粘弹性表面活性剂改性磨料浆料射流的侵蚀行为与失效机理:基于SPH-FEM耦合的流变学参数调控研究

《Powder Technology》:Erosion behavior and failure mechanisms of viscoelastic surfactant-modified abrasive slurry jet: An SPH-FEM coupling investigation with rheological parameter regulation

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月15日 来源:Powder Technology 5.5

编辑推荐:

   •建立了VES磨料浆液射流冲蚀的3D SPH-FEM模型并进行验证。•揭示了AWJ和VES-ASJ在不锈钢上的不同失效机理。•VES-ASJ具有以轴向应力为主导的失效特征,径向应力可忽略不计。•流变参数通过射流能量调节将冲蚀深度调控达43%–80%。•仿真与实验结果吻合,相对

  

•建立了VES磨料浆液射流冲蚀的3D SPH-FEM模型并进行验证。•揭示了AWJ和VES-ASJ在不锈钢上的不同失效机理。•VES-ASJ具有以轴向应力为主导的失效特征,径向应力可忽略不计。•流变参数通过射流能量调节将冲蚀深度调控达43%–80%。•仿真与实验结果吻合,相对误差约为8%。

## 引言

磨料浆液射流(ASJ)是由磨料颗粒、载体流体和添加剂的混合物通过喷嘴加速形成的高速射流束。作为一种依赖连续颗粒-表面相互作用的非传统加工方法[1],已被广泛应用于水下切割、岩石破碎、玻璃微孔加工、套管开窗和极地破冰等领域[2],[3],[4]。ASJ的冲蚀性能本质上取决于磨料颗粒的运动状态和固液两相之间的能量传递效率,而这两者都与载体流体的流变特性密切相关。

以往的研究证实,在高压水射流中添加高分子聚合物可以有效提高射流的聚焦性,减少能量耗散,并显著提高岩石破碎和材料加工效率。Wei等[5]设计了一种带支撑板的自推进多孔射流钻头,用于解决径向水平井中的卡钻问题。通过数值模拟和岩石破碎实验,他们验证了200 mg/L聚丙烯酰胺(PAM)射流的岩石破碎量是纯水射流的兩倍以上,最佳 standoff距离延长了12.3 mm。Qiang等[6]系统研究了出口压力和PAM添加量对磨料悬浮液射流加工420不锈钢切口宽深比的影响,建立了基于射流结构演化的槽口尺寸预测模型,并确定了不同压力下的最佳聚合物浓度范围。Amar和Tandon[7]提出了一种明胶改性的磨料水浆液射流加工技术,确认其可显著提高射流聚焦性和材料去除效率,并建立了理论模型和数值模型,预测误差小于10%。Ramanathan等[8]通过CFD模拟比较了甘油和丙烯酰胺水溶液作为磨料射流载体流体的流动特性,发现在45°喷嘴锥角下动能损失最小,且丙烯酰胺混合物可显著降低喷嘴壁面剪切应力和能量耗散。Liu等[9]确认了磨料浆液射流辅助锥形截齿在硬岩掘进中的岩石破碎可显著降低切削阻力和比能耗,岩石破碎效率优于常规磨料水射流。Zhang等[10]优化了径向射流钻进的PAM配方,使远距离岩石破碎深度翻倍。Zhou等[11]研究了微磨料浆液射流对储层砂岩的岩石破碎性能,阐明了PAM浓度、磨料粒径和类型对射流特性的影响,确定了最佳工艺参数,揭示了三阶段岩石破碎机理。

粘弹性表面活性剂(VES)溶于水后,在稳定剂作用下形成棒状胶束,并在低剪切速率下进一步交联形成三维网络结构。在高剪切应力作用下,网络结构破裂,产生剪切变稀行为。这种独特的微观结构赋予VES流体优异的携砂能力和减阻性能,以及在剪切降解后结构可恢复性和环境友好性等显著优势[12],使其比PAM等传统高分子聚合物更具前景的磨料浆液添加剂。Ashrafi和Haghighi[13]首次将玉米淀粉作为一种膨胀型粘弹性添加剂引入磨料水射流加工中,确认22 wt%玉米淀粉可以提高射流稳定性并降低各种材料的切口锥角。Ge等[14]验证了500–1000 ppm十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)可以通过增强热交换和水楔效应来提高高压水射流对高温砂岩的岩石破碎效率。然而,现有的VES射流研究大多集中在宏观实验性能上,而VES流体与磨料颗粒之间的微观相互作用机理及其对冲蚀过程的调控效果尚不明确。

数值模拟是揭示磨料射流瞬态冲蚀机理的核心方法。在各种数值方法中,耦合算法结合了SPH在模拟大流体变形方面的优势和FEM在计算固体应力-应变场方面的能力,已成为磨料射流冲蚀模拟的主流方法。Zhao等[15]采用SPH-FEM耦合方法揭示了围压下磨料射流岩石破碎的水平分层损伤机理,并量化了非穿透切口的临界间距。Wang等[16]基于能量分析建立了磨料水射流岩石切割深度的预测模型,减少了试验统计参数的数量,为磨料水射流工艺参数优化提供了理论依据。Zhao等[17]建立了磨料水射流硬岩旋转切槽的SPH-FEM耦合模型,揭示了岩石的双重损伤模式和以拉应力为主导的裂纹扩展机理。Li等[18]基于SPH-FEM耦合算法建立了非均质花岗岩模型,定量发现射流扩散冲蚀占总材料去除量的84.06%。Du等[19]建立了考虑不规则磨料颗粒和流固耦合效应的FEM-SPH模型,量化了工艺参数对延性材料加工的影响。Li等[20]建立了考虑磨料颗粒形状、颗粒间相互作用和拉碎效应的SPH-FEM耦合模型,系统量化了关键工艺参数和几何参数对磨料水射流冲击力特性的影响。

