Normalized Residence Time Distribution calculated using openfoam and MATLAB
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
🔬 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.
📈 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
💡Distribución de tiempo de resonancia
💡Ubuntu WSL
💡Soluciónador de transporte escalar
💡Geometría del flujo
💡Concentración en la salida
💡Control Dictionary
💡Función de muestreo
💡CSV
💡MATLAB
💡Perfectamente mezclado (CSTR)
💡Zonas muertas
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.
Transcripts
okay second follow-up here on my
previous uh presentation with residence
distribution time
and open phone
i
used
ubuntu wsl in the
scalar transport solver
on the left here is
the geometry and flow field and on the
right is the resulting normalized
resonance distribution time
and i will compare it to another
geometry at the end of this presentation
and okay now i'll go to how i calculated
here
and here's my working folder you can
ignore any all these matlab files
and that the xero folder is where i
pasted my
velocity flow field
you can paste whatever one
or you have it doesn't really matter
uh
all right the next important thing here
is
the
control dictionary
this is
okay here all right you can see i use
scala transport you know
and the latest time it has to be at set
at latest time
everything else is up to you i have it
set up so every time it writes it's
about a second
all right
okay
uh the next uh
important thing here is my uh function
my outlet post
concentration function that i wrote
i will show you that
okay you can sort of see it's just a
real simple line sampling
uh i set the form of the cvs csv but you
can do whatever you want
okay
okay
so now i'm gonna start the
scale bar
okay scalar make sure i spell that right
okay
start it all right and i'll stop it
now
so
um so now that i stopped it because at
the 2d
it's time there i'm going to set the
outlet concentration to zero
and i'm going to remove the three
directory because i'm just don't need it
and uh
two
okay with t
all right
you can sort of see inlet value here
i set for run i'm gonna make it zero
uh that means that no more tracer
is going through
and i'll get out here once i
altered that
and again
and now
uh i'll resume start the
simulation and we'll start at 2
because
i
changed the
uh i used latest time
so now i can go ahead and just run the
concentration with the
simulation i have it set for 100 seconds
and
once i get that done i'm going to do the
post processing function that i wrote
okay now this is going to sample those
files
and write it to csv file
and
that's the file i'll use that i used
to
uh
to put my uh
matlab to start my matlab file so i'll
just go there
to
just show you that it is there
and what it looks like
i'll just do it this way do the hard way
uh post
that's
okay see
and here there you can see all these
uh time directories and i'll just go to
anyone let's see 22
and uh let the little s in there there's
my csv file which i used uh matlab to
import those files
i won't go in the matlab
that's uh
totally different you can use whatever
program you want
and
i will go to all right
all right the results
you can see at the top here is what i
just showed you
and you can sort of see from the
normalized residence distribution time
that
if you had an ideal perfectly missed
cstr
uh that time would be 29 seconds and
then when you do the calculations with
matlab i got the
average time at 25 seconds so you can
sort of see that it moved a little
quicker so it didn't spend much time
you could see these dead zones
and if you look at the graph here you
can see that the the reel is a lot
higher than the normal which shows us
that it's uh there are dead zones
and at the bottom
i did a second geometry with the flow
field
and this time i moved the
outlet inlet a little farther apart
and then i started doing the calculation
this time for a
perfectly
mixed cstr i used you got 30 seconds and
then when i do the calculations with the
real one i got 32
so
this stuff stayed a little longer than
uh if it was perfectly mixed but
i did a similar
result
calculation i did before
uh but this time you can sort of see
that the real and perfect uh mixing
overlap so you can sort of say this was
a perfectly mixed cstr
um
that's all i have uh
thanks for bearing through me this is
something different i did
um
and i hope you enjoyed it
i'll stop the recording
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