喻黎明，徐 洲，楊具瑞，李 娜，劉凱碩，常留紅

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CFD-DEM耦合模擬網(wǎng)式過濾器局部堵塞

喻黎明1，徐 洲1，楊具瑞1，李 娜1，劉凱碩1，常留紅2

（1.昆明理工大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，昆明 650500； 2.長沙理工大學(xué)水利工程學(xué)院，長沙 410114）

過濾器內(nèi)部的流場不均導(dǎo)致使用時容易產(chǎn)生局部堵塞，堵塞分布受入口流速、顆粒粒徑、流線軌跡等因素的共同影響。該文以計算流體力學(xué)-離散元法（computational fluid dynamics-discrete element method，CFD-DEM）耦合模擬不同流量下Y型網(wǎng)式過濾器內(nèi)部不同粒徑的沙粒運動及分布，分析過濾器內(nèi)部流態(tài)對沙粒運動分布的影響并通過試驗加以證明。結(jié)果表明，濾網(wǎng)兩側(cè)的壓差占總壓差的77%。網(wǎng)面流量呈階梯分布，最大流量位于出口側(cè)濾網(wǎng)上端，最低流量位于進口側(cè)濾網(wǎng)中心，前者是后者的5.9倍；對于通過濾網(wǎng)的顆粒，入口流速越高，顆粒通過點越集中；對于攔截顆粒，當粒徑接近孔徑時，顆粒穩(wěn)定附著在濾網(wǎng)，增加入口流速使顆粒向側(cè)面濾網(wǎng)聚積并產(chǎn)生局部堵塞，粒徑遠大于孔徑時，顆粒在內(nèi)腔中不停運動，難以穩(wěn)定附著在濾網(wǎng)；降低入口流速將提高顆粒分布的均勻程度，延長過濾器高效段時間，減少沖洗難度。

過濾器；流速；顆粒；水沙運動；局部堵塞；數(shù)值分析

0 引 言

目前新疆大致有1.5萬套微灌系統(tǒng)，首部過濾多采用多個網(wǎng)式過濾器并聯(lián)，而堵塞問題嚴重威脅著過濾器的正常工作。目前有關(guān)網(wǎng)式過濾器的研究主要集中在試驗和數(shù)值模擬2個方向：Zong等[1-3]通過量綱分析歸納不同類型和工況下過濾器的水頭損失計算公式；王忠義等[4]通過二維模型計算濾網(wǎng)的相關(guān)系數(shù)，采用多孔介質(zhì)模型模擬過濾器的內(nèi)部流場；宗全利等[5]利用計算流體動力學(xué)（computational fluid dynamics, CFD）中的動網(wǎng)格技術(shù)模擬并分析網(wǎng)式過濾器自沖洗系統(tǒng)過程，指出設(shè)計上的不足。

上述方法著眼于過濾器的宏觀水力性能，對于網(wǎng)面過流情況、網(wǎng)孔的微觀流態(tài)以及沙粒在濾網(wǎng)內(nèi)的運動狀況等問題無法進行直接分析。研究堵塞問題需要從根本的水力流態(tài)對顆粒運動分布的作用和不同結(jié)構(gòu)和工況對顆粒運動分布的影響等方面開展研究。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，CFD與離散單元方法（discrete element method，DEM）耦合（CFD-DEM）被引入到各類水沙運動仿真中[6-8]，CFD-DEM耦合基于Hertz接觸理論和牛頓運動定理，能準確模擬并記錄顆粒在過濾器內(nèi)部的運動過程[9-10]。本文通過CFD-DEM耦合模擬不同工況下的Y型網(wǎng)式過濾器的流態(tài)分布和顆粒運動，結(jié)合Matlab軟件分析顆粒軌跡線，對比不同區(qū)域網(wǎng)面的過流量，分析流量與過流量對顆粒通過濾網(wǎng)時坐標點（以下簡稱為通過點）分布的影響，對比流量和顆粒粒徑對攔截顆粒在過濾器內(nèi)部運動軌跡和在濾網(wǎng)面上分布的影響，探討過濾器內(nèi)部流態(tài)與局部堵塞的內(nèi)在聯(lián)系，提出改善局部堵塞的方法和措施，為研究過濾器堵塞及滲透機理提供新的方案。

1 數(shù)值模擬方法及驗證試驗

1.1 數(shù)學(xué)模型與其原理

Y型過濾器內(nèi)水流視為黏性不可壓縮的流體，考慮顆粒對水體的反作用力與濾芯壁面粗糙度的作用，忽略表面張力影響。

兩相流下的水相連續(xù)性方程和動量方程[11]為

式中為水相密度，kg/m3；為體積分數(shù)項；為時間，s；為水相流速，m/s；為重力加速度，m/s2；為黏度，Pa·s；F為動量匯，作用在網(wǎng)格單元內(nèi)流體阻力的總和，N/m3。

計算顆粒相時，選用歐拉-拉格朗日模型，該模型忽略顆粒體積分數(shù)的影響，直接計算顆粒的受力并反饋給流場，適用于描述過濾器內(nèi)部的規(guī)律。所采用的模型參數(shù)參考文獻[12]，顆粒的平衡方程[13-14]表示為

