数值建模在工业和学术界是很常见的，有助于理解许多不同的物理系统。计算流体动力学（CFD），离散元素建模（DEM），有限元分析（FEA）和多体动力学（MBD）等方法，在全球范围内都应用广泛。越来越高的计算能力意味着以前的计算量很大的模拟现在也可以在可接受的时间范围内运行。虽然合理的模拟计算时间是重要的，但这不应该优先于模型的准确性和适用性，否则就达不到模型用来模拟真实的系统这一主要目的。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。

对于任何数值模拟，无论是CFD，DEM，FEA，MBD还是其他仿真类型，验证是数值建模过程的关键部分，若没有验证数据，我们无法确定仿真结果的可靠性。 通常用实验数据的来验证，但是如果存在相关的理论模型，也可以用理论计算来验证。 对于本文描述的流化床模拟，我们能够用实验数据和基于Ergun方程的理论模型来验证，该理论模型能够计算流化床上的压降：

 

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，ρ是流体的密度^[1]。

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^[2]。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 流化床内压降随时间变化情况

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。

要了解更多关于EDEM与ANSYS Fluent耦合的应用，请关注我们的研讨会：使用EDEM与CFD耦合来模拟流体颗粒系统。

[1] O. Akgiray & A. M. Saatci, 2001. A New Look at Filter Backwash Hydraulics. Water Science and Technology: Water Supply, Vol: 1, Issue: 2, pp 65-72

[2] 数据来源：美国国家能源技术实验室官方网站