Strömungsregime Identifizierung in einer Blasensäule

In a 0.102 m ID bubble column, various techniques for flow regime identification based on pressure fluctuation measurements were applied. Most experiments were carried out for the system tap water/nitrogen at ambient pressure. Additionally, the pressure was increased up to 2 MPa, the viscosity was varied up to 16 mPa s using ethylene glycol and carboxymethyl cellulose solutions, respectively, and some experiments were performed with toluene. Four flow regimes could be identified: intermittent, homogeneous, transition and heterogeneous flow. Intermittent flow occurs at too low gas flow for continuous bubble formation at all sparger holes (uG 0.10 m s-1. Since coalescence starts at the top, the critical transition velocities depend slightly and systematically on the axial position of the pressure sensor and on the clear liquid height. The critical velocities decrease with the viscosity and they strongly increase with the pressure. There are systematic differences between the various methods and not all transitions can be detected with all methods applied: standard deviation, fractal analysis, Kolmogorov entropy KE and power spectral density (PSD). KE most accurate way of its determination shows a sharp minimum at the main flow transition. The fractal analysis shows a minimum but at a clearly lower gas velocity. Therefore, it must indicate a different reorganisation of the system. Both methods require a variation of the gas velocity in order to locate the minimum. Standard deviation and PSD, less accurate than KE are more convenient since the value obtained in a single measurement could be compared to a threshold. The use of the PSD for flow regime identification is a new approach developed in this study. The homogeneous regime is characterized by a clear zone with no peak. The peaks observed in other flow are related to specific pressure sources: The bubbles formation at the sparger was associated with peaks at 39 s-1 while bubbles oscillations during the rise was related to about 35 s-1. Large bubbles eruption at the surface produces peaks at about 13 s-1 and liquid bed fluctuations cause strong signals at about 4 s-1. The peaks detection threshold and the identification of the pressure sources open a door to the direct detection of the prevailing flow regime.In einer Blasensäule (Durchmesser 0,102 m) wurden verschiedene Methoden für die Identifizierung der Strömungsart auf der Basis von Druckschwankungen untersucht. Die meisten Experimente wurden mit dem System Leitungswasser/Stickstoff bei Umgebungsdruck durchgeführt. Zusätzlich wurde der Betriebsdruck bis zu 2 MPa erhöht, die Viskosität wurde mit Ethylenglykol- und Carboxymethylcellulose-Lösungen auf bis zu 16 mPa s erhöht; einige Experimente wurden auch mit Toluol durgeführt. Vier Strömungsbereiche konnten identifiziert werden: intermittierende, homogene, Übergangs- und heterogene Strömung. Die intermittierende Strömung tritt auf, wenn der Gasdurchsatz zu niedrig für die kontinuierliche Blasenbildung an jedem Loch des Gasverteilers ist (bei Umgebungsdruck uG 0.10 m s-1. Da die Blasenkoaleszenz oben beginnt, ist die kritische Übergangsgeschwindigkeit (uG,crit) leicht und systematisch von der axialen Position der Sensoren und der Flüssigkeits-Füllhöhe abhängig. Die uG,crit sinken mit der Viskosität und steigen mit dem Betriebsdruck. Es gibt systematische Unterschiede zwischen den Methoden und bestimmte Übergangspunkte können nicht mit allen Methoden identifiziert werden: Die Kolmogorov-Entropie (KE), präziseste Methode zeigt ein scharfes Minimum am Hauptübergangspunkt. Die fraktale Analyse zeigt ein Minimum, aber bei kleinerer Gasgeschwindigkeit; es sollte sich daher um eine andere Reorganisation des Systems handeln. Beide Methoden benötigen eine Variation von uG. Standardabweichung und SLD sind weniger präzise als KE, aber praktischer, da der in einer Messung erhaltene Wert mit einem Schwellenwert verglichen werden kann. Die Benutzung der SLD für die Strömungs-Identifizierung ist ein neuer Ansatz dieser Arbeit. Der homogene Bereich ist durch einen peakfreien Bereich gekennzeichnet. Die beobachteten Spitzen können bestimmten Ursachen zugeordnet werden: Die Bildung Blasen am Gasverteiler kann Frequenzen um 39 s-1 zugeordnet werden, während die Oszillation Blasen beim Aufstieg Frequenzen um 35 s-1 zugeordnet ist. Das Platzen großer Blasen an der Oberfläche erzeugt Signale bei 13 s-1 und Flüssigkeitsschwankungen verursachen starke Signale bei 4 s-1. Die Schwellenwerte und die Erkennung der Ursachen der Druckschwankungen eröffnen die Möglichkeit der direkten Erkennung des Strömungsbereichs

The Limerick bubbly flow rig: design, performance, hold-up and mixing pattern

peer-reviewedAs Euler-Euler CFD simulations of bubbly flows suffer from uncertainties due to the many underpinning models, there is an obvious need of accurate experimental data for validation. With this in mind, a new bubbly flow test rig was built to be operated with and without liquid co-flow, with bubble size as uniform as possible in the range 4–7 mm, and with a very even horizontal bubble distribution. We designed the gas sparging system such that we can also produce an essentially bi-modal bubble size distribution. The column consists of two square sections to allow for studying the mixing of two originally separated bubbly flows with either the same or a different bubble size. The bubbles are produced from 2 × 196 needles, bubble sizes are determined with high-speed imaging and with a simple acoustical method, overall volume fractions in the column by means of air chamber pressure measurements. Overall volume fractions are presented as a function of gas and liquid flow rates, with slip velocity mostly increasing with increasing void fraction. First results are obtained on (a) producing bi-model bubble size distributions and the pertinent volume fractions in the column, and (b) flow patterns in the case of unequal aeration