式中m為顆粒質(zhì)量，kg；v為顆粒速度，m/s；I為轉(zhuǎn)動貫量，kg·m2；w為顆粒角速度，rad/s；G為顆粒重力，N；F、F分別為沙粒受到來自流體與其余顆粒的力，N；T為其他顆料對沙粒的力矩，N·m。

1.2 模型的建立與邊界條件

圖1為Y型過濾器的結(jié)構(gòu)示意圖，主要結(jié)構(gòu)為殼體與濾芯。濾芯為復(fù)合結(jié)構(gòu)，由起支撐作用的沖孔鋼板和起過濾作用的金屬編制網(wǎng)組成。入口內(nèi)徑與出口內(nèi)徑為20 mm，濾芯高為40 mm，半徑為13 mm，過濾精度為190m。對模型進行適當簡化，圖2為過濾器計算流體域的網(wǎng)格化模型，為保證計算精度，采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格并進行網(wǎng)格無關(guān)性檢驗，整個計算域共有5.5×105個節(jié)點。

由于過濾器內(nèi)部存在回流與射流現(xiàn)象，故采用標準模型[15]。進口設(shè)置為速度入口條件，水相與顆粒相均采用同樣的入口速度，湍流強度為5%，入口水力直徑為圓形入口直徑，出口采用壓力出口條件，壓力為標準大氣壓，回流湍流強度取默認值，壁面采用標準壁面函數(shù)。

圖1 過濾器結(jié)構(gòu)示意圖

圖2 網(wǎng)格化模型

1.3 顆粒運動分析及統(tǒng)計

過濾器內(nèi)部顆粒運動復(fù)雜，分布范圍廣而具有隨機性，采用相對標準偏差S反映不同條件下不同區(qū)域的顆粒分布情況：

在顆粒-流體兩相流中，常用斯托克斯數(shù)表征顆粒的運動特性，斯托克斯數(shù)S公式[17]為

式中ρ為顆粒密度，kg/m3；d為顆粒粒徑，mm；為水力半徑，mm；S越大，顆粒的跟隨性越差，越容易進入到滯流中。

1.4 驗證試驗方法

為驗證數(shù)值模擬結(jié)論的準確性，對過濾器進行不同入口壓力下的清水水頭損失試驗和渾水堵塞試驗。清水試驗主要用于計算網(wǎng)式過濾器的水力性能并與數(shù)值模擬中過濾器的壓差-流量曲線進行對比分析，通常網(wǎng)式過濾器的流量-壓差曲線[18]遵循

式中?為進出口之間的水頭損失，m；為總流量，m3/h；、為與過濾器結(jié)構(gòu)有關(guān)的相關(guān)系數(shù)。

顆粒粒徑范圍選擇的依據(jù)：Zeier等[19-20]將顆粒孔徑比分別設(shè)置為0.34~1.5和1.15~2.7。本文基于此對泥沙進行分級過篩，依據(jù)網(wǎng)式過濾器的精度180m選取篩分度在125355m之間的篩網(wǎng)作為篩分工具，按照質(zhì)量分數(shù)0.5‰的比例調(diào)配試驗用渾水并用歐美克公司生產(chǎn)的LS-CWM(3)型激光粒度儀進行粒度分析，顆粒粒度分布如圖3。

圖3 顆粒粒度分布

考慮到數(shù)值模擬中顆粒投放數(shù)有限，粒徑孔徑比較大或是較少的顆粒均無法有效地附著濾網(wǎng)面上且所占比例較小，因此數(shù)值模擬中選取180、200、300、400m為代表粒徑，用于分析粒徑對顆粒運動的影響。由于含沙水將使網(wǎng)式過濾器的過流能力不斷下降，因此試驗采用入口定壓；考慮到數(shù)值模擬中投放的顆粒數(shù)均一致，故以總過流量V為時間刻度。通過壓力調(diào)節(jié)閥將過濾器的入口壓力分別設(shè)置為50、75、100 kPa，到達指定過流量時記錄當時的瞬時流速。堵塞狀態(tài)下過濾器的局部水頭損失依舊遵循公式[21]

式中為不同清潔度下的局部水頭損失系數(shù)；為壓力損失，Pa；為過濾器橫截面積，m2；為過流量，m3/s。

試驗裝置如圖4所示，由蓄水池、攪拌器、潛水泵、網(wǎng)式過濾器、壓力表、流量計以及各類閥門和連接管道組成。測試過濾器為市面上常見的不銹鋼網(wǎng)式過濾器，進出口內(nèi)徑為20 mm，其過濾精度在190200m之間。

圖4 驗證試驗布置圖

2 結(jié)果與分析

2.1 水力性能分析

2.1.1 流量-壓差曲線擬合

過濾器的額定流量為3.5~4 m3/h，參考額定流量的標準，在清水試驗測試不同流量下過濾器的壓差；通過數(shù)值模擬計算清水狀態(tài)流量從0.97 m3/h起以0.32 m3/h為梯度逐步升至4.23 m3/h下的過濾器兩端壓差，對數(shù)據(jù)點擬合得到如圖5所示的流量-壓差曲線。擬合公式形式為式（7），結(jié)果表明兩者的系數(shù)相差不大，系數(shù)相差較大，而兩者的結(jié)構(gòu)尺寸一致，說明是過水面積的不同導(dǎo)致系數(shù)發(fā)生變化[21]。

