗粒几何形状对压降和分离效率有重要影响[17]。

经验关联式也得到了发展，以纳入形状效应。Bagheri和Bonadonna提出了形状依赖的阻力关联式，对于准确模拟不规则颗粒至关重要[18]。El Ashry等人进一步验证了球形度在修改压降和效率方面的作用，支持在湍流解析模型中包含颗粒球形度[5]。Ardekani和Brandt[19]在其椭球颗粒模拟中展示了在旋风分离器设计中必须考虑湍流调制和颗粒取向。Wang等人[20]通过揭示颗粒形状可以减小阻力并重新分配湍流能量，从而改变轨迹和效率，进一步扩展了这一理解，特别是对于球形度在0.7至0.9之间的颗粒。Gopalakrishnan等人[21]在参数优化研究中确定了几何形状和流路敏感性是预测性旋风设计的关键因素。Duran等人[22]评估了侧出口旋风分离器设计，确认球形度和粒径显著影响分离，而颗粒负荷（即颗粒/流体体积分数比）的影响较小。在实验方面，Zhang等人[23]表明不规则微珠表现出较低的收集效率，强化了形状敏感建模的重要性。

除了这些发现外，颗粒球形度（φ）、直径（d_p）、密度（ρ_p）和颗粒负荷（α_p）之间的复杂相互作用引入了非线性，给传统建模带来了挑战。Chowdhury[24]等研究采用非线性回归更好地描述不规则颗粒的气-固水动力学，而Stanczyk[25]强调了基于回归的阻力修正对气流煤分离的重要性。MacDonald[26]将回归技术嵌入CFD用于螺旋射流研磨，Khoshraftar和Ghaemi[27]使用人工神经网络（ANN）和响应面方法优化旋风分离器几何形状。类似地，Yunardi等人[28]验证了基于RSM的优化方法与实验和几何标准的一致性，Zhao[29]将预测约束在物理合理的范围内。CFD在评估旋风分离器行为方面的应用已通过近期研究得到验证，确认了基于模拟的建模方法的有效性[30]。来自Hu等人的进一步证据表明，他们对高压聚乙烯旋风分离器的八个结构参数进行了回归分析。他们的模型分离效率决定系数达到R² = 0.998，效率提升了98.7%[31]。Demir等人[32]改编了Lapple公式以改进截留粒径预测，获得了决定系数（R² = 0.9969）和最小的均方误差。Zhang等人[33]开发了一种融合主成分分析（PCA）、粒子群优化（PSO）和支持向量回归（SVR）的混合模型，以进一步提高预测精度。

尽管有这些进展，大多数研究仍集中在稀相条件下，颗粒间相互作用最少。然而，在高固体负荷下，双向和四向耦合机制——即颗粒影响流场并相互作用的机制——变得显著（见图2）。这些相互作用从根本上改变了分离动力学，但仍未被充分探索。

最近，作者使用混合CFD–机器学习框架研究了颗粒球形度对旋风压力损失的影响，其中分析了压降和切向速度变化，并开发了用于能量损失预测的机器学习模型[34]。虽然该研究主要关注压力场行为和全局流动阻力，但本研究重点关注轴向速度结构和分离效率，这直接决定了颗粒物（PM）去除系统中颗粒收集机制。通过补充先前报道的压降分析，本研究提供了对颗粒形状如何影响旋风能耗和分离性能的更全面理解。

各章节摘要

方法论

本研究采用了作者此前已验证用于旋风压降预测的方法论[34]，遵循了两种阶段混合方法。首先，在ANSYS Fluent中执行CFD模拟，使用基于线性压力-应变方法的RSM，以有效表征旋转和各向异性湍流。采用拉格朗日粒子追踪（LPT）技术模拟颗粒行为和分离，湍流脉动通过

验证

通过将沿相同径向轴预测的切向速度分布与Chu[41]在相同条件下报道的基准数据进行比较来验证数值模型。如图7所示，本模拟与参考数据之间观察到的轻微偏差可归因于网格拓扑、数值离散方案、收敛标准和湍流模型实现的差异。尽管如此，模拟的速度分布表现出良好

结论

结合先前报道的压降分析[34]，本研究提供了基于颗粒输运和分离效率的旋风性能补充评估。主要发现如下：

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  球形度效应：球形颗粒在涡流核心中维持了较高的轴向速度，而非球形颗粒在旋风分离器壁附近产生了更强的速度变化。
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  负荷效应：增加入口负荷放大了球形与

CRediT作者贡献声明

Elhussien Abdelmoneam Mohammed：撰写 – 初稿、可视化、验证、软件、方法论、调查研究、形式化分析。Kamel Abdelazim Elshorbagy：撰写 – 审阅与编辑、监督、项目管理、概念化。Mohamed G. AbdElKader：撰写 – 审阅与编辑、可视化、验证、监督。

利益冲突声明

作者声明他们不存在已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能影响本论文所报告的工作。

Elhussien Abdelmoneam Mohammed|Kamel Abdelazim Elshorbagy|Mohamed G. AbdElKader