Модели Навье–Стокса и Дарси–Бринкмана для синтеза микронных частиц магний-цинкового феррита

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Численно исследуются процессы тепло- и массопереноса в прямоточном реакторе при синтезе микронных частиц магний-цинкового феррита (МЦФ). Предлагается новая постановка задачи синтеза МЦФ методом горения углерода, учитывающая переменность проницаемости и пористости смеси частиц реагентов и продукта. Сопоставлены результаты расчетов с применением уравнений Навье–Стокса с распределенным сопротивлением движению газа в порах (модель НС) и уравнений Дарси–Бринкмана (модель ДБ) при одинаковых начальных параметрах. Обсуждаются отличия расчетов указанных моделей при малой и большой проницаемости смеси микронных частиц реагентов. Отмечены режимы, для которых обе модели дают близкие результаты, и режимы значительного отличия в скорости горения и синтеза, обусловленные конвективным механизмом передачи тепла и количества движения в случае переменной пористости. Показано, что более интенсивный перенос тепла в модели НС ускоряет рост удельного объема твердой фазы за счет теплового расширения. Результаты расчетов указывают на важность нестационарных процессов переноса количества движения газа в порах проточного реактора и подтверждают преимущества модели НС в изучении синтеза микронных частиц сложных оксидов методом горения углерода. Исследования проведены для быстро протекающих процессов и ограничены отрезком времени синтеза, который лимитируется начальными концентрациями реагентов.

全文:

