高梯度磁场提升单纤维捕集PM2.5性能的机理

张俪安,刁永发,庄加玮,周发山,沈恒根

高梯度磁场提升单纤维捕集PM2.5性能的机理

张俪安,刁永发*,庄加玮,周发山,沈恒根

(东华大学环境科学与工程学院,上海 201620)

以钢铁厂和有色金属行业排放的PM2.5为研究对象,基于离散相模型DPM(Discrete Phase Model),并加入UDF自定义编程,研究高梯度磁场下不同入口风速、颗粒粒径、外磁场强度、磁性纤维磁感应强度以及磁化率对捕集效率的影响,并结合颗粒运动轨迹和受力情况对其进行分析.结果表明:当0.5µm£p£2.5µm,=0.1m/s时,利用高梯度磁场(=0.1T,=0.06T)可以使单纤维捕集PM2.5的效率提高为原来的4.23倍,得出磁性纤维周围存在2个引力区和2个斥力区.同时,在高梯度磁场中磁性纤维对PM2.5的捕集效率随入口风速呈先减小后趋于平稳的规律;而捕集效率随粉尘粒径呈先增大后减小的规律.当p=1.0µm时的捕集效率提升最大,无论是外磁场强度还是磁性纤维磁感应强度,磁性纤维对颗粒的捕集效率与场强都呈一次函数关系,效率增长率B>H;随着颗粒磁化率的增加,磁性纤维对颗粒的捕集呈现两段线性增长规律,前后两段效率增长率1>2.当颗粒经过高梯度磁场区域时,入口风速、粉尘粒径、场强对运动轨迹影响较大,而磁化率对运动轨迹影响较小.

高梯度磁场；PM2.5；捕集效率；磁化率

随着钢铁和有色金属行业的发展,其生产过程中会产生大量PM2.5,由于数量多、沉降速度慢、比表面积大、可作为其它污染物的载体,对人体健康和大气环境质量的影响很大[1-2].

为了更好的研究纤维对颗粒的捕集规律,国内外研究者从机理上系统的研究了单纤维对颗粒物捕集.前期阶段研究多集中在经验公式和半经验公式[3-5]的研究.随后,为了更好的研究单纤维对颗粒的捕集规律,其中一些学者从不同工况的角度较为系统的考察了影响单纤维捕集颗粒的因素[6-8],这些研究深刻揭示了单纤维在捕集颗粒过程中随工况改变的变化规律.而另一部分学者则专注于研究颗粒在纤维周围积聚、沉积位点以及三维树枝状颗粒沉积物的形成过程[9-11].同时,在研究方法上,DEM (Discrete Element Model)方法的使用[12-13]不仅可以分析单纤维在流场中的放置方式、表面黏附系数、颗粒直径以及雷诺数对捕集效率等传统工况的影响,而且颗粒的可视化可以更加清晰的观察粉尘颗粒被纤维捕集过程.

通过总结发现,当前对于单纤维捕集颗粒的研究主要体现在经验公式、工况参数以及纤维沉积过程的研究,相关研究无法解决PM2.5等微细颗粒由于存在穿透窗口而难以捕集的问题[14].因此,需要在原有的基础上开发新的技术.

现阶段高梯度磁场技术在处理细颗粒或微细颗粒弱磁性物料方面因具有分离能力高,结构简单和维护成本低等优势而被广泛使用.Svoboda等[15]对高梯度磁场分离进行研究,通过增加外磁场、磁介质磁化强度可有效提高颗粒物的分离效率.Ravnik等[16]通过计算颗粒在流体和磁场力作用下的运动轨迹,验证了在窄通道中进行高梯度磁选的可行性.Baik等[17]对高梯度磁场研究结果表明,在流体中作用于颗粒的磁场力与磁通密度和磁场梯度成正比,且捕集颗粒能力方面,高梯度磁场系统要强于永磁性系统.Zheng等[18]研究表明高梯度磁场下椭圆截面矩阵和圆形截面矩阵对于微米级颗粒捕集效果明显.通过总结发现,虽然利用高梯度磁场对微细颗粒的捕集已有研究,但是利用该技术在纤维捕集粉尘领域的研究却鲜见报道,尤其是在钢铁和有色金属行业,由于所排放的粉尘含有铁磁性物质[19]而更容易被捕集.因此为了解决目前单纤维模型存在预测与实验值差别较大的问题,通过UDF编程的方法来提出改进模型,以弥补研究的不足.

