Spraying

Spraying

Dispensing Liquids with Swirl Spray Nozzles

소용돌이-스프레이(Swirl-spray) 노즐은 화학 청소기, 의약품 및 연료에 액체를 분사하는 일반적인 방법입니다. 액체의 성공적인 분무화를 위해서는 노즐에 침투하는 공기 코어(air core)를 형성해야 합니다. CFD는 최적의 스프레이 콘을 위한 기하학, 스월 속도(swirl velocity) 및 유체 특성의 영향을 탐구하는 효과적인 방법입니다.

FLOW-3D simulation of a swirl spray nozzle

이 예에서는 2차원 축 대칭 스월 흐름(axisymmetric swirl flow)이 시뮬레이션되었습니다. 대칭 축을 따른 공기 코어가 노즐 전체 길이까지 거의 침투했습니다. 왼쪽 그림은 벡터가 평면에서 속도 분포를 나타내는 압력 분포입니다. 오른쪽 그림은 속도의 스월 성분에 의해 색상이 지정되고 빨간색은 더 높은 값을 나타냅니다.

스프레이 콘과 방울 크기의 눈금이 너무 넓기 때문에 스프레이의 전체 분자를 직접 계산할 수 없습니다. 또한, 원자화는 외부 동요, 노즐의 미세한 결함 및 기타 영향과 밀접하게 연관된 혼란스러운 과정입니다. 그러나 스프레이 콘이 노즐을 빠져나갈 때(즉, 벽 두께, 원뿔 각도, 축 속도 및 방위각 속도) 스프레이 콘의 특성을 예측할 수 있다는 것은 이러한 유형의 흐름 장치를 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

Capillary Flows/Capillary Filling/Thermocapillary Switch/Capillary Absorption/Marangoni flow

Capillary Flows

모세관 흐름은 일반적으로 미세 유체 장치에서 발생합니다. 예를 들어, 바이오 칩 설계에서는 한 곳에서 다른 곳으로 액체 용액을 전달하기 위해 긴 마이크로 채널이 자주 사용됩니다. 입구 채널은 액체 저장소에 연결되고 표면 장력은 액체를 마이크로 채널로 끌어 당깁니다 (액체가 칩 표면에 “젖은”경우). 이 페이지에서는 충진, 흡수 및 전환과 같은 모세관 흐름 분석에서 FLOW-3D의 특정 응용 분야를 다룹니다.

Marangoni flow in a dish of water that is heated at its center.

Marangoni flow는 중앙에서 데워진 물이 담긴 접시에 흐릅니다. 불균일한 표면 장력에 의해 생성 된 흐름은 20ºC의 초기 온도에서 0.75cm 깊이의 얕은 8.0cm 직경의 물 접시에 의해 입증됩니다. 원형 접시의 중앙에는 직경 0.5cm의 원통형 막대가 있습니다. 80 Cº의 온도로 가열하고 0.05 cm 깊이까지 수면에 담근다. 핫로드 근처의 물이 가열됨에 따라 표면 장력이 0.1678 dyne / cm / ºC만큼 감소하여 표면이 접시의 바깥 쪽 테두리쪽으로 후퇴합니다. Retraction는 처음에 표면에 뿌려진 질량없는 마커 입자로 표시됩니다.

Capillary Absorption

고체 물질의 기공에 모세관 흡수 때문에 액체와 고체 사이의 접착 발생합니다. 이 같은 흡수의 간단하면서도 유용한 시험은 핀란드 ABO Akademi 대학의 마르티 Toivakka에 의해 제안되었습니다. 테스트 기공은 ± 1.0 μm의 측면 벽 1.0 μm의 반경 원호입니다. 팽창 목에 연결된 넓은 2차원 채널로 구성되어 있습니다. 체적력의 부재 하에서, 표면장력 과 wall adhesion pull liquid 는 액체와 고체 사이의 static contact angle에 의해 결정됩니다. 첨부된 그림은 FLOW-3D가 올바르게 특정 접촉 각도 (유체는 적색표현) 충전 레벨을 계산하는 것을 나타냅니다.

Thermocapillary Switch

액체의 작은 덩어리나 가벼운 빔의 경로에서 움직이는 굴절, 혹은 반사로 다른 길로 리디렉션 할 수 있습니다. 이 개념은 특히나 한번 빔 내부 반사로 인해 갇혀 있는 섬유에 들어가 광학 섬유로 연결에서 매력적입니다. 어떠한 복잡성의 광 회로를 만들려면, 하나의 광섬유에서 다른 가벼운 방향을 바꿀 수 있는“스위치”를 둘 필요가 있습니다.

The animation above shows a FLOW-3D simulation of a drop of water in a 14mm-wide channel that is being heated at the bottom.

Capillary Filling

모세관 충전 과정을 이해하는 것은 칩 설계에 중요합니다.. 액체 흐름 통로의 다른 형상 포획 기포의 가능성 등의 충전 공정의 기술은, 같은 챔버와 칩의 내부 구조를 배치 기둥 분할하고, 밸브 결합에 설계자 안내 등 다양한 모세관 충전 동작이 발생할 수 있습니다.

시뮬레이션은 아래의 모세관 작용의 분석 예측의 유효성을 검사합니다. 모세관 채우기는 정확하게 표면 장력과 중력에 의해 균형을 잡습니다.이것은 FLOW-3D에 의해서 정확하게 예측되는 기본적인 과정입니다.

Modeling Local Bridge Scour

Modeling Local Bridge Scour

 

This article was contributed by Ying-Chieh Lin, Hervé Capart, and Der-Liang Young of Department of Civil Engineering and Hydrotech Research Institute/National Taiwan University in Taipei, Taiwan, the winner of the 2nd Flow Science 30th Anniversary Simulation Contest.

