Flockungs-und Absetzverhalten kohäsiverfeinsedimente im offenen Kreisgerinne - Experimentelle Untersuchungen und numerische Modellierung Irina Klassen Gesinus-Treffen, 21. /22. Juni 2012 in Koblenz Prof. Dr.-Ing. Nestmann (i-1) i (i+1) KIT The cooperation of Forschungszentrum Karlsruhe GmbH and Universität Karlsruhe (TH)
Übersicht Motivation / Zielsetzung Modellierungssoftware SSIIM 3D Flockungsalgorithmus Kreisgerinne Flockungsmodellierung im Kreisgerinne Vorläufige Ergebnisse Zusammenfassung / Ausblick 2
Motivation / Zielsetzung Hintergrund Flockungsprozesse kohäsiver Sedimente beeinflussen maßgeblich den Transport und das Absinken von Schwebstoffen Schwebstoffe sind Träger partikulärer Schadstoffe Numerische Modelle zur Vorhersage des Schwebstoff -und Schadstofftransports erfordern die Nachbildung von Flockungsprozessen Methode Aufbau eines Flockungsmoduls in SSIIM 3D Zielsetzung Kalibrierung / Validierung des Flockungsalgorithmus durch Labordaten im Kreisgerinne 3
Kreisgerinne - KIT Karlsruhe? Labor: Konzentrations- und Flockengrößenmessung (Aello) 4
Modellierungssoftware SSIIM (Olsen, 2011) SSIIM: Sediment Simulation In Intakes with Multiblock options 3D-Modell, RANS Gleichungen k-ε Turbulenzmodell Advektions-Diffusionsgleichung für Stofftransport Flockungsmodul nach McAnally, 1999: Korngrößenverteilung wird anhand von vorgegebenen Korngrößenklassen berücksichtigt Aggregation / Zerbrechen von Partikeln wird in Form eines Massentransfers zwischen den Korngrößenklassen abgebildet (i-1) i (i+1) Aggregation 5
Flockungsalgorithmus (McAnally, 1999) Aggregation oder Fragmentierung von Flocken aufgrund Kollision von Partikeln infolge: - Brown sche Molekularbewegung - Unterschiedliche Sinkgeschwindigkeiten -Turbulenz Korngrößenklassen j (D j, ρ j, M j, n j, τ j, W s,j ) j = 1 j = k-1 j = k j = k+1 j = s Aggregation Zerbrechen der Flocken durch reine Scherung der Strömung möglich Fragmentierung Deposition Erosion Kollisionstypen Typ 2A1 Typ 2D2 Typ 2D3 Nach Kollision: 1 Partikel Nach Kollision: 2 Partikel Nach Kollision: 3 Partikel i k i k i k 6
Flockungsmodellierung im Kreisgerinne d Primärpartikel 2 µm Fokus der Modellierung liegt auf den ersten 5 Stunden 7
Flockungsmodellierung im Kreisgerinne N = 10 Kornklassen S1 = D max = 35 µm S10 = D P = 2,06 µm Verney et al., 2010: 8
Flockungsmodellierung im Kreisgerinne Verteilung der Konzentration auf Kornklassen für den Anfangszustand d 50 _experiment = 9,3 µm d 50 _model = 7,7 µm Video 9
Flockungsmodellierung im Kreisgerinne 10
Sinkgeschwindigkeit W s Sinkgeschwindigkeit W s,j (Winterwerp, 1998): w S, j( Winterwerp) α ( ρg = 18β ρ µ W ) g D 3 nf g D nf 1 j α, β n f = 1 = 3 w S,j(Stokes) = (ρ g ρ 18µ W )g D 2 j Aggregation Struktur der Flocken (FraktaleDimension n f ) n f, variabel konstant =? Disaggregation 3.0 2.0 FraktaleDimension n 1.0 f
Vorläufige Ergebnisse Variable fraktaledimension n f (Khelifa& Hill, 2006): D n = f 3 D j g β β = log log ( nfc/ 3) ( D / D ) fc g n fc n fc Im Modell gewählt: D fc = 15 µm n fc = 1,4; 1,7; 2,0; 2,3; 2,6 D fc 12
Vorläufige Ergebnisse Verschiebung der Kornfraktionen durch Aggregation Verschiebung der Kornfraktionen durch Aggregation- Typ 2A1 i k Aggregationsprozesse Absinken der Schwebstoffe Zerbrechen der Flocken aus Kornklasse 1, 2, 3 und 4 durch Scherung der Strömung möglich 13
Vorläufige Ergebnisse Simulationsergebnis ohne Flockungsalgorithmus und Stokes Sinkgeschwindigkeit 14
Zusammenfassung / Ausblick Nachbildung der Flockungsprozesse prinzipiell in SSIIM möglich Einfluss der Flockenstruktur auf die Sinkgeschwindigkeit und damit auf das Absetzverhalten Verwendung der Sinkgeschwindigkeit nach Stokesund keine Berücksichtigung von Flockungsprozessen -> Labordaten werden ungenügend nachgebildet weitere Schritte Simulation des Konzentrationsabfall zu Beginn (Kalibrierparameter innerhalb der flocdll) Variation des Zeitschrittes auf 2 sek., um Rechenzeit zu sparen Validierungder Berechnungen -> Simulation eines weiteren Kreisgerinneversuchs 15