Heutzutage basieren Design und Optimierung von Anlagen mit Fluid-Feststoff-Strömungen meist auf experimentellen Untersuchungen, die jedoch aufwändig und kostenintensiv sind. Zudem ist ein Scale-Up der Anlage infolge unzureichender Kenntnisse über das reale Betriebsverhalten nur eingeschränkt möglich. Hierzu bietet die numerische Strömungsmechanik (CFD) eine kostengünstige Ergänzung an, die sich als mächtiges Werkzeug zur Entwicklung neuer Technologien etabliert hat. Die CFD führte zu realisierbaren Simulationen von Anlagen zur thermochemischen Brennstoffumwandlung, wie z.B. von Wirbelschichten, Rostfeuerungen und konventionellen Brennkammern. Zur besseren Beschreibung der Partikelphase ist jedoch die herkömmliche Verwendung von CFD im Sinne der Lösung der Erhaltungsgleichungen nicht ausreichend. Für die Darstellung der Fluid-Feststoff-Strömung gibt es grundsätzlich zwei verschiedene Ansätze. Während im Euler-Euler-Verfahren (Zwei-Fluid-Methode) jede Phase als Kontinuum betrachtet wird, kombiniert das Euler-Lagrange-Verfahren (Einzelpartikel-Methode) unter Einsatz der Newton´schen Transportgleichungen die Kontinuums-Beschreibung der Fluidphase mit der Lagrange-Darstellung der dispersen Phase. Diese zusammengesetzte Methode zur Beschreibung eines Zweiphasensystems weist eine größere Flexibilität bezüglich der Erfassung verschiedener Transportphänomene auf. Einzelne Partikel-Partikel/Wand-Kollisionen können bei der Euler-Euler-Beschreibung lediglich durch zusätzliche Modellannahmen berücksichtigt werden. Beim Euler-Lagrange-Ansatz können Partikel-Partikel/Wand-Kollisionen entweder auf stochastischem Wege modelliert oder deterministisch detektiert werden.

Bei der deterministischen Kollisionsdetektion mit konstanter Partikel-Zeitschrittweite können die Partikel nach der freien Flugphase einander durchdringen oder in die Wand eindringen. Aus der Überlappung resultieren Kontaktkräfte, die zu Betrags- und/oder Richtungsänderungen der Partikelgeschwindigkeiten führen und von der Durchdringungstiefe (delta) abhängen. Diese Beschreibungsweise wurde erstmals von (Cundall 1979) eingeführt und wird in der Literatur häufig als Diskrete-Elemente-Methode (DEM) bezeichnet. Aufgrund der Durchdringungsfähigkeit der Partikel und der Wand ist diese Methode auch als Weiche-Kugel-Modell bekannt. Die Stoßdetektion im DEM erfolgt durch Überprüfung jedes Partikels auf Kollisionsereignisse mit anderen Partikeln oder der Wand. Ein Kontakt findet statt, wenn der Abstand der beiden Partikelzentren bzw. der Abstand zwischen Partikelzentrum und der Wandoberfläche kleiner als die Summe beider Radien bzw. kleiner als der Partikelradius ist. Die Rechenzeit zur Ermittlung der Stoßdetektion ohne vorhergehende Optimierung des Algorithmus verhält sich quadratisch zur Partikelanzahl. Optimierungsmaßnahmen bezüglich der Stoßdetektion sind demzufolge vor allem bei der Simulation von dichten Mehrphasenströmungen erforderlich.

Partikel-Partikel- sowie Partikel-Wand-Kollision bei DEM

DEMEST

DEMEST ist eine institutseigene 3D-Simulationssoftware für dichte Mehrphasenströmungen und wurde unter Verwendung des Betriebssystems „Windows“ für 32- und 64-bit-Architekturen entwickelt. Bei der verwendeten Programmiersprache handelt es sich um C++ und als integrierte Entwicklungsumgebung kommt Microsoft Visual C++ zum Einsatz. Die parallelisierte Berechnung kann sowohl auf Mehrkernprozessoren als auch auf Computerclustern durchgeführt werden. Die Vernetzung von verteilten Rechnern wird mittels eines Gigabit-Netzwerkes bewerkstelligt. Die Kommunikation zwischen den Prozessoren wird durch MPI (Message Passing Interface) gewährleistet, das bei parallelen Berechnungen den Nachrichtenaustausch zwischen den Prozessoren sicherstellt. DEMEST besitzt die folgenden Eigenschaften:

• Euler-Lagrange / DEM (4 Wege-Kopplung)
• Mono- sowie polydisperse Partikel
• Parallelisierung der Berechnung möglich
• Feine Fluidgitter in Kombination mit Mehrgitter-Methode für die Fluidphasenberechnung
• Mittelwert-Partikelgitter für die Partikelphasenberechnung
• Partikelsuchgitter (Fortgeschrittene Algorithmen zur Stoßdetektion)
• Werkzeuge und Softwareumgebung (C++, MPI und Matlab)

Resultat

Das komplexe Verhalten von Fluid-Feststoff-Strömungen sowie der enorme Rechenaufwand infolge von starken Wechselwirkungen sowohl zwischen der Fluid- und der Partikelphase als auch zwischen den Partikeln untereinander verhindern die Large-Scale Simulation auf Basis der Euler-Lagrange / DEM-Methode. Nichtsdestotrotz wurde die Anwendbarkeit von DEMEST zur Berechnung von Wirbelschichten im Labormaßstab bestätigt, wobei zurzeit nichtreaktive Problemfälle betrachtet werden. In kalten Wirbelschichten beeinflussen vor allem die Cluster- und Blasenbildung das dynamische Systemverhalten maßgeblich und können daher als Schlüsselelemente bei der Fluidisierung der Feststoffphase angesehen werden.