其次在研究高梯度磁场下纤维捕集粉尘颗粒的过程中,磁性纤维可直接通过纺丝或基体纤维的物理、化学改性制备.磁性纤维在工业使用中可分离含尘烟气中的铁磁性物质,通过后期的间歇性电磁振打方式实现回收[20];且磁性滤料配合磁性吸附剂可实现对燃煤烟气中痕量Hg0[21]的脱除,在除尘的同时净化有毒污染气体;此外,外磁场的加入可使磁性纤维形成非均匀的致密磁场,增加磁场强度.因此,本研究通过对高梯度磁场下磁性纤维对PM2.5的捕集过程为研究对象,建立捕集PM2.5的物理模型.基于CFD-DPM方法,加入UDF自定义编程对PM2.5在高梯度磁场中的被捕集规律进行数值模拟,计算在不同工况下PM2.5的运动轨迹,考察了入口风速、粉尘粒径、外磁场强度和磁性纤维磁场强度以及颗粒磁化率对捕集效率的影响,旨在为高梯度磁场下磁性纤维对PM2.5的捕集优化设计提供理论指导.

1 计算模型

1.1 气固两相流模型

对于内部气−固两相流动进行数值模拟需先计算气相场.可采用标准k-ε模型、稳态及不可压缩模型进行数值模拟.控制方程(连续性方程、动量方程)[22]如下:

文中用二阶迎风格式SIMPLE算法对离散化动量方程进行压力速度耦合求解,并将连续性方程及动量方程在直角坐标系,,方向上的收敛残差设定在10−6以内.一旦获得稳定的气相流场,就将颗粒从进口以面射流源形式注入计算区域.假定颗粒在流场中做无旋运动,颗粒的运动平衡方程表达式[23]如下:

式中:vp,v分别为颗粒运动速度和流体速度, m/s;FD为流体的曳力,N;g为重力加速度,m/s2;ρp,ρa分别为颗粒和空气的密度,kg/m3;FM为通过UDF编程在高梯度磁场中所受的磁场力,N;Fother为受到的一些可忽略的力,N.

图1中,通过建立极坐标系将M沿径向和切向进行分解,如下[24]:

式中:0为真空磁导率,2.256´10-6;p为磁化率;和分别为外磁场强度和磁性纤维的磁感应强度,T;和分别为极坐标下的极径和极角.

虽然作用在颗粒上的力相当复杂,会受到压力梯度力、Basset力、Magnus力、Saffman升力等一系列的作用力[25-26].但是在单纤维捕集颗粒模型中,由于各力在适用条件下对颗粒的影响很小,为了简化计算,均可忽略不计[27].

1.2 单纤维捕集效率的计算方法

式中:为单纤维捕集的效率;in为入口通入的颗粒数;out为出口逃逸的颗粒数.

1.3 边界条件设置

图2 计算区域及边界条件设置示意

具体的边界条件如图2所示,以单纤维捕集颗粒模型为例,具体边界条件设置如下:计算域入口边界设为速度进口,出口边界设为压力出口;在模型计算中,将纤维横截面面积与假想控制面的比值作为填充率对待[28],即=f2/2,同时根据Davies结合实验结果得出的结论,在0.6%~30%的范围内都是正确的[3].当入口高度=5.3f时,则填充率=0.035,因此模型的长、宽、高分别定为240,120,80µm是可行的;纤维的直径为15µm;计算区域四周的边界则根据单纤维结构特点设为对称边界条件;纤维表面边界设为无滑移边界条件;图3为高梯度磁场的磁场形式,高梯度磁场的形成则是在均匀的背景磁场中填充饱和聚磁介质以产生高磁场梯度磁场;图4为钢铁厂生产过程中产生粉尘的XRD图谱,主要成分为CaCO3,当2=35.42°和2=44.14°,分别出现了Fe3O4和Fe的特征峰,说明钢铁厂排放的粉尘具有一定的铁磁性,容易被磁化.

