доктор технических наук;
doctor of technical sciences;
Современные задачи химической технологии требуют эффективных решений для разделения сыпучих материалов на фракции с заданными гранулометрическими характеристиками. Это особенно важно для процессов, связанных с обработкой мелкодисперсных материалов, где разделение частиц играет ключевую роль в повышении качества конечного продукта и снижении затрат. В статье представлен мультивихревой классификатор для фракционирования частиц по размерам. Целью работы является численное исследование влияния геометрических параметров аппарата на эффективность его работы. Численное моделирование было выполнено в программной среде Ansys Fluent с использованием модели турбулентности k-ω SST и модели дискретной фазы DPM для отслеживания движения частиц в потоке газа. В ходе расчетов изменялись диаметр внутренней трубы d и степень раскрытия прямоугольных щелей k. Установлено, что эффективность разделения сыпучего материала в мультивихревом классификаторе определяется взаимодействием потоков воздуха через нижнее отверстие внутренней трубы и прямоугольные щели. Поток через нижнее отверстие формирует восходящее течение, которое дестабилизирует вихревую структуру, а поток через прямоугольные щели отвечает за стабильность завихрений в кольцевом пространстве. Увеличение диаметра внутренней трубы d приводит к снижению эффективности улавливания частиц. Так, при увеличении d с 43 до 66 мм средняя эффективность E снижается с 79,7 % до 32,1 %, что связано с усилением дестабилизирующего восходящего потока, т. к. количество прямоугольных щелей увеличивается от 4 до 8 шт. (суммарная площадь сечений прямоугольных щелей возрастает), что снижает действие центробежных сил. Уменьшение диаметра d способствовало стабилизации завихрений, в результате чего появились дополнительные выраженные пики роста эффективности в мелкодисперсных диапазонах частиц до 40 мкм. Уменьшение степени раскрытия щелей k до значений k ≤ 20 % обеспечивало резкий рост эффективности фракционирования частиц, достигая более 95 % для частиц размером a> 55 мкм. При значениях k ≥ 40 % наблюдалось значительное снижение эффективности аппарата.
Modern challenges in chemical technology require effective solutions for separating bulk materials into fractions with specified granulometric characteristics. This is especially important for processes involving the handling of fine-dispersed materials, where particle separation plays a key role in improving the quality of the final product and reducing costs. The article presents a multivortex classifier designed for particle size fractionation. The aim of the study is to numerically investigate the influence of the geometric parameters of the classifier on its efficiency. Numerical modeling was performed in the Ansys Fluent software environment using the k-ω SST turbulence model and the Discrete Phase Model (DPM) to track particle motion in the gas flow. During the calculations, the inner pipe diameter d and the degree of rectangular slot opening k were varied. It was found that the efficiency of bulk material separation in the multivortex classifier is determined by the interaction of airflows through the lower opening of the inner pipe and the rectangular slots. The flow through the lower opening forms an upward current that destabilizes the vortex structure, while the flow through the rectangular slots ensures the stability of vortices in the annular space. An increase in the inner pipe diameter d leads to a decrease in particle capture efficiency. For example, as d increases from 43 to 66 mm, the average efficiency E decreases from 79.7% to 32.1%, which is associated with the intensification of the destabilizing upward flow. This occurs because the number of rectangular slots increases from 4 to 8 (resulting in a larger total cross-sectional area of the slots), which reduces the effect of centrifugal forces. A decrease in d contributes to the stabilization of vortices, resulting in additional pronounced efficiency peaks in the fine particle range up to 40 μm. Reducing the degree of rectangular slot opening k to values of k ≤ 20 % ensures a sharp increase in particle fractionation efficiency, achieving values greater than 95 % for particles with sizes a > 55 μm. At k ≥ 40 %, a significant decrease in the classifier's efficiency was observed.