 

대만의 태풍 Sinlaku(2008년 9월)와 Morakot(2009년 8월)은 대만 강을 가로지르는 많은 교량의 심각한 취약성을 드러냈습니다. 여러 현장에서 교량 세굴 실패를 관찰한 결과 대만의 설계조건에 대해 특별한 특징이 많으며, 연구조사가 아닌 전형적인 조건의 범위를 벗어났음을 알 수 있었습니다. 대만 특유의 조건으로는 강수량 및 토사량의 급격한 변화, 빠른 침식률, 공동 암반 및 충적 조절, 하천 및 교량과 같은 하천을 따라 지어진 다양한 유형의 구조물 간의 간섭 등이 있습니다.

 

The Houfeng Bridge Failure in Taiwan

2008년 9월의 Houfeng다리의 붕괴는 대만의 몇 가지 특정한 우려 사안을 설명하는 데 사용될 수 있습니다. 강의 침전물의 엄청난 변화로 수면의 급수공급 파이프 라인에 접근합니다. 대만 수도공사는 송유관을 보호하기 위해 콘크리트 구조물을 건설했는데, 이로 인해 수면이 갑자기 떨어졌습니다. 구체적인 과정을 이해하기 위해, 3D 해석 시뮬레이션과 실험데이터를 결합하여 결과를 찾았습니다. 국지적인 입자들과 지역 흐름 패턴의 3차원 모델링은 FLOW-3D를 사용하여 수행되었습니다. 현실적인 시나리오를 정의하고 모델링 결과를 확인하기 위해 수치 모델링의 데이터를 소규모 실험의 데이터와 비교합니다. (척도 계수 1:200).

Figure 1. Collapse of Houfeng Bridge in September 2008, due to general scour of the Tachia river reach

Figure 2a. Local scour due to the exposure of a sill immediately upstream of the bridge. Photo courtesy of Zoe Lin, TBS.

Figure 2b. Local sill (water supply pipeline) exposed by river degradation, which caused a sudden drop in water surface and enhanced scour immediately downstream of the sill, where the failed bridge piles were located.

 

Three Dimensional Local Flow Modeling

3차원 전산유체역학 모델은 FLOW-3D로 시뮬레이션이 됩니다. 급수 관로 끝에 존재하는 강력한 수직 속도 성분 때문에 3차원 시뮬레이션이 필요합니다. 큰 수직 속도변화로 인해 흐름 패턴이 복잡해지고 교량 교각 앞에서 절삭이 강화됩니다. 이 연구의 주요 목표 중 하나는 현지의 Sill의 영향력을 보여 주는 것 입니다. 이를 위해 상수도관 및 교각 주변에 미세한 mesh(0.25cm3)를 설정합니다. 또한 이 모델에 사용된 총 그리드 수는 약 70만개입니다.

Pure water시뮬레이션에서 FLOW-3D결과는 소규모 실험 데이터와 양호한 일치성을 보여줍니다. 그림 3과 같이 첫 번째 교각 전면에 있는 수위표면은 높이변화를 보여줍니다. 예측된 데이터는 측정된 데이터와 유사하며, 우리는 세가지 실험이 동일한 구성을 가지고 있더라도 수면 높이에 변화가 있음을 관찰할 수 있습니다. The non-bedrock시뮬레이션은 유입 및 유출 경계 조건을 검증하고 시뮬레이션을 위한 적절한 그리드 해상도를 선택하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문제는 간단하고 쉽기 때문입니다. 이러한 결과로부터 모델은 현재의 퇴적물 정련 모델이 실험 결과와 유사 함을 보여 주며 강바닥 높이의 급격한 변화로 인한 침전물 침식에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

Figure 3. The pure water simulation results (left). The water height evolution in front of the first pier to compare with measured data (right).

 

Testing Numerical Modeling Approaches

 

다음 단계는 수치 모델링 접근법을 시험하는 것이었고, 소규모 모델을 사용한 실험이 수행될 것입니다. 우리는 지역 교량 세굴 구성의 실험적 분석을 설정하고 광학 및 음향 영상 기법을 사용하여 측정하여 실험값을 얻을 계획입니다. 예를 들어 Houfeng Bridge붕괴를 시뮬레이션하기 위해 설계된 예비 실험 및 FLOW-3D모델링의 결과를 아래에 제시합니다. (그림 4참조). 그림 5는 기반암의 분포를 보여 주며 색상 등고선은 침전물 높이 평균변화율을 나타냅니다. 이러한 결과로부터 모델은 현재의 퇴적물 모델이 실험결과와 유사함을 보여주며 강바닥 높이의 급격한 변화로 인한 침전물 침식에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

 

FLOW-3D Simulation Results                             

Figure 4. Views of a preliminary small-scale experiment and FLOW-3D modeling performed to simulate the conditions of the Houfeng Bridge collapse. (a)T=10 sec.; (b)T=20 sec.; (c)T=40 sec.; (d)T=80 sec.

 

시뮬레이션 결과는 현지 구조물(상수도 파이프 라인)이 물의 흐름과 기반암의 침식에 어떻게 영향을 미치는지를 분명히 보여 줍니다. 또한, 수치 모델은 유동장 속도, 수면 높이 및 변화의 침전물 높이를 예측했습니다. 모델은 alluvial river 지역 구조물의 다른 형태와 크기를 시뮬레이션하는데 사용될 수도 있습니다. 이 정보는 지역별 강의 변화가 교량 교각, 웨어 하우스 및 하천 코스에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

(a)    (b)

(c)  (d)

Figure 5. The packed sediment surface and the color contours present the packed sediment height average rate of change. (a)T=10 sec.; (b)T=20 sec.; (c)T=40 sec.; (d)T=80 sec.