''Modelling Strategies and Implementation Challenges of ...€¦ · Polydisperse TwoPhase Flows''...

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Technische Universität München ''Modelling Strategies and Implementation Challenges of Moment Methods for the Simulation of Polydisperse Two-Phase Flows'' Patrick Dems Prof. Wolfgang Polifke, Ph.D. Lehrstuhl für Thermodynamik, TU München Multiphysical Modelling in OpenFOAM 10/21/2011, Riga

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  • Technische Universität München

    ''Modelling Strategies and Implementation Challenges of Moment Methods for the Simulation ofPolydisperse TwoPhase Flows''

    Patrick DemsProf. Wolfgang Polifke, Ph.D.Lehrstuhl für Thermodynamik, TU München

    Multiphysical Modelling in OpenFOAM10/21/2011, Riga

  • Technische Universität München

    Multiphysics with OpenFOAM at Lehrstuhl für Thermodynamik

    Mixing and autoignitionin turbulent flows

    Heat transfer in pulsating flows

    Multiphase Flows

  • Technische Universität München

    Projects on Polydisperse MultiPhase Flows

    Development of a Moment Method

    f

    DSpray Combustion with LES

    Description of Hydrometeor Populations Process Industry  Reacting Bubble Flows

    f

    D

    fDfD

  • Technische Universität München

    Introduction to TwoPhase Flows

    TwoPhase FlowsEulerianEulerian Description

    twoPhaseEulerFoamwith RANS and Dmean

    LESContinuous PhaseDispersed Phase

    Polydispersity

    Moment Methods:PMOM, QMOM, DQMOM

    Reaction

    Spray CombustionProcess Industry

    Phase ChangeDroplet Evaporation

    Condensation, Melting,Freezing of Hydrometeors

  • Technische Universität München

    Modelling of Polydisperse MultiPhase Flows

    ● Lagrange Particle Tracking (LPT)

    ● Each particle has its individual diameter and velocity

  • Technische Universität München

    Modelling of Polydisperse MultiPhase Flows

    ● Eulerian description as continuous fluid

    ● Different size classes 

  • Technische Universität München

    Modelling of Polydisperse MultiPhase Flows

    MultiFluid Model

    f_D1(x,t)f_D2(x,t)      :

  • Technische Universität München

    Modelling of Polydisperse MultiPhase Flows

    ● MultiFluid Model

    f_D1(x,t)f_D2(x,t)      :

    ● Each class has   its individual    velocity 

  • Technische Universität München

    Modelling of Polydisperse MultiPhase Flows

    ● TwoFluid Model

    f_D(x,t)

    ● Simple model, restricted accuracy

  • Technische Universität München

    ● Continuity

                                                               Continuous Phase

                                                               Dispersed Phase

    ● Momentum

    Classical TwoFluid Model Equations

  • Technische Universität München

    twoPhaseEulerFoam

  • Technische Universität München

    From MultiFluid to Moment Methods

    f_D1(x,t)f_D2(x,t)            f(D;x,t)      :

  • Technische Universität München

    Modelling of Polydisperse MultiPhase Flows

    ● Moments Model f(D;x,t) (Carneiro et al. 20082010)

    ● Moment transport● Including again size 

    dependency of           particle                   dynamics

  • Technische Universität München

    Moments Model (PMOM)  Basic Equations

    ● Distribution function

  • Technische Universität München

    Moments Model (PMOM)  Basic Equations

    ● Distribution function

    ● Moment transport equation

    ● Relaxation approach

  • Technische Universität München

    Modelling of Polydisperse MultiPhase Flows

    ● Moments Model f(D;x,t) (Carneiro et al. 20082010)

    ● Moments transported with     their individual moment       transport velocities

  • Technische Universität München

    Moments Model (PMOM)  Derivation of Transport Equations

    Dro

    plet

    sG

    as

  • Technische Universität München

    Moments Model (PMOM)  Closure

    ● Interfacial momentum exchange via drag (Stokes/SchillerNaumann):

