过滤式除尘器

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时间:2019-08-09

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1、4过滤式除尘器过滤可定义为借助于多孔介质将气溶胶粒子从气流中分离的过程。用纤维层(滤布、滤纸、金属绒、袋式除尘器等)、颗粒层(矿渣、石英砂、活性炭粒等)或液滴对气体进行净化都属于同样的过滤机理。过滤方法对微细粒子有较高的捕集效率,所以,其应用非常广泛,它是目前烟尘净化的主要方法之一。4.1过滤机理气体中的粒子往往比过滤层中的空隙要小得多,因此通过筛滤效应收集粒子的作用是有限的。尘粒之所以能从气流中分离出来,主要是拦截、惯性碰撞和扩散效应。其次还有静电力、重力和热泳力作用等。如图4.1所示,分析过滤机理时,需知道绕捕集体流动的介质的流场。通常按两种情况考虑:黏性流和势流。

2、在我们经常遇到的过滤过程,黏性流假设往往更接近实际。图4.1经典过滤机理4.1.1拦截效应拦截机理认为:粒子有大小而无质量,因此,不同大小的粒子都跟着气流的流线而流动,如图4.2所示如果在某一流线上的粒子中心点正好使能接触到捕集体(又称“靶”),则该粒子被拦截。这根流线就是该粒子的运动轨迹,在此流线以下范围为b大小同为的所有粒子均被拦截。于是,这根流线是离捕集体最远处能被拦截粒子的运动轨迹,即极限轨迹。图4.2拦截效应设纤维为直径Dc=2的圆柱体,对于绕静止圆柱体的势流,其流函数由式(1.50)给当时,,代人流线方程,有(4.1)当时,有,代人上式后,两端同除以纤维半径

3、,立即得到拦截效率(4.2)式中R——拦截参数,。式(4.2)应满足于是有(4.3)解不等式,有(4.4)在实际问题的分析中,,所以基本上总能满足式(4.4)的条件。故在下面的效率分析中,不再讨论粒子大小的适用范围。对于绕静止圆柱体的黏性流,由式(1.53),用上述同样的推倒方法得到拦截效率(4.5)式中,为绕直径圆柱体流动的雷诺数,如果捕集为直径的球体,其效率为(4.6)对于绕静止球体的势流,由流函数表达式(1.56),得出球体对粒子的拦截效率(4.7)对于绕静止球体的黏性流,由流函数表达式(1.58),得出球体对粒子的拦截效率(4.8)在此,有两点需要说明:(1)应

4、用拦截效率计算式时,当过滤速度很大时,才能用势流假设,但在实际应用中,通常过滤速度很低,如纤维过滤速度<0.1m/s。因此用黏性流假设下的拦截效率计算式较合理。(2)关于绕静止圆柱体和静止球体的流场描述有很多种模型,本书介绍的是最简单、最常用的模型——孤立体模型。一些较复杂的模型主要考虑了相邻捕集体的存在对流场的影响,如哈佩尔(Happel)模型、库韦巴拉(Kuwabara)模型、布林克曼(Brinkman)模型等。值得庆幸的是,对于拦截效应,无论模型多么复杂,只要给出流函数表达式,总能很容易地得到拦截效率理论计算式。其他过滤效应却没有如此幸运,往往只能得到经验式、半经

5、验式或数值解。4.1.2惯性碰撞效应开始时,粒子沿流线运动,绕流时,流线弯曲。有质量为m的粒子由于惯性作用而偏离流线,与捕集体相撞而被捕集。最远处能被捕集的粒子的运动轨迹是极限轨迹。如图4.3中的虚线所示。图4.3惯性碰撞效应求惯性碰撞效率的方法是建立粒子的运动方程,由运动方程求极限轨迹,再求出偏轴距b,然后分别由和。求得绕圆柱体和球体的惯性碰撞效率。但由于求解轨迹方程十分困难,难以确定偏轴距b,故无法得到惯性碰撞效率的分析解。评论与实验分析发现,斯托克斯数足表征惯性碰撞效应的重要参数,其定义为(4.9)式中——张弛时间,s:——来流速度,m/s;——圆柱体或球体直径,

6、m;——粉尘真密度,kg/rn3;——粉尘直径,m;——气体动力黏度,Pa·s。绕圆柱体和球体的惯性碰撞效率如图4.4所示。可见惯性碰撞效率是雷诺数和斯托克斯数的函数。图4.4惯性碰撞效率与雷诺数和斯托克斯数的关系——对圆柱体的惯性碰撞效率;―――对球体的惯性碰撞由于很难给出分析解,实际应用中,常给出数值解或经验表达式。如在0.5<<100的范围内,Robinson给出在势流中对圆柱体的惯性碰撞效率的近似表达式(4.10)通常远大于0.5,若很小,则可忽略惯性效应。研究证明,对圆柱体,当≤1/16,。上式有很宽的适用范围,用数值积分可较方便地求解。人们并不满意这样一个积

7、分式,于是提出许多经验式,其中,Landahl和Herman得出对于雷诺数约为10左右的圆柱体惯性碰撞效率经验式有较好的近似(4.11)此式在常规纤维过滤中(如布袋除尘)是适用的。对球体的惯性碰撞效率,当>0.3时,对势流,Herne给出下式(4.12)当>1.213时,对黏性流,Nielsen和Hill给出对球体的惯性碰撞效率经验式(4.13)式中,参数由下式计算(4.14)4.1.3扩散效应当气溶胶粒子很小(<1),这些粒子在随气流运动时就不再沿流线绕流捕集体,此时,扩散效应将起作用。粒子向捕集体的扩散过程十分复杂,其扩散效率通常是捕

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