3.1.1. Tổng quan về CFD
Tính toán động lực học chất lỏng (Computational Fluid Dynamics (CFD)) là khoa học tính toán dòng chất lưu, truyền nhiệt và truyền khối, phản ứng hóa học và các hiện tượng liên quan bằng việc giải hệ các phương trình toán học chủ đạo như:
- Bảo toàn khối lượng
- Bảo toàn động lượng
- Bảo toàn năng lượng
- Bảo toàn chất
- Các tác động của lực lên vật thể
Chúng là một hệ các phương trình vi phân riêng, không thể giải được bằng cách phân tích ngoại trừ một số trường hợp riêng. Tuy nhiên, một lời giải gần đúng có thể thu được bằng cách sử dụng phương pháp rời rạc hóa, biến đổi các phương trình vi phân riêng về các phương trình đại số.
CFD được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp và các kết quả phân tích của CFD thích hợp cho:
- Nghiên cứu lí thuyết của các thiết kế mới.
- Chi tiết hóa phát triển sản phẩm
- Xử lí sự cố
29
Những phân tích này cần thiết bổ sung cho lí thuyết và thực nghiệm và tiết kiệm được thời gian, công sức, giảm chi phí cần thiết cho thực nghiệm
3.1.2. Mô phỏng CFD
3.1.2.1. CFD làm việc như thế nào?
Như đã nói ở trên, lời giải của CFD dựa trên phương pháp rời rạc hóa. Có nhiều phương pháp được áp dụng, mà điển hình nhất là phương pháp thể tích hữu hạn, phần tử hữu hạn và sai phân hữu hạn. Ở đây, các bộ giải ANSYS CFD dựa trên phương pháp thể tích hữu hạn.
Xét ví dụ, về dòng chất lỏng chảy trong ống.
Hình 3.1. Miền được rời rạc thành tập hợp hữu hạn các thể tích điều khiển (control volume)
Với phương pháp thể tích hữu hạn, miền được rời rạc thành một tập hợp hữu hạn các thể tích điều khiển. Phương trình bảo toàn chung cho khối lượng, động lượng và năng lượng,… được giải trên tập hợp các thể tích điều khiển này.
(3.1) . . V A A V dV V dA dA S dV t Thể tích điều khiển
30
Trong đó, là thành phần ổn định; là thành phần đối lưu; là thành phần khuếch tán; là generation.
Các phương trình vi phân từng phần liên tục được rời rạc thành hệ các phương trình đại số tuyến tính mà máy tính có thể giải được.
3.1.2.2. Trình tự giải quyết bài toán CFD
Bất kỳ trong mọi lĩnh vực nào, giải một bài toán CFD gồm các bước sau:
- Đặt vấn đề
- Giải quyết vấn đề
- Đánh giá kết quả
Đặt vấn đề
Từ nhu cầu thực tế cần giải quyết các vấn đề mà chúng ta đặt ra cho bài toán của mình, từ đó tìm lời giải cho chúng. Ví dụ, đối với một bài toán mô phỏng quá trình cháy than trong lò hơi, chúng ta cần xem xét các vấn đề như kích thước của lò cũng như các vòi phun, hệ số truyền nhiệt của tường lò…Và từ đó, chúng ta xem xét các thông số đầu vào, đầu ra nào cho mô hình CFD của mình.
Giải quyết vấn đề
Đây chính là phần quan trọng nhất, nhiệm vụ trung tâm của bài toán CFD. Nó gồm ba giai đoạn là: Pre-processing, processing, và Post-processing.
Pre-processing là giai đoạn chuẩn bị để giải quyết bài toán CFD, đó là xây dựng mô hình hình học của vật thể, rời rạc hóa bằng cách chia lưới. Phương pháp rời rạc hóa đảm bảo các yêu cầu về khả năng làm việc của máy tính, đảm bảo độ chính xác và hội tụ của phương pháp tính. Sau khi đã xây dựng được lưới tính toán, chúng ta tiến hành lựa chọn các phương pháp tính. Ở mỗi linh vực cụ thể, CFD đều có các bộ phương trình để giải bài toán thuộc phạm vi đó. Tuy nhiên, các phương trình đều ở dạng vi phân, tích phân hoặc vi phân không tuyến tính rất phức tạp. Và mỗi loại
V dV t A VdA . A dA V S dV
31
phương trình cần những thông số tối thiểu, đủ để có thể giải và cho lời giải, đó là các điều kiện biên.
