51
3.2. Kiểm nghiệm lưới và mô phỏng 3.2.1. Kích thước và tính độc lập của lưới 3.2.1. Kích thước và tính độc lập của lưới
Bảng 3.3: Grid independence study details.
Mesh type No. of elements Nhiệt độ Hot_water_out (oC)
Coarse 695457 79.76
Medium 1033749 79.62
Fine 3624135 80.12
Theo lý thuyết ngoại suy Richardson, tỷ lệ sàng lọc phải lớn hơn 1,3:
Tỷ lệ sang lọc 1 = Fine mesh/Medium mesh = 3624135/1033749 = 3.5;
Tỷ lệ sang lọc 2 = Medium mesh/Coare mesh = 1033749/695457 = 1.48; Kết quả nhiệt độ chênh lệch khá nhỏ giữa 3 loại mesh;
Những kết quả này xác nhận rằng lưới được tạo ở trong tình trạng tuyệt vời.
3.2.2. Kiểm nghiệm mô phỏng
Bảng 3.4: Bảng kết quả kiểm nghiệm. Yếu tố Lân 1 Lần 2 Lần 3 Điểm hội tụ 2366 2293 2348
Nhiệt độ Hot_water_out (oC) 79.62 80.1 79.88 Dựa vào bảng 3.4:
- Độ chênh lệch về điểm hội tụ sau 3 lần khảo sát lớn nhất là 3.08%;
- Độ chênh nhiệt độ lớn nhất là 0.6 %;
Bảng 3.5: Bảng so sánh Viscous model. Viscous model Kết quả nhiệt độ (oC)
k-epsilon Standard 79.62 80.1
k-epsilon Realizable 80.17 80.22
52
- Mô hình k-ɛ Realizable khác với mô hình k-ɛ Standard theo hai cách:
+ Thứ nhất, nó chứa một công thức mới cho độ nhớt hỗn loạn không phải là một hằng số như trong mô hình tiêu chuẩn mà là một biến.
+ Thứ hai, nó chủ yếu đưa ra các dự đoán được cải thiện về tốc độ lan truyền của các tia phản lực, khả năng vượt trội để nắm bắt dòng chảy trung bình của các cấu trúc phức tạp và đối với các dòng chảy liên quan đến chuyển động quay, các lớp ranh giới dưới gradient áp suất bất lợi mạnh, phân tách và tái lưu thông.
- Mô hình k-ω tương tự như mô hình k-ε, nhưng nó giải quyết cho ω (omega) - tốc độ tiêu tán riêng của động năng. Đây là một mô hình số Reynolds thấp, nhưng nó cũng có thể được sử dụng kết hợp với các chức năng tường. Nó phi tuyến tính hơn, và do đó khó hội tụ hơn so với mô hình k-ε, và nó khá nhạy cảm với phỏng đoán ban đầu của lời giải. Mô hình k-ω hữu ích trong nhiều trường hợp khi mô hình k-ε không chính xác, chẳng hạn như các dòng chảy bên trong, các dòng chảy biểu hiện độ cong mạnh, các dòng chảy riêng biệt và các tia phản lực.
*Chọn mô hình k-epsilon Standard là bởi vì:
- Mô hình k-epsilon Standard chạy ổn định hơn, vì độ nhớt hỗn loạn được tính theo
cách ít phức tạp hơn.
- Độ chênh lệch về kết quả của cả 3 phương pháp không quá đáng kể.
- Bộ mesh sử dụng chưa thật sự tốt nhất.
- Giới hạn về thời gian và máy tính không đủ mạnh nên việc chọn lựa phương pháp
53
3.3. Mô phỏng và xử lý số liệu * Cơ sở mô phỏng * Cơ sở mô phỏng
Để đánh giá hiệu quả của quá trình trao đổi nhiệt thì nhiệt độ và vận tốc hot_water_in là giá trị không đổi.Các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình trao đổi nhiệt của mô phỏng là:
Nhiệt độ môi trường;
Vận tốc cold_water_in;
Nhiệt độ cold_water_in;
Các thông số và cấp độ của các yếu tố ảnh hưởng:
Bảng 3.6: Thông số các yếu tố ảnh hưởng đến mô phỏng.
Factors Level 1 Level 2 Level 3 P1: Nhiệt độ môi trường (oC) 20 24 28
P2: Vận tốc cold_water_in (m/s) 1.5 2.25 3
54
3.4. Xử lý số liệu theo Taguchi (L9)
Bảng 3.7: Bảng ấn định thông số của các yếu tố.
STT P1: Nhiệt độ môi trường (oC) P2: Vận tốc cold_water_in (m/s) P3: Nhiệt độ cold_water_in (oC) 1 20 1.5 20 2 20 2.25 25 3 20 3 30 4 24 1.5 25 5 24 2.25 30 6 24 3 20 7 28 1.5 30 8 28 2.25 20 9 28 3 25 3.4.1. Kết quả mô phỏng
Mỗi thí nghiệm sẽ được mô phỏng 3 lần.
Phần vận tốc và nhiệt độ của nước nóng đầu vào Hot_water_in sẽ được giữ mặc định trong tất cả các mô phỏng là 2,25 m/s tương đương với lưu lượng khoảng 6,78 (l/p) và nhiệt độ 85 oC.
a. Mô phỏng thí nghiệm 1
Mô phỏng thí nghiệm 1 với các yếu tố:
- Nhiệt độ phòng: 20 oC;
- Vận tốc nước lạnh đầu vào Velocity_inlet_cold_water: 1,5 (m/s), tương đương với
lưu lượng khoảng 4,52 (l/p);
55
Hình 3.23: Kết quả mô phỏng thí nghiệm 1 lần thứ 3
Hình 3.22: Kết quả mô phỏng thí nghiệm 1 lần thứ 2.