单纤维非稳态过滤的捕集效率及压降特性研究

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1、学校代码:10255学号:2121191硕士学位论文单纤维非稳态过滤的捕集效率及压降特性研究ResearchonCollectionEfficiencyandPressureDropofaParticle-loadedSingleFiber学科专业:供热、供燃气、通风及空调工程作者姓名:雷陈磊指导老师:付海明副教授答辩日期:2015年01月东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰

2、写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日单纤维非稳态过滤的捕集效率及压降特性研究摘要纤维过滤器的压力损失和捕集效率是纤维过滤器非常重要的

3、性能参数,而单纤维过滤机理的研究对获得纤维过滤器性能参数的意义格外重要。单纤维过滤的研究分为稳态和非稳态两块,以往的理论和实验都表明非稳态过滤过程更符合纤维过滤的实际情况,国内外学者对单纤维非稳态过滤的研究已经进行了好多年,虽然有几个能用于预测单纤维非稳态过滤捕集效率及压力损失的模型,但都不够完整准确,且实验过程也不能具体形象地说明单纤维非稳态过滤过程中纤维形态、捕集效率及压力损失的变化情况。因此,对单纤维非稳态过滤过程的计算机模拟研究有着重要的意义。本文就此用计算机模拟研究了二维及三维情况下,单纤维过滤过程中捕集效率及压力损失的变化情况,并着重研究非稳态过滤过程中的变化。为获得更加真实的

4、单纤维非稳态过滤过程的纤维树枝模型,本文应用基于Kuwabara流场编写的程序,来生成单纤维非稳态过滤各阶段的模型,再通过CAD的二次开发及网格划分生成可用于Fluemt模拟的模型,然后采用DPM(拉格朗日离散相模型)法对捕集效率、压力损失进行数值模拟研究,主要研究工作和研究结论包括:(1)通过基于Kuwabara流场编写的程序,生成单纤维非稳态过滤各个阶段的一系列模型,采用CFD方法模拟其流场,并用DPM方法对其捕集效率进行数值模拟,分析捕集效率和压力损失随颗粒沉积的变化关系。(2)基于DPM方法对二维单纤维非稳态过滤模型的捕集效率及压力损失进行了CFD模拟,研究结果表明:随着颗粒不断在

5、单纤维表面沉积,二维单纤维树枝模型的维数、当量直径及迎风面上的最大横截面积都逐渐增大,捕集效率和压力损失也不断增加,通过对比发现捕集效率及压力损失的变化与单纤维粉尘树枝迎风面最大横截面积的变化相关性最大,且单纤维树枝模型在迎风面上形成的面积越大,则越有利于捕集,而压力损失也越大。(3)基于DPM方法对三维单纤维非稳态过滤模型的捕集效率及压力损失进行了CFD模拟,分析了颗粒沉积形态、St数、无量纲粒径Nr及纤维的雷诺数Ref对含尘情况下单纤维捕集效率及压力损失的影响。研究结果表明:在沉积的初始阶段,St数对单纤维捕集效率起决定作用,St数越大,捕集效率越高;随着过滤的进行,单纤维的捕集效率及

6、压力损失都随沉积颗粒数的增加而增加,其线性关系及增长的幅度与St数、Ref和Nr有关,且相同情况下,沉积的颗粒在迎风面上形成的横截面积越大,则越有利于颗粒的捕集,造成的压力损也越大;通过数据回归,并基于单纤维稳态的过滤理论公式,得出单纤维非稳态过滤的理论关联式5-4。关键词:单纤维,非稳态,DPM法,压力损失,捕集效率RESEARCHONCOLLECTIONEFFICIENCYANDPRESSUREDROPOFAPARTICLE-LOADEDSINGLEFIBERABSTRACTPressuredropandcollectionefficiencyareveryimportantperfo

7、rmanceparametersoffibrousfilter.Studyingthefilteringmechanismofasinglefiberisparticularlyimportanttogetperformanceparametersoffibrousfilter.Researchonasinglefiberfiltrationcanbedividedintosteadystateandunsteadyst

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