Ein neues und effizientes Modell zur Vorhersage der Partikel-Resuspension basierend auf quasi-statischem Momentengleichgewicht

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Ein Forscherteam untersuchte den Resuspensionsmechanismus von abgelagerten Partikeln unter Einwirkung von Luftströmungen. Unter Verwendung fortschrittlicher Bilderkennungstechnologie und numerischer Simulationsverfahren wurde ein Partikel-Resuspensionsmodell entwickelt, das auf einem quasi-statischen Momentengleichgewicht basiert. Das Modell berücksichtigt den Einfluss von Strömungseigenschaften, Partikelmorphologie und rauer Wandoberfläche, was die Genauigkeit der Vorhersage des Resuspensionsphänomens verbessert und auf die Rückverfolgbarkeitsanalyse von Schadstoffen angewendet werden kann.

Das Team chinesischer Forscher der Tsinghua-Universität veröffentlichte seine Arbeit in der Zeitschrift Partikuologie.

Resuspension bezieht sich auf den physikalischen Vorgang, bei dem auf einer Oberfläche abgelagerte Partikel durch die Wirkung eines Flüssigkeitsstroms mitgerissen werden. Partikelresuspension ist eine wichtige Quelle sekundärer Umweltbelastungen. Zum Beispiel diffundieren Staubpartikel, die radioaktive Substanzen enthalten, aufgrund von Resuspension bei Kernreaktorunfällen in die Atmosphäre; Der auf dem Boden abgelagerte Staub wird von Menschen aufgrund der von Fahrzeugen angetriebenen Aufwirbelung eingeatmet.

Um ein universelleres und physikalischeres Resuspensionsmodell zu etablieren, führte das Forschungsteam viele Visualisierungsexperimente zur Partikelresuspension mit einem Rasterkraftmikroskop und einer Hochgeschwindigkeitskamera durch, um die Auswirkungen der Luftströmungsgeschwindigkeit, Partikelgröße und Wandrauheit auf die Partikel zu untersuchen Resuspendierungsprozess. Übereinstimmend mit allgemeinem Wissen sind aerodynamische Kraft und Adhäsionskraft die Schlüsselkräfte, die die Resuspension von Partikeln bestimmen.

Daher steigt mit zunehmender Strömungsgeschwindigkeit und Partikelgröße der Resuspensionsanteil der Partikel. Für die raue Wand mit geringer Haftung kann es jedoch einen überraschend niedrigen Resuspensionsanteil erzeugen, was dem allgemeinen Wissen widerspricht.

Peng Wei, außerordentlicher Professor an der Tsinghua-Universität, sagte: „Durch die Analyse der Bewegung von Partikeln während des Resuspendierungsprozesses haben wir festgestellt, dass Partikel eine rollende Bewegung bevorzugen, bevor sie sich von der Wand lösen Das Gleichgewicht zwischen dem aerodynamischen Moment und dem Adhäsionsmoment an Partikeln ist der Hauptgrund für die Resuspension. Bei einigen rauen Wänden mit geringerer Adhäsion kann es einen größeren Kraftarm erzeugen und dann ein größeres Adhäsionsmoment verursachen, um die Partikelresuspension zu unterdrücken.

Die Schwierigkeit bei der Entwicklung des Resuspensionsmodells besteht darin, dass die Schwankungen der wandnahen Strömung und der rauen Wand zufällig sind. Dazu will das Forschungsteam ein statistisches Resuspensionsmodell etablieren. Dabei wird die raue Wandmorphologieverteilung erhalten und durch einen optischen Profiler angepasst, und die Strömungsschwankungscharakteristik wird durch das Large-Eddy-Simulationsverfahren berechnet.

Basierend auf dem Momentengleichgewicht und der Wahrscheinlichkeitsverteilung wird ein neues und effizientes Modell zur Vorhersage der Partikel-Resuspension entwickelt. Aufgrund der Einführung von Fluktuationseigenschaften und einer rauen Wandmorphologie ist das vom Forschungsteam vorgeschlagene Modell genauer als das klassische Resuspensionsmodell.

„Im nächsten Schritt wird sich unser Forschungsteam auf den Einfluss der beschleunigten Strömung unter variablen Bedingungen und der mehrschichtigen Partikelablagerungsstruktur auf die Resuspension konzentrieren“, sagte Peng. Auf diese Weise könnten die Forscher das vorliegende Modell auf weitere Bereiche anwenden.

Mehr Informationen:
Qi Sun et al, Experimentelle und mechanistische Untersuchung der Resuspension von dispergierten Partikeln in Mikrometergröße in einem quadratischen geraden Kanal mit rauen Wänden, Partikuologie (2023). DOI: 10.1016/j.partic.2023.02.013

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