Kim, Sangbeom;Kim, Hyoungjun;Han, Mooyoung;Kim, Tschungil
Environmental Engineering Research
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제24권3호
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pp.382-388
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2019
Although nanobubbles attract significant attention, their characteristics and applications have not been thoroughly defined. There are diverse opinions about the definition of nanobubbles and controversy regarding methods that verify their characteristics. This study defines nanobubbles as having a size less than $1{\mu}m$. The generation of these sub-micron (nano) bubbles may be verified by induced coalescence or light scattering. The size of a sub-micron (nano) bubbles may be measured by optical, and confocal laser scanning microscopy. Also, the size may be estimated by the relationship of bubble size with the dissolved oxygen concentration. However, further research is required to accurately define the average bubble size. The zeta potential of sub-micron (nano) bubbles decreases as pH increases, and this trend is consistent for micron bubbles. When the bubble size is reduced to about 700-900 nm, they become stationary in water and lose buoyancy. This characteristic means that measuring the concentration of sub-micron (nano) bubbles by volume may be possible by irradiating them with ultrasonic waves, causing them to merge into micron bubbles. As mass transfer is a function of surface area and rising velocity, this strongly indicates that the application of sub-micron (nano) bubbles may significantly increase mass transfer rates in advanced oxidation and aeration processes.
A new cavitating model by using bubble size distribution based on bubbles-mass has been proposed. Both liquid and vapor phases are treated with Eulerian framework as a mixture containing minute cavitating bubbles. In addition vapor phase consists of various sizes of vapor bubbles, which are distributed to classes based on their mass. The bubble number-density for each class was solved by considering the change of the bubble-mass due to phase change as well as generation of new bubbles due to heterogeneous nucleation. In this method, the bubble-mass is treated as an independent variable, and the other dependent variables are solved in spatial coordinates and bubble-mass coordinate. Firstly, we employed this method to calculate bubble nucleation and growth in stationary super-heated liquid nitrogen, and bubble collapse in stationary sub-cooled one. In the case of bubble growth in super-heated liquid, bubble number-density of the smallest class based on its mass is increased due to the nucleation. These new bubbles grow with time, and the bubbles shift to larger class. Therefore void fraction of each class is increased due to the growth in the whole class. On the other hand, in the case of bubble collapse in sub-cooled liquid, the existing bubbles are contracted, and then they shift to smaller class. It finally becomes extinct at the smallest one. Secondly, the present method is applied to a cavitating flow around NACA00l5 foil. Liquid nitrogen and liquid oxygen are employed as working fluids. Cavitation number, $\sigma$, is fixed at 0.15, inlet velocities are changed at 5, 10, 20 and 50m/s. Inlet temperatures are 90K in case of liquid nitrogen, and 90K and 1l0K in case of liquid oxygen. 110K of oxygen is corresponding to the 90K of nitrogen because of the same relative temperature to the critical one, $T_{r}$=$T/T_c^{+}$. Cavitating flow around the NACA0015 foils was properly analyzed by using bubble size distribution. Finally, the method is applied to a cavitating flow in an inducer of the LE-7A hydrogen turbo-pump. This inducer has 3 spiral foils. However, for simplicity, 2D calculation was carried out in an unrolled channel at 0.9R cross-section. The channel moves against the fluid at a peripheral velocity corresponding to the inducer revolutions. Total inlet pressure, $Pt_{in}$, is set at l00KPa, because cavitation is not generated at a design point, $Pt_{in}$=260KPa. The bubbles occur upstream of the foils and collapse between them. Cavitating flow in the inducer was successfully predicted by using the bubble size distribution.
기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.
인산형 연료전시에서의 인산 전해질을 지지하기 위한 다공성 메트릭스의 제조는 결합제인 PTFE와 각종입자의 크기를 갖는 SiC분말 또는 whisker를 혼합 사용하여 제작하였다. 메트릭스로서 갖추어야 될 기본조건중에 bubble pressure와 인산 전해질의 함침량은 전지운영시 전극성능에 가장 큰 영향을 미칠것이라 보아 다공성 전극의 pore size보다 작은 pore size를 가지는 메트릭스를 제작하였다. 각종 SiC입자 크기와 PTFE함량에 따라 제작된 matrix의 bubble pressure와 함침량을 측정하였으며 porosimeter를 이용하여 측정된 메트릭스의 다공도와 비교하여 인산형 연료전지에 사용할 수 있는 최적의 메트릭스 조건을 결정하였다.
직경 0.152 m이고 높이 2.5 m인 전해질용액 기포탑에서 기포의 크기(chord length)와 상승속도 등 기포의 물성에 대해 고찰하였다. 기포의 크기와 상승속도는 이중저항탐침법을 사용하여 측정하였다. 기체와 액체의 유속 그리고 액상의 이온강도가 기포의 크기와 상승속도에 미치는 영향을 결정하였다. 기포의 크기는 기체의 유속이 증가함에 따라 증가하였으나 액체의 유속과 액상의 이온강도가 증가함에 따라서는 감소하였다. 기포의 상승속도는 기체의 유속이 증가함에 따라 증가하고 액상의 이온강도가 증가함에 따라 감소하였으나 액체유속의 변화에 따라서는 약한 최대값을 나타내었다. 기포의 크기와 상승속도는 운전변수들의 상관식으로 잘 나타낼 수 있었다.