Sprudelnde Wirbelschicht

Für die Quasi-2D-Simulation wurden 36500 identische Partikel mit einem Durchmesser von 2,5 mm verwendet, wobei die Partikel die Eigenschaften von Glas aufweisen und als Fluidisierungsmittel Luft mit einem Massenstrom von 0.0075 kg/s verwendet wurde. Bei den in der Simulation berücksichtigten Kräften handelt es sich um die Schwer-, Auftriebs-, Widerstands-, Saffman-, Druck-, Magnus- sowie Kontaktkräfte.

Validierung der Simulationsergebnisse, Darstellung in Zeitlupe (1:50)

(Färbung beschreibt die vertikalen Partikelgeschwindigkeiten)

Die qualitative Übereinstimmung der Simulationsergebnisse mit dem Experiment zeigt, dass der verwendete DEMEST-Code dichte Fluid-Feststoff-Strömungen berechnen kann. Allerdings wird der DEMEST-Code ständig weiterentwickelt, um die Realität möglichst genau abzubilden.

[Die Bilder wurden mit einer Hochgeschwindigkeitskamera aufgenommen. Diese wurde vom Fachgebiet EKT bereitgestellt und die Bilder von Herrn Thilo Kissel erstellt]

DEMEST / Experiment / Euler-Euler

Vergleich von DEMEST, Euler-Euler und Experiment,  Darstellung in Zeitlupe (1:60) 

(Färbung beschreibt die Volumenanteil der Feststoffpahse) 

 

Zirkulierende Wirbelschicht mit einem Partikelabscheider

DEMEST lässt sich ebenfalls zur Berechnung ingenieurrelevanter Apparate (Schlagradmühlen, Zyklone) einsetzen, jedoch im kleinen Maßstab und mit relativ großen Partikeln und somit geringerer Partikelanzahl. Beispielhaft ist eine zirkulierende Wirbelschicht mit einem Partikelabscheider berechnet. Für die 3D-Simulation kamen 65000 identische Partikel mit einem Durchmesser von 2,5 mm und einer Partikel-Dichte von 2500 kg/m3 zum Einsatz. Das verwendete Fluidisierungsmittel ist Luft mit einem Massenstrom von 0.15 kg/s. Zu den berechneten Kräften zählen die Schwer-, Auftriebs-, Widerstands-, Saffman-, Druck-, Magnus- sowie Kontaktkräfte.

Räumliche Verteilung der Partikel in einer zirkulierenden Wirbelschicht, Darstellung in Zeitlupe (1:3.5) (Färbung beschreibt die vertikalen Partikelgeschwindigkeiten)

Publikationen:

1. Alobaid F., Epple B., Investigation study for improving the efficiency and accuracy of the CFD/DEM Simulations. Powder Technology, in proc.
2. Alobaid F., Ströhle J., Epple B., Extended CFD/DEM model for the simulation of circulating fluidized bed. Advanced Powder Technology, 2013; 24:403-415.
3. Alobaid F., Epple B, Improvement, Validation and application of CFD/DEM model to a Dense Gas-Solid Flow in a Fluidized Bed. Particuology. Accepted  (paper in press) 2012.
4. Alobaid F., Epple B., Leithner R., Müller H., Ponweiser K., Walter H., Zindler H. Numerische Methoden (Kapitel aus dem Buch "Simulation von Kraftwerken und wärmetechnischen Anlagen". (2-Auflage 2012).
5. Alobaid F., Epple B. Numerical methods for reactive dense fluid-solid flows- CFD/DEM Application to fluidized bed. Interdisciplinary Center for Scientific Computing (IWR). Heidelberg 2011.
6. Alobaid F., Ströhle J., Epple B., Coupled CFD/DEM for the simulation of dense fluid solid flow. 2nd International Conference on Computational Engineering. Darmstadt, 04-06 October 2011.
7. Alobaid F., Ströhle J., Epple B., Numerical simulation of reactive fluidized beds for conversion of the biomass with Discrete Element Method. Modellierung von Biomassevergasung und-verbrennung mit Hilfe der numerischen Strömungsmechanik. Leipzig 2010.
8. Alobaid F., Galloy A., Ströhle J., Epple B., 3D Simulation of a limestone Fluidized Bed with the Discrete Element Method. Jahrestreffen der ProcessNet-Fachausschüsse Mehrphasenströmungen. Frankfurt am main 2010.

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