    ● Closure for higher order moments obtained by presuming form of NDF

    ➢ e.g. Gamma distribution

  • Technische Universität München

    Implementation into OpenFOAM

    ● alpha.H  corresponds to M(3)equation

    ● M(0) M(2) equations similar

    ● UEqns.H only slightly modified (UaEqn corresponds to M(3)-equation)

    ● Drag coefficient replaced by integral value of the Moments Model

    ● Moment bounding routines (simple algebraic equations)

    ● LES for gas phase  implementation similar to pisoFoam (OF 1.7 and higher)

  • Technische Universität München

    Simple Test Cases (Carneiro et al. 2008)

    1.5 cm 5.0 cm 7.0 cm

    ● RANS● All moments transported 

    with same velocity

  • Technische Universität München

    Moments and their Physical Meanings ( Results for Borée et al.)

    M(0) ~ total number of particlesM(1) ~ diameter sum

    M(2) ~ droplet surfaceM(3) ~ volume fraction

    Air

    Air+Particles

    LES, moments transported with individual moment transport velocity

  • Technische Universität München

    Comparison Against Experiment of Sommerfeld & Qiu (1991)

    Dems et al. 2011

  • Technische Universität München

    Numerical Settings● Turbulence: WALE (gas phase) / none (dispersed phase)

    ● temporal  backward (2nd  order implicit)                                            spatial  upwind/central (1st /2nd order)

    ● CFL for both phases 

  • Technische Universität München

    Results for Sommerfeld & Qiu  Axial Velocity

    Mean RMS

    Parti

    cles

    Gas

  • Technische Universität München

    Results for Sommerfeld & Qiu  Axial Velocity

    Mean Massflux

  • Technische Universität München

    Results for Sommerfeld & Qiu  Radial Velocity

    Mean RMS

    Parti

    cles

    Gas

  • Technische Universität München

    Results for Sommerfeld & Qiu  Azimuthal Velocity

    Mean RMS

    Parti

    cles

    Gas

  • Technische Universität München

    Moments Model  Evaporation Modelling

    (Clausius Clayperon)

    (Spalding mass transfer number)

    (Frossling correlation)

  • Technische Universität München

    Evaporation  2D, Hexamesh, Qualitative Results

    Air cools down...

    ...droplets cool as well, since droplet thermal conductivity is small...

    Volume Fraction

    VaporFraction

  • Technische Universität München

    Behind the scenes of PMOM simulations

    ● Overall stability of the solver mainly depends on valid moments sets.

    ● Evaporation requires strict bounding of several variables➢ droplet temperature➢ surface vapour fraction➢ surface vapor pressure➢ Nusselt, Sherwood numbers➢ ...

    ● Numerical stability problems with 3D cases and “nonperfect” meshes

    ● Tetrahedral meshes are quite challenging...

  • Technische Universität München

    Spray Combustion  Ongoing work

    ● Homogeneous combustion

    ➢ Fuel vapour and air➢ Standard combustion models (EBC, JPDF, species transport)➢ Implementation of additional equations & chemistry tabulation

    ● Heterogeneous combustion

    ➢ single droplet combustion➢ group combustion➢ integral source terms of species mass fractions and heat release 

  • Technische Universität München

    Simulation of Hydrometeor Population Dynamics

    ● Hydrometeors➢ rain drops➢ snowflakes➢ ice particles➢ hail➢ ...

    ● Sedimentation including➢ breakup➢ coalescence➢ coagulation➢ melting, freezing

  • Technische Universität München

    Modelling Population Balances with QMOM

    QMOM                                                                                         (McGraw et al.)

    Main advantage: Sum instead of integral, especially in source terms

  • Technische Universität München

    QMOM in OpenFoam

    ● Several publications and code version● Implementation straight forward● Moment set validity is main stability issue● Ongoing work at our chair...

  • Technische Universität München

    Selected Publications