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.

Outlines

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🔬 Análisis de la Distribución de Tiempo de Residencia

En el primer párrafo, se describe un análisis de la distribución de tiempo de residencia utilizando Ubuntu WSL con el solucionador de transporte escalar. Se muestra la geometría y campo de flujo a la izquierda y los resultados normalizados de la distribución de tiempo de resonancia a la derecha. Se menciona que se comparará con otra geometría al final de la presentación. Se detalla cómo se calculó el análisis, incluyendo la estructura de carpetas de trabajo, la utilización de un campo de flujo de velocidad y la importancia del diccionario de control. Se destaca la función de concentración en la salida que se escribió y se muestra cómo se realizó la simulación, estableciendo la concentración en la salida a cero y realizando el análisis de post-procesamiento para obtener los datos en un archivo CSV que luego se usaría en MATLAB.

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📈 Resultados del Análisis y Comparación con Geometrías Alternativas

El segundo párrafo se enfoca en los resultados obtenidos y cómo se compararon con un CSTR (Tanque de Reacción de Mobilidad Semenfría) ideal. Se menciona que el tiempo de residencia para un CSTR perfecto sería de 29 segundos, pero los cálculos con MATLAB dieron un promedio de 25 segundos, lo que sugiere una rápida movilidad y presencia de zonas muertas. Se observa que el valor real es ligeramente superior al esperado, indicando estas zonas muertas. Además, se describe un segundo análisis con una geometría modificada donde se movieron el outlet y el inlet para separarlos más. En este caso, el tiempo para un CSTR perfecto fue de 30 segundos, y el tiempo promedio obtenido fue de 32 segundos, lo que sugiere que el fluido permaneció un poco más tiempo en el tanque. Se concluye que el resultado real se asemeja al de un CSTR perfectamente mezclado, y se agradece a los asistentes por su atención.

Mindmap

Keywords

💡Residencia

En el contexto de la presentación, 'residencia' se refiere al tiempo que un trazador o sustancia pasa dentro de un sistema, como un reactor. Es clave para entender la distribución de tiempos de permanencia y cómo los fluidos se comportan en el sistema presentado.

💡Distribución de tiempo de resonancia

Esta expresión describe cómo se distribuye el tiempo que los trazadores pasan dentro del sistema. En el video, se utiliza para comparar el comportamiento de dos geometrías diferentes y su impacto en el tiempo de residencia.

💡Ubuntu WSL

Ubuntu WSL hace referencia a la utilización del Subsistema de Windows para Linux (Windows Subsystem for Linux) en un equipo con Windows para ejecutar Ubuntu, un sistema operativo basado en Unix. En el script, se menciona como la plataforma utilizada para el cálculo del solucionador de transporte escalar.

💡Soluciónador de transporte escalar

Este es un programa o herramienta que se utiliza para resolver problemas de transporte de escalares, como la concentración de una sustancia en un fluido. En la presentación, se usa para analizar y visualizar la distribución de tiempo de residencia.

💡Geometría del flujo

La 'geometría del flujo' se refiere a la forma y disposición de los elementos en un campo de flujo, que puede influir en cómo se distribuye el tiempo de residencia. En el video, se presenta y comparan diferentes geometrías y su efecto en el flujo.

💡Concentración en la salida

Es el nivel de concentración de un trazador o sustancia en el punto de salida de un sistema. En el script, se establece la concentración en la salida a cero para simular ciertas condiciones en la simulación.

💡Control Dictionary

Un 'control dictionary' es una estructura de datos que se utiliza para definir parámetros y configuraciones en una simulación. En el contexto del video, se refiere a la configuración utilizada para el solucionador de transporte escalar.

💡Función de muestreo

Una 'función de muestreo' es un método o proceso que se utiliza para recolectar datos de una simulación en puntos específicos. En el video, se menciona como parte del proceso para obtener datos de la concentración en la salida.

💡CSV

CSV es el acrónimo de 'Comma-Separated Values' y se refiere a un formato de archivo de texto que se utiliza para almacenar datos tabulares. En el script, los datos de la simulación se escriben en un archivo CSV para su posterior análisis en MATLAB.

💡MATLAB

MATLAB es un lenguaje de programación y un entorno de programación para el cálculo numérico y la visualización de datos. En el video, se utiliza para importar y analizar los datos almacenados en archivos CSV.

💡Perfectamente mezclado (CSTR)

Un 'CSTR' o 'Continuously Stirred-Tank Reactor' es un tipo de reactor de mezcla continua, donde se asume que el contenido del tanque está perfectamente mezclado. Se utiliza como referencia para comparar con el comportamiento de la geometría real en la presentación.

💡Zonas muertas

Las 'zonas muertas' son áreas dentro del sistema donde la mezcla o el flujo es mínimo o nulo, lo que afecta el tiempo de residencia. En el video, se identifican estas áreas para entender mejor el rendimiento del sistema.

Highlights

Presentation on residence distribution time using Ubuntu WSL in a scalar transport solver.

Comparison of geometry and flow field with resulting normalized residence distribution time.

Explanation of the calculation process and the working folder structure.

Importance of the control dictionary in setting up the simulation.

Introduction of a custom outlet post-concentration function.

Demonstration of starting the scalar transport solver and adjusting parameters.

Setting the outlet concentration to zero and removing unnecessary directories.

Alteration of the inlet value to simulate no more tracer passing through.

Resumption of the simulation for 100 seconds to observe concentration changes.

Post-processing function to sample files and write to a CSV file.

Use of MATLAB to import and analyze the CSV file.

Observation of dead zones in the flow field indicated by higher reel values.

Second geometry analysis with moved inlet and outlet for a different flow field.

Comparison of real and perfectly mixed CSTR, showing overlapping results.

Conclusion that the second geometry behaves similarly to a perfectly mixed CSTR.

Presentation of unique and different approach to scalar transport solver analysis.

Expression of hope that the audience found the presentation engaging and informative.