圖5 清水狀態(tài)下的流量-壓差曲線

由于濾網(wǎng)由沖孔網(wǎng)板與金屬編制網(wǎng)組成，兩者之間的重疊導(dǎo)致部分網(wǎng)孔不完整，這些網(wǎng)孔的形狀難以判斷，同時濾網(wǎng)由于工藝水平的限制導(dǎo)致網(wǎng)孔往往大小不一，而模型對濾網(wǎng)進行適當?shù)暮喕雎圆糠种丿B的網(wǎng)孔，并將所有網(wǎng)孔視為標準大小，因此存在一定的差異。經(jīng)計算數(shù)值模擬中濾網(wǎng)的總過水面積為280 mm2，而實際模型的理論總過水面積為324 mm2，前者為后者的86%，而金屬編制網(wǎng)與沖孔鋼板之間的間隙，濾網(wǎng)與殼體連接部分的間隙又進一步導(dǎo)致網(wǎng)式過濾器的理論總過水面積小于實際值[22]，從而使得數(shù)值模擬中系數(shù)較大。上述內(nèi)容表明數(shù)值模擬反映的是一種理想狀態(tài)下過濾器的水力性能，采用CFD-DEM耦合計算網(wǎng)式過濾器的流態(tài)是可行的。

2.1.2 內(nèi)部流態(tài)分析

圖6a與圖6b是清水狀態(tài)入口流速1.0 m/s下過濾器正剖面的壓力分布圖與流速分布圖，受入口射流效應(yīng)的影響，水流壓力減少而流速增大，內(nèi)腔存在明顯回流，網(wǎng)面內(nèi)外的靜壓梯度與流速梯度較大，其中出口側(cè)上端濾網(wǎng)的壓降為11.5 kPa，占總壓降的77%，說明濾網(wǎng)是造成水頭損失的主要原因，與宗全利等[23]有關(guān)濾網(wǎng)壓差和過濾器壓差的試驗數(shù)據(jù)一致。

圖6 清水狀態(tài)入口流速1.0 m·s?1下的流態(tài)圖

圖6c為過濾器的流線示意圖，水流進入后形成高速射流并與濾網(wǎng)發(fā)生碰撞，一部分水順著出口側(cè)的網(wǎng)孔流出，余下的水流則沿網(wǎng)面繼續(xù)前進，在堵頭處產(chǎn)生回流，由于堵頭為圓柱形，所以回流分成2股并向入口方向前進，并最終順著進口側(cè)網(wǎng)孔流出。

2.2 顆粒通過濾網(wǎng)的運動分析

2.2.1 網(wǎng)面過流量對比

通常認為網(wǎng)面的過流量越大，通過的顆粒數(shù)越多。為分析網(wǎng)面過流量對顆粒運動與通過的影響，需對濾網(wǎng)的過流量和通過點進行統(tǒng)計分析。

由于過濾器為對稱結(jié)構(gòu)，流態(tài)也呈對稱分布，故選取一半的濾網(wǎng)進行分析。以沖孔鋼板上孔的圓心為中心將濾網(wǎng)劃分為105個矩形區(qū)域，統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)的總過流量，得到網(wǎng)面過流量分布圖6d。圖6d呈現(xiàn)明顯的階梯分布，最高點位于出口側(cè)濾網(wǎng)的上端（稱之為出口側(cè)原點），而最低點位于進口側(cè)濾網(wǎng)的中心，兩者的流量差為5.9倍。

過流量的不均說明Y型過濾器結(jié)構(gòu)設(shè)計上存在缺陷，水流集中通過出口側(cè)的濾網(wǎng)面，影響實際的過流效率，同時容易造成濾網(wǎng)面上顆粒分布不均，產(chǎn)生局部堵 塞影響過濾器整體的過濾效率，增加沖洗難度。

2.2.2 顆粒的通過點分布

網(wǎng)式過濾器主要通過濾網(wǎng)的篩分效應(yīng)對粒徑大于網(wǎng)孔孔徑的顆粒進行物理攔截，屬于典型的二維攔截，而攔截的顆粒所形成的濾餅?zāi)芷鸬捷o助過濾的作用并將二維攔截轉(zhuǎn)變?yōu)槿S攔截[24]。

粒徑小于孔徑的顆粒會直接通過濾網(wǎng)而不會產(chǎn)生堵塞，但隨著過濾的進行，由攔截顆粒形成的多孔介質(zhì)會逐漸捕獲小粒徑顆粒并將其轉(zhuǎn)換成多孔介質(zhì)的組成部分，而小粒徑顆粒本身也會通過架橋效應(yīng)造成網(wǎng)孔堵塞，因此顆粒通過點的分布也將對濾餅生成產(chǎn)生影響。