Processing là giai đoạn tính toán được thực hiện. Ở giai đoạn này, chúng ta quyết định sử dụng các phương pháp giải để đảm bảo tối ưu cho các yêu cầu về thời gian tính toán, khả năng tính toán và độ chính xác của lời giải.
Post-processing là giai đoạn trực quan, xử lí kết quả. Sau khi giai đoạn Processing kết thúc, toàn bộ dữ liệu của bài toán được ghi thành dữ liệu số, nhị phân, mã hóa… trên ổ cứng máy tính. Chúng ta hoàn toàn có thể xử lí chúng để thu được kết quả, lời giải cho bài toán.
Đánh giá kết quả
Phần này chúng ta so sánh kết quả vừa tìm được với các kết quả thực nghiệm và lời giải số học và để làm tiêu chuẩn điều chỉnh cho phương pháp giải của mình. Đối với các bài toán đơn giản mà thực nghiệm có thể đưa ra kết quả chính xác, các lời giải toán học cũng có kết quả chính xác thì kết quả của chúng ta cũng phải trùng khớp hoặc trong phạm vi sai số chấp nhận được, nếu sai số vượt quá giới hạn cho phép thì lúc này thì chúng ta phải điều chỉnh thế nào để có kết quả chính xác nhất. Đối với bài toán phức tạp thì thực nghiệm và lời giải số rất khó khăn để đưa ra được kết quả chính xác, CFD có ưu thế hơn ở trường hợp này.
3.1.3. Vai trò và ứng dụng của CFD 3.1.3.1. Vai trò của CFD 3.1.3.1. Vai trò của CFD
Vai trò của CFD trong dự báo kĩ thuật công nghiệp đã trở nên mạnh đến mức ngày nay nó có thể được nhìn nhận như “hướng thứ ba” trong động lực học lưu chất, hai hướng khác là những trường hợp cổ điển của thực nghiệm thuần túy và lí thuyết thuần túy. Từ năm 1687, với sự công bố Principia của Isaac Newton cho tới giữa những năm 1960, những tiến bộ về cơ lưu chất được thực hiện bằng cách kết hợp với các thực nghiệm tiên phong và phân tích lí thuyết cơ bản- những phân tích mà hầu như luôn yêu cầu sử dụng những mô hình dòng đơn giản đề nhận được lời giải dạng khép kín của các phương trình chủ đạo. Những lời giải dạng khép kín có lợi thế nổi
32
bật là đồng nhất ngay lập tức một vài tham số cơ bản của bài toán đã cho, và thể hiện rõ câu trả lời cho những bài toán bị ảnh hưởng bởi sự biến đổi các tham số như thế nào. Tuy nhiên chúng có bất lợi là không đưa ra được mọi quá trình vật lí cần thiết của dòng. Với khả năng kiểm soát các phương trình chủ đạo ở dạng chính xác cùng với việc xem xét các hiện tượng vật lí chi tiết như phản ứng hóa học ở mức độ hạn chế, CFD nhanh chóng trở thành một công cụ phổ biến trong phân tích kĩ nghệ. Ngày nay, CFD hỗ trợ và bổ sung cả thực nghiệm thuần túy lần lí thuyết thuần túy, và quan điểm của các nhà nghiên cứu, CFD sẽ vẫn được coi là hướng thứ ba trong động lực lưu chất, có dáng vóc và tầm quan trọng như nhau đối với thực nghiệm và lí thuyết. Nó có một vị trí cố định trong tất cả các khía cạnh của động lực học lưu chất, từ nghiên cứu cơ bản đến thiết kế kĩ nghệ.
3.1.3.2. Ứng dụng của CFD
CFD được phát triển, ứng dụng và mang lại hiệu quả cao trong các lĩnh vực cơ học môi trường chất lưu (khí, lỏng, plasma, ...) và môi trường biến dạng, đàn hồi... Trên thực tế, CFD được ứng dụng rộng rãi vào các ngành khoa học tiên tiến và công nghệ cao cũng như các ngành khoa học phục vụ dân sinh. Chẳng hạn, CFD được ứng dụng mô phỏng về chuyển động của tàu vũ trụ với vận tốc siêu thanh và dòng chảy bao cũng như các yếu tố khí động tác dụng lên các vật thể bay nói chung. CFD được úng dụng vào ngành đại dương học để mô phỏng tìm các quy luật của dòng biển nóng, lạnh và tác động của chúng lên khí hậu toàn cầu, ... CFD được ứng dụng trong y tế để mô phỏng quá trình hoàn lưu máu ở hai vòng tuần hoàn, ảnh hưởng của các yếu tố bên trong, bên ngoài lên nhịp đập cũng như sức khỏe của nội tạng nói riêng, toàn bộ cơ thể nói chung...