Mahdevari等[21]在LS-DYNA中建立了FEM-SPH耦合模型来模拟磨料水射流的岩石切割过程。通过实验验证,他们得出结论:对于砂岩和大理石,最佳磨料体积浓度和粒径分别为3%和1.25 mm。P?t?rnac等[22]通过三维CFD模拟结合磨料性能试验,系统研究了粒径在0.19至0.38 mm范围内的磨料颗粒对无锡YC WJ-380-1520磨料水射流切割机核心部件的冲蚀规律。他们确认冲蚀率随粒径增大而显著增加,并建立了不同粒径下冲蚀率与磨料流量之间的定量数学模型。Demiral等[23]建立了三维SPH-FEM耦合数值模型,并结合扫描电子显微镜实验,揭示了磨料水射流切割交叉铺层CFRP的损伤演化规律,量化了射流速度、铺层顺序和冲击角度对层间分层的影響。Wang等[24]建立了有限元-解析混合模型,用于预测变泵压、变行进速度和变曲率半径条件下预混磨料水射流抛丸的磨料颗粒位置和速度分布。Li等[25]通过CFD数值模拟和多参数正交优化,获得了悬浮磨料水射流喷嘴的最佳截面几何参数,实现了切割能力和使用寿命的协同提升。Yang等[26]建立SPH-FEM耦合数值模型模拟高压水射流对皮质骨的冲蚀,并通过物理实验量化了射流压力对骨组织损伤形貌和断裂程度的影響。Yu等[27]提出了一种未解析的SPH-DEM耦合数值模型,用于解决磨料水射流冲蚀模拟中纯SPH模型计算成本高和SPH-FEM模型中磨料颗粒难以网格化的问题。通过单颗粒沉降和连续/不连续射流冲击等案例验证了模型精度,确认与全解析SPH模型相比可节省约17.7%的计算时间,并揭示了不连续AWJ具有更优的能量利用效率。Yu等[28]构建了未解析的SPH-DEM耦合模型,揭示了磨料水射流下延性和脆性材料的差异性冲蚀机理及关键工艺参数的调控规律。Hu等[29]通过数值模拟揭示了磨料水射流切割下混凝土的分层损伤机理,量化了关键射流参数对混凝土损伤程度和冲击深度的影響。Huang等[30]首次将冰磨料水射流应用于煤层切槽。通过SPH-FEM耦合模拟和实验验证,确认其破煤性能与常规磨料水射流相当,且比能耗更低,无磨料残留的工程缺陷。Zhou等[31]采用SPH-DEM-FEM耦合方法揭示了层理砂岩的产状依赖损伤模式和两阶段岩石破碎机理。此外,许多学者还对磨料形貌[32]、喷嘴内两相混合[33]、侧向切割[34]和喷嘴磨损[35]等问题进行了数值模拟研究,为磨料射流技术的优化提供了理论支持。

总体而言,现有的数值研究主要集中在基于牛顿流体的磨料水射流上,而对VES粘弹性磨料浆液射流的冲蚀行为研究仍然稀缺。流变参数调控颗粒运动与冲蚀失效的定量机理尚未得到充分阐明。因此,本研究建立了VES磨料浆液射流冲击304不锈钢的三维SPH-FEM耦合数值模型。结合高压定点射流冲蚀实验,本研究对比了AWJ和VES-ASJ的冲蚀行为,从应力演化角度揭示了它们不同的失效机理,并定量分析了零剪切粘度、松弛时间和流动行为指数对冲蚀性能的影響。研究结果可为VES磨料浆液射流的工程应用和参数优化提供理论支持。

### 节选片段

**VES流体的流变本构模型**

VES流体表现出剪切诱导的胶束结构演化,偏离了牛顿流体的线性构性行为,呈现复杂的粘弹性应力-应变响应。需要适当的本构模型来准确描述其流变行为。在本研究中,首先对自配VES流体进行了稳态流变测试,并选择了三种广泛用于假塑性流体的本构模型,即Cross模型、幂律模型……

**目标冲蚀失效机理的对比分析**

磨料射流冲蚀过程是不透明的且瞬态的,难以直接观察内部损伤演化。数值模拟可以清晰地可视化目标内部的应力和应变演化,从而有助于阐明失效机理。在本节中,对比了AWJ和VES-ASJ条件下的单元响应特性。选取了十个代表性单元进行分析:五个位于中央冲击区域(沿……分布)。

## 结论

本研究采用SPH-FEM流固耦合数值模拟方法并结合实验验证,对比了AWJ和VES-ASJ对304不锈钢的冲蚀行为,揭示了它们不同的失效机理,并定量分析了VES流体关键流变参数对冲蚀性能的影响。主要结论如下:

## CRediT作者贡献声明

Wei Jing:写作—初稿、验证、软件、方法、调查。Zhiguo Wang:写作—审阅与编辑、监督、资金获取、概念化。Ran Wei:可视化、形式化分析。Shuai Li:资源、数据整理。Yuting Men:写作—审阅与编辑。

## 利益冲突声明

作者声明不存在任何已知的可能影响本论文所述工作的财务利益或个人关系。

## 致谢

作者感谢国家自然科学基金委员会提供的资金支持(项目编号:52074220)。

**Wei Jing | Zhiguo Wang | Ran Wei | Shuai Li | Yuting Men**
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