當顆粒粒徑遠小于過濾精度時，顆粒對堵塞的作用十分小，故選用粒徑為180m的顆粒模擬其在不同入口流速下（0.5、1.0、1.5 m/s）的運動軌跡，并通過matlab軟件對軌跡線進行分析判斷得出顆粒的通過點坐標。

注：a、b、c圖的相對標準偏差為10.23、34.56和39.9。

由于通過點分布在圓柱型濾網(wǎng)上，為方便觀察故采用圖7所示的柱面展開圖，坐標系原點對應(yīng)圖6d中的出口側(cè)原點， Y軸正方向從濾網(wǎng)上端指向濾網(wǎng)下端。出口側(cè)濾網(wǎng)上通過點最多，進口側(cè)濾網(wǎng)上通過點最少，隨著流速的提高，側(cè)面濾網(wǎng)中心與出口側(cè)濾網(wǎng)中心上的通過點均逐漸減少，進口側(cè)濾網(wǎng)上下兩端團聚現(xiàn)象明顯。

為了分析通過點的均勻性，采用2.2.1中的區(qū)域劃分方法，統(tǒng)計落在不同區(qū)域上的通過點，并采用式（5）的相對標準偏差作為衡量坐標分布均勻性的指標。通過對比可以發(fā)現(xiàn)隨著流速的增加，S從10.23增長到34.56和39.9，說明小粒徑顆粒通過點的均勻度是隨流量增加而減小。

根據(jù)式（6），當過濾器內(nèi)部流速較低時，S數(shù)大而顆粒跟隨性低，顆粒的無規(guī)則運動特征明顯，顆粒能夠均勻的通過流線所經(jīng)過的網(wǎng)面；當流速上升時，顆粒跟隨性增強，無規(guī)則運動減弱，動能增加并導(dǎo)致碰撞頻繁，顆粒通過率下降，而出口側(cè)濾網(wǎng)的上下兩端處在低速滯流區(qū)域，顆粒能夠較為平順地通過網(wǎng)孔顆粒，因此通過點會集中在這兩端。

2.3 攔截顆粒的分布運動

水流夾雜著顆粒進入過濾器內(nèi)腔，濾網(wǎng)的篩分效應(yīng)使顆粒粒徑大于孔徑的顆粒被攔截，這些被攔截的顆粒分布在濾網(wǎng)的各個區(qū)域并構(gòu)成濾餅的主體結(jié)構(gòu)。這一過程受諸多因素影響，本文主要討論入口流速與粒徑對顆粒分布的影響，分別在同一流速（1.0 m/s）的情況下向孔徑為190m的過濾器中投放200、300、400m的顆粒和在不同流速（0.5、1.0、1.5 m/s）下向孔徑為190m的過濾器中投放同一粒徑（200m）的顆粒，對其在濾網(wǎng)面上的分布進行對比分析。

圖8表示不同粒徑顆粒在同一過濾器內(nèi)部的分布圖。粒徑為200m的顆粒大部分都依附與濾網(wǎng)面上，隨顆粒粒徑的增加，依附于濾網(wǎng)面上的顆粒數(shù)開始減少，更多的顆粒開始在過濾器內(nèi)腔中做順時針圓周運動而難以保持穩(wěn)定，其中的部分顆粒還會流入堵頭的滯流區(qū)中。因此顆粒越大越難穩(wěn)定的附著在濾網(wǎng)面上，對于堵塞的影響越小。

圖9表示不同流量下顆粒在過濾器內(nèi)部分布，黑點代表顆粒。流速為0.5 m/s時，出口側(cè)濾網(wǎng)與側(cè)面濾網(wǎng)上均有大量顆粒，顆粒的分布范圍廣泛；流速為1.0 m/s時，出口側(cè)濾網(wǎng)的顆粒數(shù)量迅速減少，側(cè)面濾網(wǎng)與整個濾網(wǎng)的上下兩端均出現(xiàn)明顯的顆粒團聚。當流速提高到1.5 m/s時，顆粒大部分都在側(cè)面濾網(wǎng)和上下兩端濾網(wǎng)上成團聚，只有少部分附著進口側(cè)濾網(wǎng)面上。流速的升高改變過濾器內(nèi)部的流態(tài)，加強顆粒的團聚現(xiàn)象。

分布均勻的顆粒會形成均勻的濾餅，起到輔助過濾的作用而嚴重的局部堵塞會導(dǎo)致濾網(wǎng)破損、水力性能迅速下降，嚴重影響過濾器的正常使用。因此實際使用時可以通過適當降低入口流速，保證顆粒在濾網(wǎng)面的均勻分布，提高濾餅的輔助效果，延長過濾器高效段時間。