Thật khó có thể kể hết phạm vi ứng dụng của CFD, dưới đây ta có thể liệt kê những lĩnh vực mà CFD đóng vai trò như một công cụ hữu hiệu không thể thiếu để nghiên cứu, ứng dụng, cũng như phát triển chung lên cấp độ công nghiệp, mang lại nhiều thành tựu rực rỡ nhất. Đó là:
- Cơ học chất lưu và thủy khí động lực học - Vật liệu học và sức bền vật liệu
33
- Công nghiệp chế tạo máy, đóng tàu
- Năng lượng nguyên tử - Công nghiệp ô tô, máy bay
- Xây dựng
- Công nghiệp dầu khí
- Va chạm và phá hủy
- Y học
- Sinh học
- Khí tượng thủy văn
- …
3.2. Phần mềm ANSYS FLUENT
3.2.1. Giới thiệu về phần mềm ANSYS FLUENT – phần mềm mô hình hóa dòng chảy chảy
Khả năng mô hình hóa vật lí của FLUENT được ứng dụng rộng trong mọi linh vực công nghiệp: từ dòng chảy không khí qua cánh máy bay đến sự cháy trong lò, từ các cột bọt khí đến việc sản xuất thủy tinh, từ dòng chảy trong máu đến công nghiệp bán dẫn, từ thiết kế phòng sạch đến các nhà máy xử lí nước thải. Phần mềm có khả năng mô hình hóa động cơ xi lanh, đường đạn, máy và thiết bị tua bin và hệ thống đa pha.
Ngày nay, hàng ngàn công ty trên toàn thế giới được lợi từ việc sử dụng những công cụ thiết kế và phân tích quan trọng này. Được mở rộng bởi khả năng tương tác đa môi trường khiến phần mềm trở thành công cụ phổ thông trong cộng đồng CFD. Với sự nổi tiếng về sự thân thiện và mạnh mẽ, FLUENT rất dễ sử dụng đối với người mới bắt đầu để nâng cao năng suất và hiệu quả trong công việc.
Sự sát nhập của ANSYS FLUENT vào ANSYS Workbench sẽ cung cấp cho người sử dụng với 2 hướng kết nối tới toàn bộ hệ thống CAD, xây dựng và thay đổi về hình
34
học một cách hữu hiệu với ANSYS Design Modeler, và những công nghệ chia lưới tiên tiến trong ANSYS Meshing. Những chức năng cơ bản này cũng cho phép dữ liệu và kết quả được chia sẻ giữa các ứng dụng bằng cách kéo và thả dễ dàng, cho tới việc sử dụng một phép giải dòng chảy lưu chất với các điều kiện biên của mô phỏng về kết cấu cơ khí.
Sự kết hợp của những lợi ích này với hàng loạt các khả năng mô hình hóa mô hình vật lí và những kết quả CFD nhanh chóng, chính xác, phần mềm ANSYS FLUENT cung cấp các kết quả dưới dạng một trong những gói phần mềm toàn diện nhất cho quá trình mô hình hóa CFD trên thế giới hiện nay.
3.2.2. Mô hình dòng phản ứng và mô hình cháy có trong ANSYS FLUENT được sử dụng trong quá trình mô phỏng cháy than. sử dụng trong quá trình mô phỏng cháy than.
3.2.2.1. Tổng quan về mô hình dòng phản ứng và mô hình cháy
Bằng việc xác định động học và phản ứng hóa học, Fluent có thể tính các phản ứng hóa học bên trong miền dòng chảy, chúng ta có thể thấy cách bộ giải tính nồng độ và nhiệt độ các chất. Cái này sau đó được kết hợp với lí thuyết phản ứng để hình thành chất mới trong mô hình, với sự chuyển năng lượng tương ứng. Với mô hình dòng phản ứng có thể được áp dụng cho cả các phản ứng dòng đơn pha cũng như hạt như cháy giọt chất lỏng, cháy hạt như than và sinh khối.
