ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Влияние конструктивных и режимных факторов на эффективность классификации из "Аэродинамическая классификация порошков" Построенные выше математические модели процессов классификации, использующие различные упрощающие предположения, предназначены для того чтобы связать кривые разделения тех или иных типов классификаторов с их конструктивными и режимными параметрами. Естественно, что пока вопрос об определении величины 5 остается открытым, можно говорить лишь о тенденциях поведения кривых разделения с изменением этих параметров. Однако уже на этом этапе возможно получение чисто расчетным путем ряда выводов, имеющих важное значение с точки зрения рационального аппаратурного оформления процесса. Наиболее удобной для расчетного анализа кривых разделения является формула (1.101) и вытекающие из нее следствия (1.102) и (1.103). [c.45] Прежде всего рассмотрим, как выглядят кривые разделения при различных значениях стохастического параметра . Эти данные представлены на рис. 1.19, причем для расчетов использована наиболее простая формула (1.103), т. е. принято Хр = 0,5. Последовательность значений параметра х представлена геометрической прогрессией со знаменателем 2. Одновременно на рис. 1.20 приведена зависимость критерия эффективности 25/ 0,75 от величины х. Семейство кривых разделения, показанное на рис. 1.19, наглядно иллюстрирует деформацию этой важнейшей характеристики классификации с изменением параметра х. При х= 1—4 кривые разделения соответствуют низкой эффективности процесса величина не превышает при этом значения 0,45. В то же время, начиная со значения х 8, наблюдаются кривые разделения, соответствующие процессу высокой эффективности. Так, при х=16 величина х составляет 0,83, т. е. процесс уже незначительно отличается от идеального. [c.45] Структура граничных условий на концах зоны разделения может оказывать существенное влияние на выход частиц в тот или иной продукт. Проанализируем возможности управления процессом путем воздействия на граничное условие на границе вывода грубого продукта при х=1. Будем считать, что в формулах (1.99), (1.100) не равна, а пропорциональна величине г, т. е. [c.48] При 5 - оо граница х = 1 представлена поглощающим экраном, при =0 — отражающим экраном, на котором не улавливаются никакие частицы, и (/ 5 = 1, и, наконец, при = 1 формула (1.105) переходит в (1.101). На рис. 1.24 представлено семейство кривых разделения при различных значениях и той же величине 5=4. Здесь опять наблюдается возможность значительного воздействия на границу разделения, причем увеличение граничного размера с уменьшением сопровождается увеличением эффективности классификации. Это видно из рис. 1.25, где изображена зависимость (0- Характерно, что при неизменном значении величины 5 изменение от 1 до 0,05 позволяет почти вдвое увеличить эффективность разделения. [c.48] Описанные выше результаты базировались на одномерном представ лении процессов равновесной классификации. Но в реальных классификаторах всегда (или почти всегда) имеется существенная неоднородность потока по направлению, перпендикулярному к определяющей координате процесса. Это подтверждается хотя бы тем, что на любой поверхности, ограничивающей зону классификации, скорость несущего газа равна нулю. Влияние неоднородности на эффективность разделения может быть весьма значительным. На рис. 1.26 приведены результаты расчетного исследования кривых разделения [39] для классификации порошка в восходящем потоке в круглой трубе постоянного сечения без )П1ета радиальных перемещений частиц. На рис. 1.26, а показаны закладываемые в расчет варианты профилей скорости несущего газа, а на рис. 1.26, б - соответствующие им кривые разделения, причем в однородном потоке (кривые 7) разделение считается идеальным. Однозначно оценить роль радиальных миграций частиц, не учтенных в [39], по-видимому, нельзя. Для этого нужны достоверные сведения о характере движения частиц различной крупности в неоднородном турбулентном потоке, т. е. полное решение задачи о движении газодисперсного потока с полидисперсными частицами. [c.50] Снижение влияния степени неоднородности потока на эффективность разделения возможно двумя путями. Во-первых, это всемерное выравнивание поля скоростей газа установкой специальных перегородок, струйным управлением движением газа и другими способами. Такой подход, хотя и перспективен, имеет предельное ограничение, определяемое нулевой скоростью газа на поверхности зоны классификации. Во-вторых, это создание условий интенсивного поперечного перемешивания частиц и газа установкой различных местных сопротивлений — мера, прямо противоположная первому подходу. В таком случае осреднение параметров потока происходит не только формально, но и непосредственно в реальном классификаторе, в результате чего может быть достигнуто заметное повышение эффективности процесса по сравнению с тем же классификатором без поперечного перемешивания. Однако очевидно, что этот подход неизбежно связан с повышением аэродинамического сопротивления аппарата, что в ряде случаев не является приемлемым. [c.51] Другим аспектом влияния концентрации является повьппенне ее роли при переходе к более тонким границам разделения. Снижению концентрации при тонком разделении способствует предварительная классификация по более крупной границе, где достижение более эффективного разделения при высокой концентрации легче. В конечном счете такая организация процесса ведет к созданию двух- и более ступенчатых аппаратов, которые часто используются на практике (см. гл. 2). [c.51] Вернуться к основной статье