圖8 不同粒徑的顆粒分布

注：左邊為入口，右邊為出口。下同。

2.4 渾水試驗的結(jié)果與分析

渾水條件下網(wǎng)式過濾器的過流能力受清潔度的影響將不斷降低，從而導(dǎo)致流量減小壓力損失增加，因此初始狀態(tài)下，過濾器網(wǎng)面上不存在沙粒從而系統(tǒng)的水頭損失系數(shù)相等。當入口壓力增加，流量會增加，而隨時間推移，攔截顆粒逐步增加，流量會逐漸降低，故采用圖10所示的總過流量—流量百分比圖。通過對比可以發(fā)現(xiàn)入口壓力增大時，流速降幅減小，這說明采用較高的入口壓強將提高額定反沖洗過流量。由于不同壓力下過濾系統(tǒng)的初始水頭損失系數(shù)相等，所以通過式（8）可以得到

式中?P、?P分別為高壓和低壓下的壓力損失，Pa；Q、Q分別為高壓和低壓下的流量，m3·h。

入口壓力越大，過濾產(chǎn)生的壓降漲幅[25]和流速降幅越小，所以

式中α、β分別為高壓下過濾后的壓降變化率和流量變化率；α、β分別為低壓下過濾后的壓降變化率和流量變化率。

結(jié)合式（9）和式（10）得出關(guān)系式

圖10 過流量-流速百分比圖

局部水頭損失系數(shù)與有效過水面積成反比，因此高壓組的有效水面積S大于低壓組的有效過水面積S。在同樣的過流量下，濾網(wǎng)攔截的顆?？傎|(zhì)量相差不大，顆粒分布越集中，堵塞面積越小，有效過水面積越大。因此入口壓力越大，顆粒分布也越集中，局部水頭損失系數(shù)增長越慢，這與2.2、2.3中有關(guān)顆粒分布的結(jié)論基本一致。

3 討 論

3.1 過濾精度與水力性能

如圖11，由于忽略不完整的網(wǎng)孔導(dǎo)致數(shù)值模擬的過水面積小于實際的過水面積，從而使模擬的水力性能與實際性能存在明顯的差異。王新坤等[26]采用多孔介質(zhì)模型代替實際濾網(wǎng)模型，能有效解決模型與實際之間的偏差，但是多孔介質(zhì)模型將濾網(wǎng)視作均勻的過濾介質(zhì)從而無法反映網(wǎng)孔附近的微觀流態(tài)變化和濾網(wǎng)的篩分效應(yīng)。Mondal等[27-28]利用CT掃描技術(shù)和3D重建技術(shù)對金屬篩網(wǎng)進行3D建模，利用開源軟件模擬和分析顆粒通過不同濾網(wǎng)的情況并提出有關(guān)金屬篩網(wǎng)的一系列參數(shù)，采用該方法在相關(guān)研究的基礎(chǔ)的上進行方法改良即可進一步提高模擬的精準度。

圖11 實際濾網(wǎng)與模型濾網(wǎng)對比

3.2 局部堵塞的影響與作用

模擬顆粒在網(wǎng)式過濾器內(nèi)部的運動與分布，發(fā)現(xiàn)顆粒在濾網(wǎng)表面分布不均，并且隨著流速的增加，顆粒的分布越集中。宗全利等[5]依據(jù)流態(tài)推斷過濾器內(nèi)部的局部堵塞現(xiàn)象，本文基于離散元法對比過濾器內(nèi)部的流態(tài)分布和顆粒運動規(guī)律，對比結(jié)果表明流態(tài)與顆粒的分布規(guī)律存在差異，并不是流速/過流量越高的區(qū)域顆粒分布越多，阿力甫江·阿不里米提等[29]有關(guān)沙粒沉積在流速較低的過濾器尾部結(jié)論也說明濾網(wǎng)面的高流速反而會減少該區(qū)域濾網(wǎng)上的顆粒分布。而顆粒粒徑越大，越容易脫離濾網(wǎng)面，從而難以形成穩(wěn)定的多孔介質(zhì)，因此大粒徑顆粒相對而言較難造成堵塞。Zeier等[17]與Thokal等[18]的試驗研究表明粒徑較大的顆粒不會停留在濾網(wǎng)面上，而是在內(nèi)腔中不斷運動，對堵塞的影響較小粒徑顆粒小。

試驗結(jié)果表明流速越大，到達堵塞的額定反沖洗過流量越大，與此同時顆粒的分布越集中，分布的范圍越小，濾網(wǎng)的清潔度越高但會形成局部堵塞。而入口流速較低時，濾網(wǎng)面上能形成均勻的濾餅，這樣產(chǎn)生的水頭損失雖然大但卻能起到輔助過濾的效果，同時也能避免由于局部堵塞而產(chǎn)生的一系列問題，但過低的流速會導(dǎo)致過濾速率低下。因此在實際使用中要綜合考慮過濾器性能與過濾水質(zhì)等因素，不斷調(diào)整合適的流速是過濾器盡可能處于高速、高效的狀態(tài)。

3.3 過濾器結(jié)構(gòu)的優(yōu)化方案建議

過濾器內(nèi)部流場分布不均勻是造成過濾器內(nèi)部顆粒分布不均的主要原因，但顆粒在濾網(wǎng)面的分布并不是簡單的依據(jù)流速/流量大的區(qū)域顆粒分布數(shù)就多。結(jié)合過濾器的結(jié)構(gòu)優(yōu)化的相關(guān)研究[18]與本文相關(guān)的結(jié)論分析，提出如圖12所示的3個設(shè)計優(yōu)化點：1）提高入口縮小比=20從而減少入口的射流效應(yīng)； 2）通過調(diào)整殼體外殼體膨脹比10使水流更加流暢的通過濾網(wǎng)；3）改變?nèi)肟谂c濾網(wǎng)之間的夾角進而平衡過濾器進出口兩側(cè)的流場速度，具體的數(shù)值仍待對比分析。

注：α為入口與濾網(wǎng)之間的夾角，(°)；d0為濾網(wǎng)內(nèi)徑，mm；d1為改變后的濾網(wǎng)內(nèi)徑，mm；d2為最小內(nèi)徑，mm。

4 結(jié) 論

通過Y型網(wǎng)式過濾器的數(shù)值模擬和渾水試驗對比分析不同流速、顆粒粒徑下的堵塞過程后，可以得出以下結(jié)論：

1）Y型過濾器濾芯過流量嚴重不均，整個濾網(wǎng)面上過流量呈階梯分布，最高過流量位于出口側(cè)濾網(wǎng)上端，最低過流量位于進口側(cè)濾網(wǎng)中心，最高過流量是最低過流量的5.9倍；壓力損失集中在入口和濾芯，其中濾芯兩側(cè)的壓力差占到總壓降的77%，濾網(wǎng)是產(chǎn)生水頭損失的主要原因。

2）對于能通過濾網(wǎng)的顆粒而言，流速越高，通過點的相對標準偏差越高，分布越集中。對于不能通過濾網(wǎng)的顆粒而言，顆粒粒徑和流速共同決定顆粒的運動與分布，顆粒粒徑接近孔徑時，顆粒能穩(wěn)定的附著在濾網(wǎng)面上，而流速越大，顆粒在濾網(wǎng)面上的分布將越集中，也越容易從濾網(wǎng)脫離；顆粒粒徑遠大于孔徑時，顆粒在內(nèi)腔中不停的運動，無法附著在濾網(wǎng)上。

3）采用高流速能夠提高總過流量，但會造成局部堵塞，采用低流速能夠提高過濾精度并避免局部堵塞，但會降低過濾速率和總過流量。實際使用時可以通過適當調(diào)整流速的方式來提高過濾器的使用性能。

[1] Zong Quanli, Zheng Tiegang, Liu Huanfang, et al. Development of head loss equations for self-cleaning screen filters in drip irrigation systems using dimensional analysis[J]. Biosystems Engineering, 2015, 133: 116－127.

[2] Puig-bargués J, Barragán J, Cartagena F R, et al. Development of equations for calculating the head loss in effluent filtration in micro-irrigation systems using dimensional analysis[J]. Biosystems Engineering, 2005, 92(3): 383－390

[3] Duranros M，Arbat G，Barragán J，et al. Assessment of head loss equations developed with dimensional analysis for micro irrigation filters using effluents [J]. Biosystems Engineering, 2010, 106(4): 521－526.

[4] 王忠義，任翱宇，王紀達，等.管道過濾器流場數(shù)值模擬與實驗[J].華中科技大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2015，16(1)：75－79. Wang Zhongyi，Ren Aoyu，Wang Jida，et al. Numerical simulation and experimental of the pipe filter flow field [J].Journal of Huazhong University of Science and Technology ：Nature Science Edition, 2015, 16(1): 75－79. (in Chinese with English abstract)

[5] 宗全利，鄭鐵剛，劉煥芳，等.滴灌自清洗網(wǎng)式過濾器全流場數(shù)值模擬與分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2013，29(16)：57－65. Zong Quanli，Zheng Tiegang，Liu Huanfang，et al. Numerical simulation and analysis on whole flow field for drip self-cleaning screen filter [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE)，2013, 29(16): 57－65.(in Chinese with English abstract)

[6] 肖新棉，董文楚，潘林，等.疊片式砂過濾器水力特性模擬計算[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2008，24(8)：1－5. Xiao Xinmian, Dong Wenchu, Pan Lin, et al. Computational simulation of hydraulic characteristics for laminated sand filter[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2008, 24(8): 1－5. (in Chinese with English abstract)

[7] 喻黎明，譚弘，鄒小艷，等.基于CFD-DEM耦合的迷宮流道水沙運動數(shù)值模擬[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2016，47(8)：65－71. Yu Liming, Tan Hong, Zou Xiaoyan, et al. Numerical simulation of water and sediment flow in labyrinth channel based on coupled CFD-DEM[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(8): 65－71. (in Chinese with English abstract)

[8] Chu Kaiwei, Chen Jiang, Wang Bo, et al. Understand solids loading effects in a dense medium cyclone: effect of particle size by a CFD-DEM method[J]. Powder Technology, 2017, 320: 594－609.

[9] 喻黎明，徐洲，楊具瑞，等.基于CFD-DEM耦合的網(wǎng)式過濾器水沙運動數(shù)值模擬[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2018，49(3)：303－308. Yu Liming, Xu Zhou, Yang Jurui, et al.Numerical simulation of water and sediment movement in screen filter based on coupled CFD-DEM[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(3): 303－308. (in Chinese with English abstract)

[10] 胡國明. 顆粒系統(tǒng)的離散元素法分析仿真:離散元素法的工業(yè)應(yīng)用與EDEM軟件簡介[M]. 武漢：武漢理工大學(xué)出版社，2010.

[11] 王福軍.計算流體動力學(xué)分析-CFD軟件原理與應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2004.

[12] 喻黎明，鄒小艷，譚弘，等.基于CFD-DEM耦合的水力旋流器水沙運動三維數(shù)值模擬[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2016，47(1)：126－132. Yu Liming, Zou Xiaoyan, Tan Hong, et al. 3D numerical simulation of water and sediment flow in hydrocyclone based on coupled CFD-DEM[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(1): 126－132. (in Chinese with English abstract)

[13] Qiu Chaoliu, Wu Chuanyu. A hybrid DEM/CFD approach for solid-liquid flows[J].Journal of Hydrodynamics,2014, 26(1): 19－25.

[14] Chu Kaiwei, Wang Bo, Yu Aibing, et al.CFD- DEM modelling of multiphase flow in dense medium cyclones[J]. Powder Technology, 2009, 193(3): 235-247

[15] 陶洪飛，朱玲玲，馬英杰，等.網(wǎng)式過濾器的計算模型選擇及內(nèi)部流場分析[J]. 節(jié)水灌溉，2016，28(10)：83－87.Tao Hongfei, Zhu Lingling, Ma Yingjie, et al. Calculation model selection and internal flow field analysis of screen filter[J].Water Saving Irrigation, 2016, 28(10): 83－87. (in Chinese with English abstract)

[16] 樊建中，桑吉梅，張永忠，等.鋁基復(fù)合材料增強體顆粒分布均勻性的研究[J]. 金屬學(xué)報，1998，34(11)：1199－1204. Fan Jianzhong, Sang Jimei, Zhang Yongzhong, et al. The spatial distribution of reinforcements in aluminium matrix composites[J]. Acta Metall Sin, 1998, 34(11): 1199－1204. (in Chinese with English abstract)

[17] 王凱，李秀峰，王躍社，等. 液固兩相流中固體顆粒對彎管沖蝕破壞的位置預(yù)測[J]. 工程熱物理學(xué)報，2014，35(4)：691－694. Wang Kai, Li Xiufeng, Wang Yueshe, et al. Numerical prediction of the maximum erosion location in liquid-solid two-phase flow of the elbow[J]. Journal of Engineering Thermophysics 2014, 35(4): 691－694. (in Chinese with English abstract)

[18] 劉飛，劉煥芳，宗全利，等.自清洗網(wǎng)式過濾器水頭損失和排污時間研究[J]. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2013，44(5)：127－134. Liu Fei, Liu Huanfang, Zong Quanli, et al. Experiment on head loss and discharge time of self-cleaning screen filter[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2013,44(5):127－134. (in Chinese with English abstract)

[19] Zeier K R, Hills D J. Trickle irrigation screen filter performance as affected by sand size and concentration[J]. Transactions of the ASAE, 1988, 30(3): 735－739.

[20] Thokal R T, Raghavendra A G, Suresh N M, et al. Effect of sand particle size and concentration on performance of screen filter in trickle irrigation[J]. Annals of Arid Zone, 2004, 43(1): 65－71.

[21] 徐茂云.微灌用篩網(wǎng)式過濾器水力性能的試驗研究[J].水利學(xué)報，1992(3)：54－56,64.

[22] 劉煥芳，王軍，胡九英，成玉彪.微灌用網(wǎng)式過濾器局部水頭損失的試驗研究[J].中國農(nóng)村水利水電，2006(6)：57－60.

Liu Huanfang, Wang Jun, Hu Jiuying, et al. The experimental study on local head loss of screen filter in micro irrigation[J]. China Rural Water and Hydropower, 2006(6):57－60. (in Chinese with English abstract)

[23] 宗全利，楊洪飛，劉貞姬，等.網(wǎng)式過濾器濾網(wǎng)堵塞成因分析與壓降計算[J]. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2017，48(9)：215－222. Zong Quanli, Yang Hongfei, Liu Zhenji, et al. Clogging reason analysis and pressure drop calculation of screen filter[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2017, 48(9): 215－222. (in Chinese with English abstract)

[24] 丁啟圣.新型實用過濾技術(shù)[M].北京：冶金工業(yè)出版社，2011.

[25] Duran-Ros M, Puig-Bargués J, Arbat G, et al. Performance and backwashing efficiency of disc and screen filters in microirrigation systems[J]. Biosystems Engineering, 2009, 103(1): 35－42.

[26] 王新坤，高世凱，夏立平，等.微灌用網(wǎng)式過濾器數(shù)值模擬與結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 排灌機械工程學(xué)報，2013，31(8)：719－723.Wang Xinkun,Gao Shikai, Xia Liping, et al. Numerical simulation and structural optimization of screen filter in micro-irrigation[J]. Journal of Drainage and Irrigation Machinery Engin, 2013, 31(8): 719-723. (in Chinese with English abstract)

[27] Mondal S, Sharma M, Hodge R, et al. A new method for the design and selection of premium/woven sand screens[J]. Spe Drilling & Completion, 2012, 27(3):407－416.

[28] Wu Chu-Hsiang, Sharma M, et al. A DEM-based approach for evaluating the pore throat size distribution of a filter medium[J]. Powder Technology, 2017, 322: 159－167.

[29] 阿力甫江·阿不里米提，虎膽·吐馬爾白，馬合木江·艾合買提，等. 微灌魚雷網(wǎng)式過濾器全流場數(shù)值模擬[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2017，33(3)：107－112. Alifujiang Abulimiti，Hudan Tumaerbai，Mulati Yusaiyin，et al.Numerical simulation on flow field of screen filter with torpedo in micro-irrigation [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE)，2017, 33(3):107－112. (in Chinese with English abstract)

Numerical simulation of localclogging in screen filter based on coupled DEM-CFD

Yu Liming1, Xu Zhou1, Yang Jurui1, Li Na1, Liu Kaishuo1, Chang Liuhong2

(1.650500; 2.410114,)

Due to low cost and long operational life span, screen filter is widely used in chemical industry, pharmaceutical engineering, and agricultural irrigation. In order to study the motion and spatial distribution of particles in the filter and reduce the harm of local clogging，in this paper we simulated the particles' motion under different flow rates and diameters by the method of CFD-DEM, and analyzed the effects on the particles' spatial distribution caused by flow rate and particle size. The correctness of theoretical analysis and the validity of methods were verified in experimental filtration with both clean water and muddy water under different inlet pressure. According to the velocity vector distribution and streamlines, there is a jet-flow and backflow, causing the uneven flow field in the filter. The uneven flow field in screen filter leads to local clogging whose distribution is influenced by flow rate, particle size, streamlines and etc. Pressure and velocity distribution directly reflects the resistance characteristics of mesh which results in 77 percentage of total pressure drop. The charts about the flow rate on different mesh sections, with stepped distribution characteristics, show that flux differences are obvious on account of filter shells. The lowest flow rate is located in the middle of screen close to inlet while the highest in the upper of screen close to outlet, and the former is as high as 5.9 times that of the latter. Therefore, it is necessary to optimize the filter shell for better performance. Particles' motion and distribution shows sieve effect of mesh on the movement and distribution of sediment. Although particles which can pass through the screen will not attach themselves to the mesh surface, they will aggravate clogging when the porous medium forms on mesh surface. The higher the flow rate is, the more concentrative the particles pass through the screen and the more serious the local clogging is. For the clogged particles which are the essential factor of clogging on mesh surface, bigger ratios of filter pore size to particle size cause the particles cycling in the housing, while the smaller firmly adhere to mesh surface and are more heavily agglomerated on the mesh with the rise of flow rate. So the smaller particles can lead more serious clogging and higher pressure drop than the bigger one under the same mass. The motion of both passing particles and smaller clogging particles is closely related to streamlines and surface velocity on mesh. Along streamline, particles can easily adhere to mesh surface or pass through mesh pore in lower surface velocity. When particles move with a high-velocity or the flow field speed up by the increase of inlet velocity, the kinetic energy of particles increase and the collision becomes more frequent. This decreases the possibility through the screen and weakens particles' stability. Particles prefer to adhere to the mesh in low velocity, but rarely adhere to the mesh where the streamline does not skim over regardless of the surface velocity. When the overall velocity rises, a great deal of particles amass on the section lying on end of streamlines because of the lower velocity. In most cases, adopting high inlet velocity can increase the work efficiency, but when the ratios of filter pore size to particle size is slightly greater than 1, high inlet velocity will sharply increase the harm of local clogging. In this situation, reducing the inlet velocity can increase the uniformity of particle distribution, enhance the auxiliary effect of filter cake, prolong the effective time and the operational life span of filter, and reduce the difficulty of flushing at the cost of efficiency loss. So, in practice, the filtering accuracy and inlet pressure of the filter should be adjusted according to the particle size of irrigation water for better perform.

filters; flow rate; particles; water and sediment flow; local clogging; numerical simulation

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.18.016

S275.6

A

1002-6819(2018)-18-0130-08

2018-06-19

2018-08-10

國家自然科學(xué)基金項目（51769009、51379024）；云南省高校工程研究中心建設(shè)計劃項目

喻黎明，副教授，博士，主要從事節(jié)水灌溉理論與設(shè)備研究。E-mail：liming16900@sina.com

喻黎明，徐 洲，楊具瑞，李 娜，劉凱碩，常留紅. CFD-DEM耦合模擬網(wǎng)式過濾器局部堵塞[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2018，34(18)：130－137. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.18.016 http://www.tcsae.org

Yu Liming, Xu Zhou, Yang Jurui, Li Na, Liu Kaishuo, Chang Liuhong. Numerical simulation of local clogging in screen filter based on coupled DEM-CFD[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(18): 130－137. (in Chinese with English abstract) doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.18.016 http://www. tcsae. org