FLUENT chứa các mô hình có khả năng ứng dụng với các dòng phản ứng đồng nhất và không đồng nhất. Và nó được ứng dụng trong:
- Buồng đốt
- Lò hơi - Tuabin khí
- Động cơ tên lửa - Động cơ đốt trong
35
Và từ đó đưa ra các đặc tính về trường dòng, trường nhiệt độ, các dạng nồng độ và các chất gây ô nhiễm.
Hầu hết các bài toán về phản ứng kĩ thuật đều là dòng chảy rối. Điều đó đã đặt ra không ít những khó khăn và thách thức để giải các bài toán này. Đối với bài toán mô phỏng quá trình cháy than, đó là một bài toán phức tạp. Có thể nói đây là một bài toán tổng hợp tất cả các mô hình liên quan về chuyển động rối và các phản ứng hóa học, pha rời rạc, bức xạ và mô hình phát thải chất gây ô nhiễm (NOx, SOx…). Hình 3.2 trình bày tổng quan về mô hình hóa phản ứng và các mô hình liên quan đến dòng phản ứng.
Hình 3.2. Mô hình hóa phản ứng trong FLUENT
Bài toán mô phỏng cháy than được ứng dụng trực tiếp trong mô hình phản ứng nhanh (Fast chemistry). Bao gồm các mô hình liên quan sau:
- Mô hình chuyển động rối
- Mô hình tiêu tán Eddy Dissipation (Species transport)
- Mô hình pha rời rạc
36
- Mô hình chất gây ô nhiễm (SOx, NOx)
3.2.2.2. Mô hình chảy rối
Từ những năm 1960, khi mà khả năng tính toán của máy tính được tăng lên rất nhiều, các mô hình chảy rối dựa trên phương trình năng lượng cho động năng chảy rối đã trở thành nền tảng cho việc nghiên cứu mô hình chảy rối hiện đại. Ở đây chúng ta xét đến hai loại mô hình năng lượng chảy rối: mô hình một phương trình và mô hình hai phương trình. Điển hình cho mô hình một phương trình là mô hình Spalart- Allmaras – mô hình được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng hàng không vũ trụ liên quan đến các dòng chảy bị giới hạn bởi tường và nó cũng phổ biến cho các ứng dụng liên quan đến máy tuabin (turbomachinery).
Mô hình chảy rối hai phương trình là một trong những mô hình phổ biến nhất của mô hình chảy rối. Mô hình k-epsilon và mô hình k-omega đã trở thành mô hình tiêu chuẩn công nghiệp và được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các linh vực kĩ thuật.
Theo định nghĩa, mô hình chảy rối hai phương trình gồm hai phương trình vận chuyển để mô tả cho quá trình chảy rối của dòng chảy. Hai mô hình phổ biến và được sử dụng trong mô hình hai phương trình là:
- Mô hình k-epsilon
- Mô hình k-omega
Ở đây, tác giả chọn mô hình k-epsilon cho mô hình tính toán vì do điều kiện tính toán cũng như khả năng giải của máy tính. Mô hình k-epsilon bao gồm: Standard k-epsilon model, RNG k-epsilon model, Realizable k-epsilon model.
Standard k-epsilon model
Standard k-epsilon model (SKE) được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp. Đây là mô hình mặc định. Tuy nhiên, mô hình SKE có một số hạn chế như hiệu quả kém khi áp dụng với các dòng chảy xoáy lớn, chia tách mạnh và dự đoán không chính xác sự mở rộng tốc độ của luồng phun tròn.
37
Động năng chảy rối, k, và tốc độ tiêu tán, ε, thu được từ hai phương trình vận chuyển tổng quát sau đây:
(3.2)
(3.3)
là các hằng số từ thực nghiệm.
RNG k-epsilon model
RNG k-epsilon model là mô hình biến thể của mô hình SKE. Mô hình này sử dụng kĩ thuật thống kê được gọi là thuyết nhóm tái chuẩn hóa (renormalization group). Các hệ số trong trong phương trình k- ε nhận được từ phép phân tích dùng thuyết RNG. Mô hình này thực hiện tốt hơn SKE cho dòng chảy phức tạp hơn có tốc độ biến dạng cao, xoáy và chia tách. Mô hình này được áp dụng để dự đoàn dòng chảy xoáy và dòng có số Reynolds thấp.
Realizable k-epsilon model
Đây cũng là một biến thể của mô hình SKE, cải thiện được những hạn chế của hai mô hình ở trên. Mô hình này có các cải thiện sau: