Normalized Residence Time Distribution calculated using openfoam and MATLAB

The Dan Kotabish Files

11 Apr 202208:13

Summary

TLDREn la presentación, se discute el uso de Ubuntu WSL con un solucionador de transporte escalar para analizar la distribución de tiempo de residencia normalizada en un flujo determinado. Se muestra la geometría y campo de flujo a la izquierda, y a la derecha, el resultado correspondiente. Se compara esta configuración con otra geometría al final de la presentación. El cálculo se lleva a cabo utilizando un directorio de trabajo específico, donde se colocan los campos de flujo de velocidad. Se emplea un diccionario de control para establecer el tiempo y se utiliza una función de concentración en la salida que muestrea líneas específicas. La simulación se ejecuta durante 100 segundos, después de lo cual se realiza un procesamiento posterior que incluye la creación de un archivo CSV para su uso en MATLAB. Los resultados muestran que el tiempo de residencia promedio es menor que el esperado en un CSTR ideal, sugiriendo la presencia de zonas muertas. Una segunda geometría se evalúa con el objetivo de comparar con una mezcla perfecta en un CSTR, obteniendo resultados similares pero con una permanencia ligeramente mayor en el flujo real. La presentación finaliza con una discusión de los hallazgos y agradece a los asistentes.

Takeaways

📈 Se utilizó Ubuntu WSL con un solucionador de transporte escalar para analizar la geometría y el campo de flujo.
📑 Los archivos de MATLAB se encuentran en la carpeta de trabajo y se ignoran en el proceso.
📋 Se utilizó un campo de flujo de velocidad en la carpeta 'xero', que puede ser reemplazado por cualquier otro.
🔑 El 'control dictionary' es crucial y contiene la configuración del tiempo de simulación y la frecuencia de escritura de datos.
🧬 La función de concentración en la salida fue escrita para muestreo de líneas simples y se puede ajustar según las necesidades.
🔧 Se inició la simulación y luego se detuvo para ajustar la concentración en la salida a cero y eliminar directorios innecesarios.
⏰ Se estableció el valor de entrada a cero, lo que indica que no hay más trazador entrando al sistema.
🔁 Se reanudó la simulación con un tiempo de ejecución de 100 segundos.
📊 Se realizó un post-procesamiento para muestrear los archivos y guardarlos en un archivo CSV, utilizado luego en MATLAB.
📉 El tiempo de distribución de retención normalizado mostró que el flujo fue un poco más rápido que en un CSTR perfectamente mezclado.
🔄 Se comparó con una segunda geometría, moviendo la entrada y salida más lejos, lo que resultó en una menor diferencia entre el mezclado perfecto y el real.

Q & A

¿Qué sistema operativo y herramienta utilizó para la resolución del problema de transporte de escalares?
-Utilizó Ubuntu con la herramienta WSL (Windows Subsystem for Linux) y el solucionador de transporte de escalares.
¿Qué elementos se muestran en la izquierda y derecha de la presentación?
-A la izquierda se muestra la geometría y el campo de flujo, mientras que a la derecha se muestra la distribución normalizada del tiempo de residencia.
¿Qué es lo que se ignora en la carpeta de trabajo?
-Se ignoran los archivos de MATLAB y la carpeta Xero, donde se pegó el campo de flujo de velocidad.
¿Qué es un 'control dictionary' y cómo se utiliza en este contexto?
-Un 'control dictionary' es un conjunto de parámetros y configuraciones que controlan el comportamiento del solucionador. Se utiliza para establecer el tiempo más tarde y otros ajustes según sea necesario.
¿Cómo se tomó la muestra de concentración en la función de salida que escribió?
-Se realizó una muestra simple de línea, estableciendo la forma del archivo CSV, aunque el usuario puede adaptarla a sus necesidades.
¿Qué acción tomó después de detener la simulación en el tiempo 2D?
-Se estableció la concentración en la salida en cero, eliminó el directorio de tres y continuó con la simulación.
¿Cuál fue el tiempo promedio calculado para el tiempo de residencia en el primer ejemplo?
-El tiempo promedio calculado para el tiempo de residencia fue de 25 segundos.
¿Qué implicaciones tiene la presencia de zonas muertas en el gráfico?
-La presencia de zonas muertas indica que hay áreas del flujo donde la mezcla es insuficiente y el tránsito de la sustancia es más lento.
¿Cómo cambió la configuración en la segunda geometría que se analizó?
-Se movieron el outlet y el inlet un poco más lejos para analizar el campo de flujo y realizar los cálculos.
¿Cuál fue el resultado del tiempo de residencia para la segunda geometría?
-Para la segunda geometría, el tiempo de residencia promedio fue de 32 segundos, lo que indica que la mezcla estuvo un poco más tiempo en comparación con una CSTR perfectamente mezclada.
¿Cómo se compara el resultado de la mezcla perfecta con el resultado real en la segunda geometría?
-El resultado de la mezcla perfecta se superpone con el resultado real en la gráfica, lo que sugiere que la geometría real se comporta de manera similar a una CSTR perfectamente mezclada.
¿Por qué es importante la post-procesación de los datos en la simulación?
-La post-procesación de los datos es importante para extraer información útil de la simulación, como la concentración y el tiempo de residencia, y para visualizar los resultados de manera clara y comprensible.