图3 高梯度磁场内圆柱形磁纤维周围磁场示意

图4 钢铁厂产生粉尘的XRD图谱

1.4 网格独立性检验

为了去除网格数量对数值模拟计算准确性的影响,对模型进行网格独立性验证,计算不同网格密度下的压力损失,模拟结果如图5所示.随着网格密度的增加,单纤维模型结构的压力损失逐渐增大,且网格数为14万、55万、90万左右时,单纤维模型结构的压力损失随入口风速变规律一致,与Davies压力损失经验公式(6)的对比误差都在5％范围内. 选取其中一种工况进行效率计算,当速度=0.2m/s,p=2.5µm时,单纤维捕集效率与Davies效率经验公式(7)的误差分别为8.51%、3.50%、1.50%,后两者的误差都在5%范围内,根据网格数量和误差综合考虑选取55万的网格用于数值模型的计算,且本文的计算模型网格采用的是六面体结构化网格.

1.5 与经验公式对比

为了验证单纤维结构捕集粉尘颗粒数值模拟的准确性,计算了单纤维结构模型的捕集效率,并与实验计算公式进行对比,由图6,7可知,过滤效率的误差在10%范围内.粒径较小时模拟值与经验公式相差较大,这是因为Davies效率经验公式(7)只考虑了颗粒的拦截作用和惯性碰撞,而当粉尘颗粒0.5µm

式中:P为直接碰撞系数;St为斯托克斯数;0为计算修正后的捕集效率;为计算捕集效率;为填充率.

图6 不同粒径下单纤维捕集效率计算

图7 不同St下单纤维捕集效率计算

计算结果与经验公式间的误差基本可接受,表明采用该方法进行单纤维捕集粉尘颗粒的研究可行.

2 结果与讨论

2.1 高梯度磁场下PM2.5颗粒的运动规律

当PM2.5被气体携带进入高梯度磁场时,由于纤维的长度远大于纤维的直径,因此不考虑各流场和磁场中各物理量沿磁性纤维轴向的变化.PM2.5刚进入时,分布均匀.随着颗粒的继续移动,当粉尘颗粒进入高梯度磁场区域时,由于主要受到磁场力、曳力、重力以及布朗力的共同作用,运动状态发生改变.通过颗粒的运动轨迹8(a)和8(b)对比可知,在高梯度磁场中,磁性纤维周围存在2个引力区和2个斥力区.这与孙仲元等[28]的磁选理论研究一致.通过与传统流场形式下单纤维对颗粒的捕集进行对比,可知当加入高梯度磁场时,单纤维捕集颗粒能力明显提高.

图8 高梯度磁场下磁性纤维捕集颗粒的运动轨迹

2.2 高梯度磁场下磁场对粉尘捕集效率的影响

2.2.1 入口风速对捕集效率的影响 如图9可知,磁性纤维对PM2.5颗粒的捕集效率随入口风速呈先减小后趋于平稳的规律.随着入口风速的增加,磁性纤维对粉尘颗粒捕集效率逐渐减小.

图9 高梯度磁场下捕集效率与入口风速的关系

图10中,其余轨迹图中速度与磁场方向都与本图相同.当p=1.0µm时,随着入口风速的增加,在引力区落在磁性纤维上的颗粒数逐渐减小,且斥力区的“空腔”缩小.这是因为,当颗粒接近磁性纤维时,虽然在斥力区所受的斥力相同,但是颗粒速度越大,运动状态越不易改变,在斥力区运动的距离越长,导致斥力区的“空腔”缩小.当颗粒进入引力区时,由于气流越大对颗粒的携带能力越强,在引力区被流体带走的颗粒越多,被引力区吸引捕集的颗粒就越少.同时,气流速度越大,相应的颗粒在磁场中的作用时间越短,颗粒所受的磁场作用效果就会在一定程度上减弱,因此捕集效率减少.

