【干货】ANSYS FLUENT与EDEM耦合，准确模拟流化

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本文主要介绍使用EDEM与ANSYS FLUENT耦合来模拟颗粒与流体的相互作用的适用性。具体来说，我们将展示EDEM与FLUENT耦合模拟流化床上的压降，并与实验数据进行比较。

EDEM与FLUENT耦合计算的流化床模拟

流化床在工业中应用广泛，特别是在化学加工以及用于各种工艺中。流化床的优越性在于它使得流体与固体充分接触，成为冷冻，冷却，加热，涂覆和处理各种固体材料和颗粒等工艺的理想选择。

流化床由大量的颗粒及流体组成（见图1）。 假设颗粒比流体的密度大，则颗粒的重力将大于由流体提供的浮力，颗粒将沉降并停留在区域的底部。 一旦流体速度达到一定值，则发生流化，颗粒由于流体提供的足够大的力而悬浮。 随着速度的增加，流体流动最终会变为湍流，引起涡流和速度波动。 这些漩涡、波动以及紊流的混沌特性提高了流化床的混合能力。

图1 一个典型的流化床

流化床很难模拟，因为它不仅存在流场的压降，而且还含有大量颗粒，流体和颗粒之间存在着复杂的相互作用。流体中的压降非常适合用CFD软件建模计算，但大量颗粒意味着仅用CFD模拟计算是不够的。 EDEM旨在处理颗粒间的相互作用。 EDEM耦合接口作为与CFD耦合的完美平台，可以精确地模拟流化床中的复杂过程。 EDEM-FLUENT耦合即在FLUENT中对流场进行精确计算的同时，在EDEM中对颗粒运动与碰撞进行精确计算。

通过客车动力学模型matlab仿真数据与稳态圆周道路试验数据对比，对所建模型的有效性进行了验证。应急仿真演练是以三维模拟场景替代传统场景，以开放式演习方式替代传统表演性演习方式，通过对各类灾害数值模拟，重大事故模拟和人员行为数值模拟的仿真，在虚拟空间中最大限度模拟真实情况的发生、发展过程，以及人们在灾害环境中可能做出的各种反应。他表示，未来城市发展不再是粗放型的发展，运用大数据和人工智能将建立起仿真模拟、精准测算和持续优化的闭环管理模型，进而赋能智慧城市的各个方面，实现高效、集约、可持续的新型智慧城市建设目标。

其中Δp是流化床上的压降，L是流化床的高度，μ是流体粘度，ε是流化床的空隙率，u0是表面流体速度，Dp是颗粒粒径流化床模拟 edem与fluent耦合，ρ是流体的密度。

早在2013年，美国国家能源技术实验室（NETL）就进行了一系列实验或小规模挑战性项目（SSCP），其结果作为验证CFD多相流模拟的手段。一个有代表性的模拟项目是“NETL SSCP I”，使用了EDEM-FLUENT耦合模型，EDEM模拟部分用了GPU - NVIDIA GeForce GTX 1080显卡，FLUENT模拟部分用了8核CPU计算。

NETL SSCP I实验涵盖了三种不同的气体流速，用EDEM-FLUENT耦合模拟了最小流速（2286.1SLPM或2.19m / sec），在FLUENT中网格数量大约为100万，模拟总时间为10秒，时间步长为1e-3秒。 所有的结果数据均与NETL SSCP I结果文件中提供的数据一致。

为了验证模拟的准确性，将模拟得出的流化床上的压降与NETL SSCP实验数据和理论公式计算的值进行比较，如图2。NETL SSCP I实验是通过将三个压力传感器放置在流化床不同的位置来计算流体压力数据的。当模拟中流化速度稳定时，得到的压力差与实验获得的平均压力差相当。来自NETL SSCP I实验的平均压力差为690 Pa，而仿真数据的平均压力为714 Pa。模拟压力数据也与理论公式的预测压降724 Pa良好吻合。

图2 实验数据与模拟数据对比

用实验数据和理论模型来验证可靠性并不是对所有模拟都可行的。在某些情况下，获取实验数据是不现实的，而且许多情况下，一个合适的理论模型也许尚未建立。此外，即使它们存在，理论和验证数据也不能免除误差，所以当模拟模型被验证可靠时，用户必须谨慎一点。在本文的模拟中，两个不同来源的验证数据使我们有信心相信模拟提供了与该数据一致的流化床上的压降值，证明了EDEM-FLUENT耦合模拟真实的颗粒-流体系统的能力。

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