受限制的访问

作者简介

А. Марков

Институт проблем механики им. А.Ю. Ишлинского РАН

编辑信件的主要联系方式.
Email: markov.ipm@yandex.ru
俄罗斯联邦, Москва

参考

  1. Quintard M., Whitaker S. Theoretical analysis of transport in porous media. Marcel Dekker, New York. 2000. 70 p.
  2. Whitaker S. Transport equations for multi-phase systems // Chem. Eng. Sci. 1973. V. 28. P. 139.
  3. Fatehi M., Kaviany M. Role of gas-phase reaction and gas-solid thermal nonequilibrium in reverse combustion // Int. Heat Mass. Transfer. 1997. V. 11. P. 2607.
  4. Oliveira A.A.M., Kaviany M. Nonequilibrium in the transport of heat and reactants in combustion in porous media // Prog. Energy Combustion Sci. 2001. V. 27. P. 523.
  5. Pereira F.M., Oliveira A.A.M., Fachini F.F. Theoretical analysis of ultra-lean premixed flames in porous inert media // J. Fluid Mech. 2010. V. 657. P. 285.
  6. Yasuaki I., Selvadurai A.P.S. Transport phenomena in porous media aspects of micro/macro behavior. N-Y: Springer, 2015. 383 p.
  7. https://doi.org/10.1007/978-3-642-25333-1
  8. Nield D.A., Bejan A. Convection in porous media. N-Y: Springer, 2013. 778 p.
  9. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-5541-7
  10. Леонтьев Н.Е. Основы теории фильтрации. М.: МГУ, 2009. 87 с.
  11. Scheidegger A.E. The physics of flow through porous media. University of Toronto Press.1974. 353 p.
  12. Шарфарец Б.П., Курочкин В.Е. К вопросу о подвижности частиц и молекул в пористых средах // Научное приборостроение. 2015. Т. 25. № 4. С. 43.
  13. Betelin V.B., Galkin V.A., Shpilman A.V., Smirnov N.N. Digital core simulator – a promising method for developing hard-to-recover oil reserves technology // Materials Physics and Mechanics. 2020. V. 44. P. 186.
  14. Debenest G., Guibert R., Horgue P., Yang C. Numerical simulation of solid combustion in microporous particles // Front. Chem. 2020. V. 8. 510686. https://doi.org/10.3389/fchem.2020.510686
  15. Yang C., Debenest G. Numerical simulations for smoldering in a horizontal channel: comparisons between variable density-based formulation and incompressible one // Combust. Sci. Technol. 2014. V. 186. P. 1954. https://doi.org/10.1080/00102202.2014.930028
  16. Brinkman H.A. A calculation of the viscous force exerted by a flowing fluid on a dense swarm of particles // Appl. Sci. Res. 1949. V. 1. P. 27. https://doi.org/10.1007/BF02120313
  17. Мержанов А.Г., Шкиро В.М., Боровинская И.П. Способ получения неорганических соединений. Авторское свидетельство СССР № 255221. 1967 // Бюллетень изобретений. 1975. № 26. С. 29.
  18. Varma A., Rogachev A.S., Mukasyan A.S., Hwang S. Combustion synthesis of advanced materials // Adv. Chem. Eng. 1998. V. 24. P. 79.
  19. Шкадинский К.Г. Квази-изобарическое приближение в теории горения // Химическая физика. 2014. Т. 33. № 6. С. 42.
  20. Martirosyan K.S., Luss D. Carbon combustion synthesis of oxides: process demonstration and features // AIChE J. 2005. V. 51. № 10. P. 2801.
  21. Martirosyan K.S., Luss D. Carbon combustion synthesis of ferrites: synthesis and characterization // Ind. Eng. Chem. Res. 2007. V. 46. P. 1492.
  22. Алдушин А.П., Мержанов А.Г. Теория фильтрационного горения: общие представления и состояние исследований // Распространение тепловых волн в гетерогенных средах. Новосибирск: Наука. 1988. С. 9.
  23. Алдушин А.П., Ивлева Т.П. Моделирование гидродинамической неустойчивости фильтрационного режима распространения фронта горения в пористой среде // Физика горения и взрыва. 2015. Т. 51. № 1. С. 125.
  24. Markov A.A., Hobosyan M.A., Martirosyan K.S. Simulation of heat and mass transfer in pores as applied to synthesis of magnesium-zinc and nickel-zinc ferrite nanoparticles // Nanomech. Sci. Technol: An Int. J. (Begel House Inc.). 2015. V. 6. Iss. 3. P. 209. https://doi.org/10.1615/NanomechanicsSciTechnolIntJ.v6.i3.40
  25. Markov А.А. On thermal and mass dispersion effect on barium titanate synthesis via CCSO // Phys.-Chem. Kin. Gas Dyn. 2019. V. 20. № 4. P. 1. http://doi.org/10.33257/PhChGD.20.4.870
  26. Марков А.А. Эффект теплового и концентрационного расширения при синтезе титаната бария в прямоточном реакторе // Теорет. основы хим. Технологии. 2021. Т. 55. № 5. С. 929. [Markov A.A. Thermal and concentration expansion in the synthesis of Barium Titanate in a once-through reactor // Theor. Found. Chem. Eng. 2021. V. 55. № 5. P. 929.]
  27. Markov A.A. Multitemperature model of a sps reactor for the synthesis and densification of zirconium nitride // Phys.-Chem. Kin. Gas Dyn. 2021. V. 22. № 6. http://chemphys.edu.ru/issues/2021-22-6/articles/962/
  28. Марков А.А., Filimonov I.A., Martirosyan K.S. Carbon combustion synthesis of oxides: effect of Mach, Peclet, and Reynolds numbers on gas dynamics // Int. J. Self Prop. High Temp. Synthesis. 2013. V. 22. № 1. P. 11.
  29. Марков А.А., Филимонов И.А., Мартиросян К.С. Моделирование синтеза сложных оксидов субмикронной дисперсности // Теор. осн. хим. технол. 2017. Т. 51. № 1. С. 31. [Markov A.A., Filimonov I.A., Martirosyan K.S. Modeling of submicron complex oxides synthesis // Theor. Found. Chem. Eng. 2017. V. 51. № 1. P. 27.]
  30. Боли Б., Уэйнер Дж. Теория температурных напряжений. М.: Мир, 1964.
  31. Сорокова С.Н., Князева А.Г. Связанная модель спекания порошков системы Ti–TiAI3 // Изв. Томск. политех. унив. 2009. Т. 314. № 2. С. 96.
  32. Князева А.Г., Романова В.А., Поболь И.Л. Поле напряжений в диффузионной зоне соединения, получаемого электронно-лучевой пайкой // Физическая мезомеханика. 2001. Т. 4. № 5. С. 41.
  33. Франк-Каменецкий Д.А. Диффузия и теплопередача в химической кинетике. М.: Наука, 1987. 491 c.
  34. Марков А.А., Филимонов И.А. Нестационарные структуры спирального горения на поверхности // Физ.-хим. кинет. газов. дин. 2021. Т. 22. № 3. http://chemphys.edu.ru/issues/2021-22-3/articles/938/