图10 不同入口风速下磁性纤维捕集颗粒轨迹图(H=0.1T,B=0.06T,cp=0.025)

2.2.2 粉尘粒径对捕集效率的影响 由图11可知,当0.5µm£p£2.5µm,=0.1m/s时,随着粉尘粒径的增加,磁性纤维对PM2.5的捕集效率呈现先增大后减小的趋势,利用高梯度磁场(=0.1T,=0.06T)可以使单纤维捕集PM2.5的效率提高为原来的4.23倍.当p=1.0µm,此时的捕集效率提高最大.通过粉尘颗粒的运动轨迹图12可知,当粉尘粒径较小时,气流携带颗粒能力强,被气流携带的颗粒在经过引力区时很少被磁性纤维捕获,因此捕集效率较低.随着颗粒的粒径增大,在引力区磁场对颗粒的磁力增大,磁性纤维对颗粒捕集效率提高,随着粉尘颗粒的继续增大,颗粒在斥力区受到斥力作用同步增强,在接近纤维的过程中由于受斥力作用而远离磁性纤维.颗粒粒径越大,远离纤维距离越大,即“空腔”增大.当颗粒再经过引力区时,由于磁场强度会随着与纤维间距的增大而减弱,颗粒与纤维间距的增加使得颗粒所受的磁场力减小,再加上流场的作用,在引力区颗粒受引力运动方向几乎与流场垂直,受流场影响很大,此时很难再被纤维捕集,捕集效率降低.

2.2.3 磁场强度对捕集效率的影响 由图13(a)可知,磁性纤维对粉尘颗粒的捕集效率与磁性纤维磁感应强度呈一次函数关系.随着磁性纤维磁感应强度增加,磁性纤维对PM2.5的捕集作用逐渐增强,与此同时,当施加的外磁场强度不同时,如图13(b)所示,磁性纤维对粉尘颗粒的捕集效率与外磁场强度同样呈一次函数关系.随着外磁场强度的增加,磁性纤维对粉尘的捕集作用逐渐增强,通过拟合得出图13(a)和13(b)中两个一次函数的平均增长斜率分别为137.54和12.79,即捕集效率的增长率B>H,磁性纤维磁感应强度对PM2.5颗粒捕集效率的影响程度要大于外磁场强度的影响程度.

图11 高梯度磁场下捕集效率与粉尘粒径的关系

图12 不同粒径下磁性纤维捕集颗粒轨迹(H=0.1T,B=0.06T,=0.025)

图13 高梯度磁场下捕集效率与磁场强度的关系

(a)磁性纤维磁感应强度; (b)外加磁场强度

通过粉尘颗粒的运动轨迹(图 14)可知,当=0.2m/s,p=1.0µm时,随着外磁场强度的增加,在引力区中落入磁性纤维表面的颗粒增多.主要原因是当外磁场增加时,磁场范围和强度增大,且磁性纤维附近的磁场梯度增加,粉尘颗粒所受的磁场力相应增强,因此捕集效率增大.

图14 不同外磁场强度下磁性纤维捕集颗粒轨迹图(B=0.06T,=0.025)

图15 高梯度磁场下捕集效率与颗粒磁化率的关系

2.2.4 颗粒的磁化率对捕集效率的影响 当PM2.5进入高梯度磁场时,粉尘颗粒被磁化,继而受到磁场力的作用.由图15可知,当=0.2m/s,p=1.0µm时,随着粉尘颗粒磁化率的增加,磁性纤维对粉尘颗粒的捕集规律呈现出两段线性增加规律,且起始段线性增加斜率要大于后段线性增加的斜率.这是因为当PM2.5磁化率较小时,此时颗粒磁性虽然很弱,但是相对于无磁性的PM2.5,磁场力的出现会使得颗粒在磁场中所受的磁场力显著变化,因此增长的斜率较大.随着磁化率的继续增加,此时颗粒的磁性同样增强,但磁场力的变化相比之前减弱,因此增长的斜率减小.通过PM2.5的运动轨迹(图16)可知,当=0.2m/s,p=1.0µm时,随着颗粒磁化率的增加,在引力区中被磁性纤维表面捕集颗粒数逐渐增加.根据“空腔”的大小可知磁化率的大小对运动轨迹影响较小.

图16 不同磁化率下磁性纤维捕集颗粒轨迹图(H=0.1T,B=0.06T)

3 结论

3.1 PM2.5在高梯度磁场中运动时,磁场力对于PM2.5的运动轨迹影响较大,当0.5µm£p£2.5µm,=0.1m/s时,利用高梯度磁场(=0.1T,=0.06T)可以使单纤维捕集PM2.5的效率提高为原来的4.23倍,且在磁性纤维周围存在2个引力区和2个斥力区.

