深层过滤的网络模型（二）
《过滤技术》 / 2013-03-08
前面提到的网络模型仅适用于粒状介质,而不适用于纤维介质,对二者均适用的是采用有效介质近似(effective medium approximation,EMA)的网络模型。sharma和Yortsos、Rege和Fogler发展了这类模型。该模型将总量平衡方程同颗粒吸附、沉积方面的研究加以综合,考虑了筛截和表面沉积两种颗粒捕捉机理,然后，采用EMA来计算由于颗粒捕捉导致的穿透性能的变化。该模型的目标是描述沉积动力学、出水浓度、渗透率变化及过滤系数。然而,随介质中孔隙堵塞,介质渗透率急剧降低至逾渗阈值时,EMA精度下降,不能准确地计算介质的渗透率。网络模型用相互联结的网络代表孔隙介质,并考虑孔隙空间结构的影响,就这一点来说,网络模型也许是目前较成功的深层过滤数学模型。然而,网络的拓扑结构及报肓仍是需要研究的课题。
以上简述了几种过滤模型的发展,不同模型从不同的角度对过滤过程进行了研究，但研究成果可以互相借鉴,不同研究方法间的兼收并蓄,可以促进整个规律摸型的发展。
以轨迹分析模型和网格模型为代表的理论分析模型试图以如实、逼真的数学描述来反映过滤过程的真实情况,代表了过滤模型的发展方向,它们将随着过滤理论研究水平和数学分析计算水平的提高而逐步发展。但正如前述,基于过滤过程的复杂性和不定性,目前还难以精确地对微观机理与宏观行为进行明确表达,繁琐的计算也影响了模型的工程应用;而通过大量试验总结出的经验模型虽简单、实用,但对过程机理反映较少,一旦应用范围超越研究时的条件,就有可能出现较大的误差。另外,为提高精度,采用过多的参数也增大了试验关联的难度。
本书拟在充分理解长纤维高速过滤器过滤机理和内在规律的基础上,利用已有过滤理论,以经验模型为基础,采用半经验、半理论的建模方法,按如下方法建立长纤维高速过滤器的数学模型。首先,将复杂的真实过滤过程按等效性原则简化为易于用数学方程描述的物理摸型;随后,对所得物理模型进行数学描述,即建立数学模型;最后,利用试验数据对数学摸型的合理性进行验证,并确定模型参数。
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