An experimental study of the dynamic characteristics of the free rising oblate spherical bubble is investigated. As noted by Saffman, the characteristics of the spiral motion are defined with parameters of the spiral frequency, spiral radius, and rising velocity. High speed camera recorded every detail information of free rising bubble. The spiral number, the bubble rise velocity, and the angular velocities were measured for the bubble size between 1.0mm to 20.0mm in diameter. In order to make clear trajectory, we employed the Fast Fourier Transformation for the normal digital camera data to synchronize with the high speed camera data. It was found that the spiral number suggested here was monotonically decreased as the bubble size increases. The present observation, however tells us that previous Saffman's formulation shows a good agreement with the trend, but over estimated spiral number. Therefore, it is recommended that Saffman's theoretical study is needed to be improved.
The objectives of this paper are to analyze simultaneous heat and mass transfer performance for a plate type bubble absorber with binary nanofluids numerically and to investigate the effects of binary nanofluids and surfactants on the size of the bubble absorber. The effective absorption ratio represents the effect of binary nanofluids and surfactants on the absorption performance. The kinds and concentrations of nano-particles and surfactants are considered as the key parameters. The results show that the addition of surfactants can reduce the size of absorber up to 74.4%, the application of binary nanofluids does the size up to 63.6%. Combination of binary nanofluids and surfactants can reduce the size of absorber up to 77.4%.
기포크기는 다차원 이상유동에서 정확한 기포거동의 예측을 위해 중요한 인자이다. 현재 CFD 코드인 STAR CCM+에서는 유동채널에서 기포크기예측을 위해 역학적인 기포크기모델인 $S{\gamma}$ 모델을 제공하고 있다. 기포크기 예측을 위한 또 다른 모델로써 고압조건의 과냉 비등 실험인 DEBORA 실험을 바탕으로 개발된 Yun 모델이 있다. 본 연구에서는 상용 CFD 코드인 STAR CCM+ ver. 10.02를 이용하여 물-공기 이상유동에 대한 수치해석을 통해 $S{\gamma}$ 모델과 Yun 모델의 성능을 확인하고 평가하였다. 이를 위해 두 모델은 수직관에서의 물-공기 실험인 DEDALE 실험과 Hibiki 등의 실험에 대하여 평가되었다. 해석 결과 $S{\gamma}$ 모델은 이상유동 인자들을 합리적으로 예측하였으며, Yun 모델은 저압조건의 물-공기 유동에는 적합하지 않음을 확인하였다.
기포탑 반응기에서의 기체 체류량은 기포의 크기 분포 및 상승 속도와 밀접한 연관성을 갖는다. 따라서 많은 연구자들에 의하여 기포탑 반응기 내에 기포의 크기를 제어하기 위한 연구들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 스파져 이외의 영역에서도 기포의 거동을 제어하고 기체 체류량을 증진시키기 위하여 다단형 기포탑 반응기를 사용하였다. 특히, 3 종류의 서로 다른 크기의 반응기를 사용하여 다단 다공판이 기포의 유동 특성에 미치는 효과를 확인하였다. 나아가 개별 기포가 다공판을 통과하였을 때의 쪼개짐 빈도수 및 크기 분포 변화에 대하여 관찰함으로써 다공판의 영향에 대한 이해를 넓혔다. 또한 다양한 다공판 배치 형태에 따른 유동 특성을 관찰함으로써 다단형 기포탑 반응기에서의 다공판 설치에 대한 기준을 제시할 수 있었으며, 이를 바탕으로 높이 22 m, 직경 0.36 m의 벤치 스케일 다단형 기포탑 반응기를 제작하여 그 성능을 확인하였다.
Bubble flow characteristics in fluidized beds were analyzed by CPFD simulation. A fluidized bed, which had the size of $0.3m-ID{\times}2.4m-high$, was modeled by commercial CPFD $Barracuda^{(R)}$. Properties of bed material were $d_p=150{\mu}m$, ${\rho}_p=2,330kg/m^3$, and $U_{mf}=0.02m/s$. Gas was uniformly distributed and the range of superficial gas velocity was 0.07 to 0.16 m/s. Two other geometries were modeled. The first was a three-dimensional model, and the other was a two-dimensional model of $0.01m{\times}0.3m{\times}2.4m$. Bubble size and rising velocity were simulated by axial and radial position according to superficial gas velocity. In the case of three-dimensional model, simulated bubble rising velocity was different from correlations, because there was zigzag motion in bubble flow, and bubble detection was duplicated. To exclude zigzag motion of bubble flow, bubble rising velocity was simulated in the two-dimensional model and compared to the result from three-dimensional model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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