Aufklärung der Sedimentation von sich destabilisierenden Suspensionen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Ziel dieses Vorhabens war die Aufklärung des Sedimentationsverhaltens von sich destabilisierenden Suspensionen auf numerischem und experimentellem Wege. Ein Teilziel des Vorhabens war die Simulation des Sedimentations- und Separationsverhaltens von Suspensionen anisotroper Partikel bei Berücksichtigung hydrodynamischer Interaktionen. Bekannt war, dass solche Partikel während der Sedimentation zur Bildung hydrodynamischer Cluster neigen, was zum einen zu einer mit steigendem Feststoffvolumenanteil nicht monoton fallenden mittleren Sinkgeschwindigkeit der Partikel führt, und zum anderen ein Mitreißen von ansonsten langsamer sedimentierenden Partikeln begünstigt. Da für direkte numerische Simulationen solcher Vorgänge sequentielle Simulationscodes zu langsam sind, wurde im Rahmen dieses Vorhabens erstmalig ein Stokesian Dynamics Code für die Verwendung auf CPU-Großrechnern parallelisiert. Es konnte gezeigt werden, dass eine parallelisierte Simulation die Anzahl der in einer vertretbaren Zeit simulierbaren Partikel um ein Vielfaches erhöht. Eine Kopplung mit der aus der Astrophysik stammenden Barnes-Hut Methode ergab eine weitere Reduktion der Rechenzeit, wodurch das Verhalten von einer Million Partikeln anstatt von etwa eintausend Partikeln innerhalb von Tagen simulierbar ist. Darüber hinaus wurden Methoden implementiert, welche zu Beginn einer Simulation bei bekannter fraktaler Dimension entsprechende Agglomerate oder Aggregate erzeugen. Die sogenannte Tunable Dimension Method liefert hier sehr gute Ergebnisse. Ein Vergleich von Methoden zur Simulation von aus Kugeln zusammengesetzten nichtsphärischen Partikeln ergab, dass für eine Simulation des Verhaltens elastischer Partikel/Aggregate eine Methode, welche zur Modellierung von Biegesteifigkeit Interaktionen von je drei Primärpartikeln berücksichtigt, vorzuziehen ist. Untersuchungen zur Mitnahme von kleineren Partikeln durch hydrodynamische Cluster wurden am Beispiel von bi- und polydispersen Partikelwolken durchgeführt. Hier ließ sich simulatorisch zeigen, dass der Mitnahmeeffekt durch größere Partikel von Größenverhältnis und Durchmischung der im Falle von bidispersen Partikelsystemen zwei Fraktionen abhängt. Während dieser Untersuchungen wurde darüber hinaus eine Formel zur Vorhersage der maximalen Sinkgeschwindigkeit polydisperser Partikelwolken hergeleitet, welche wesentlich bessere Vorhersagen liefert, als bisher verwendete, auf monodispersen Systemen beruhende Formeln. Eine Einbindung von Modellen für DLVO-Interaktionen, in Verbindung mit Modellen für den Partikelkontakt erlaubt eine Untersuchung des Destabilisierungsverhaltens aufgrund von nicht-hydrodynamischen Partikelinteraktionen bei Berücksichtigung der Hydrodynamik. Hier wurde auf klassischem, auf einer Vielzahl von zwei-Partikel-Experimenten beruhendem, Wege ein Ausdruck für die orthokinetische (strömungsdominierte) Koagulationseffizienz in polydispersen Suspensionen bestimmt. Diese zeigt unter anderem, dass in polydispersen Suspensionen ansonsten gleicher Partikel Homokoagulation favorisiert wird. Es lagern sich also bevorzugt gleich große Partikel aneinander an. Die klassische Vorgehensweise bringt jedoch etliche Nachteile mit sich. Da nur zwei-Partikel-Koagulation untersucht wird, werden der Einfluss von anderen Partikeln sowie ein Einfluss des Feststoffvolumenanteils vernachlässigt. Daher wurde eine Clustererkennung implementiert, welche zeitlich aufgelöst auf Basis von Simulationsdaten (Partikelpositionen, -größen, -geschwindigkeiten) sämtliche gewünschten Informationen wie Anzahl der Primärpartikel pro Cluster, Cluster-größen und -geschwindigkeiten, etc. liefert. Damit sind statistische Analysen größerer Partikelkollektive und eine resultierende Ableitung von Clusterbildungsraten für beliebige Cluster mit z.B. einer bestimmten Anzahl an Primärpartikeln bei entsprechenden Anfangsbedingungen möglich. Über diese Untersuchungen hinausgehende Experimente zum Sedimentationsverhalten polydisperser Suspensionen zeigten, dass sowohl experimentell als auch numerisch im Verhältnis zur Stokes'schen Sinkgeschwindigkeit eine Überhöhung der mittleren Sinkgeschwindigkeit in Suspensionen im Bereich zwischen 1% und 10-15% Feststoffvolumenanteil zu beobachten ist. Diese kann aufgrund der gewählten Versuchsbedingungen hydrodynamischer Clusterbildung zugeschrieben werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich eine parallelisierte, auf der Stokesian Dynamics Methode basierende Simulationssoftware sehr gut dafür eignet, das Destabilisierungsverhalten (Clusterbildung bei unter-schiedlichen Strömungszuständen oder während der Sedimentation) polydisperser Suspensionen zu analysieren. Aufgrund starker Einschränkungen der Methode bezüglich Behältergeometrien und der Darstellung nicht-sphärischer Partikel eignet sich diese jedoch nur sehr begrenzt für die Untersuchung des Separationsverhaltens insbesondere von anisotropen Partikeln in Suspensionen. Optische Verfahren, ähnlich der Particle Image Velocimetry eignen sich sehr gut, um das Sedimentations-, Destabilisierungs- und Separationsverhalten polydisperser Partikelsysteme experimentell zu analysieren. Hierfür stehen mittlerweile sehr gut geeignete und frei verfügbare Programmbibliotheken zur Verfügung (z.B OpenCV), sodass nicht zwangsläufig auf vorgefertigte kommerzielle Lösungen zurückgegriffen werden muss.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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A parallel implementation of the Stokesian Dynamics method applied to the simulation of colloidal suspensions. Computers & Fluids (2014), Volume 103, 156-165
F. Bülow, P. Hamberger, H. Nirschl, W. Dörfler
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On the settling behavior of polydisperse particle clouds in viscous fluids European Journal of Mechanics-B/Fluids (2015), Volume 5, 19-26
F. Bülow, H. Nirschl, W. Dörfler
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A scalable parallel Stokesian Dynamics method for the simulation of colloidal suspensions. Computer Physics Communications
Volume 204, July 2016, Pages 107-120
F. Bülow, P. Hamberger, H. Nirschl, W. Dörfler
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Simulating orthokinetic heterocoagulation and cluster growth in destabilizing suspensions. Particuology
Volume 31, April 2017, Pages 117-128
F. Bülow, H. Nirschl, W. Dörfler