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Schematic diagram of the flow reactor (a). Two zones of the flow reactor are shown: zone 1 is the O2 supply channel, and zone 2 is the region of a mixture of carbon particles, reagents, magnesium-zinc ferrite synthesis product, and components of the gas mixture. Parts of the second zone illustrate the subregions of the product (2a), reagents (2b), and thermal front (2c). (b) comparison of the change in gas temperature over time on the reactor symmetry axis at the point with coordinates . Calculation is the solid line, experiment is the symbols [22].

下载 (150KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Time dependence of gas temperature at constant porosity x = 0.05 for constant permeability kf0 = 0.02. Lines 1–6 correspond respectively to points on the symmetry axis x = 0, 0.1, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0. Calculation according to the NS model – (a) and calculation according to the DB model – (b).

下载 (297KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Time variation of the density of Mg0.25Zn0.75Fe2O4(t, x, 0), related to (1–x) for constant permeability kf0 = 0.02 and porosity x = 0.05. Lines 1–6 correspond, respectively, to points on the symmetry axis for coordinate values ​​x = 0, 0.1, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0. Calculation according to the NS model – (a) and calculation according to the DB model – (b).

下载 (217KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Density of the synthesis product Mg0.25Zn0.75Fe2O4(t, x, r), related to (1 – x) for constant permeability kf0 = 0.02 and porosity x – 0.05 at time t = 0.5. Calculation according to the NS model – (a) and calculation according to the DB model – (b), distribution palette (a)–(a1) and palette (b)–(b1).

下载 (291KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Longitudinal component of gas velocity u(t, x, r) at time t = 0.5 for permeability kf0 = 0.02 at x = 0.05. Calculation according to the NS model – (a) and calculation according to the DB model – (b), distribution palette (a)–(a1) and palette (b)–(b1).

下载 (217KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Time dependence of gas temperature for initial permeability kf0 = 0.02 and porosity x0 = 0.6. Calculation according to the NS model – (a), calculation according to the DB model – (b). Lines 1–6 correspond respectively to points on the symmetry axis x = 0, 0.1, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0.

下载 (171KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Gas temperature Tg(t, x, r) at time t = 0.125. Calculation according to the NS model – (a), calculation according to the DB model – (b), distribution palette (a)–(a1) and palette (b)–(b1).

下载 (275KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Porosity x(t, x, r) at time t = 0.125 – (a) and (b) and at time t = 1 – (c) and (d). Calculation according to the NS model – (a) and (c) and according to the DV model – (b) and (d), porosity palette – (d).

下载 (308KB)
索引源数据
10. Fig. 9. Density of the MgCO3(1, x, r) reagent – ​​(a) and (b) and density of the synthesis product Mg0.25Zn0.75Fe2O4(1, x, 0) – (c) and (d), related to 1 – x (t, x, r) at time t = 1; calculation according to the NS model – (a) and (c), calculation according to the DB model – (b) and (d), palette of distributions (a) and (b)–(a,b), palette (c) and (d)–(c,d).

下载 (321KB)
索引源数据
11. Fig. 10. Dynamics of ferrite synthesis: (a) – calculation by the NS model and (b) – calculation by the DB model. Time dependence of the density of Mg0.25Zn0.75Fe2O4. Lines 1–5 correspond respectively to points on the symmetry axis with coordinates x = 0, 0.1, 0.5, 1.2.

下载 (171KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».