3.2 当粉尘粒径、磁场强度、磁化率一定时,在高梯度磁场中,磁性纤维对PM2.5的捕集效率随入口风速呈先减小后趋于平稳的规律,当入口风速、磁场强度、磁化率一定时,磁性纤维对PM2.5的捕集效率随粉尘粒径的增加呈先增大后减小的趋势,当p= 1.0µm时的捕集效率提高最大.

3.3 无论是外磁场强度还是磁性纤维磁感应强度,当入口风速、颗粒粒径一定时,磁性纤维对粉尘颗粒的捕集效率与磁场强度都呈一次函数的关系,随着磁场强度的增加,捕集效率增加,且增长斜率B>H.

3.4 当入口风速、粉尘粒径、磁场强度一定时,随着PM2.5磁化系数的增加,磁性纤维对PM2.5的捕集规律呈现两段线性增加规律,且开始段线性增加的斜率要大于后段,磁化率对颗粒的运动轨迹影响较小.

[1] Wang W, Tang D, Liu H. Research on current pollution status and pollution characteristics of PM2.5in china [J]. Research of environmental sciences, 2000,13(1):1-4.

[2] 邢琼予,戴启立,毕晓辉,等.我国中西部典型城市PM2.5中痕量金属的时空分布特征和健康影响[J]. 中国环境科学, 2019,39(2):574- 582.Xing Q Y, Dai Q L, Bi X H, et al. Temporal-spatial variation and health effects of trace metals in PM2.5in four central-cities of China [J]. China Environmental Science, 2019,39(2):574-582.

[3] Davies C N. Air filtration [M]. London: Academic press, 1973:237.

[4] Endo Y, Chen D R, Pui D Y H. Effects of particle polydispersity and shape factor during dust cake loading on air filters [J]. Powder Technology, 1998,98(3):241-249.

[5] Badel E, Delisee C, Lux J. 3D structural characterisation, deformation measurements and assessment of low-density wood fibreboard under compression: The use of X-ray microtomography [J]. Composites Science and Technology, 2008,68(7/8):1654-1663.

[6] 顾丛汇,吕士武,李 瑞,等.纤维对PM2.5过滤性能的影响 [J]. 化工学报, 2014,65(6):2137-2147. Gu C H, Lv S W, Li R, et al. Influence of fiber on filtration performance for PM2.5[J]. CIES Journal, 2014,65(6):2137-2148.

[7] Shu Z Y, Qian F P, Huang X P. Numerical study on the effect of wall parameters on single fiber trapping efficiency [J]. Journal of Filtration and Separation, 2017,27(1):1-5.

[8] 杨 林,付海明,李 杰,等.单纤维对惯性颗粒稳态过滤捕集效率的数值模拟分析 [J]. 东华大学学报(自然科学版), 2014,40(3):345- 349. Yang L, Fu H M, Li J, et al. Numerical simulation analysis of stationary collection efficiency of inertial particles on single fiber surface [J]. Journal of DongHua University (Nature Science), 2014, 40(3):345-349.

[9] Kasper G, Schollmeier S, Meyer J. Structure and density of deposits formed on filter fibers by inertial particle deposition and bounce [J]. Journal of Aerosol Science, 2010,41(12):1167-1182.

[10] Hosseini S A, Tafreshi H V. Modeling particle-loaded single fiber efficiency and fiber drag using ANSYS–Fluent CFD code [J]. Computers and Fluids, 2012,66:157-166.

[11] Bang J, Yoon W. Stochastic analysis of a collection process of submicron particles on a single fiber accounting for the changes in flow field due to particle collection [J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2014,28(9):3719-3732.

[12] Li S Q, Marshall J S. Discrete element simulation of micro-particle deposition on a cylindrical fiber in an array [J]. Journal of Aerosol Science, 2007,38(10):1031-1046.

[13] Yue C, Zhang Q, Zhai Z Q. Numerical simulation of the filtration process in fibrous filters using CFD-DEM method [J]. Journal of Aerosol Science, 2016,101:174-187.

[14] 熊桂龙,李水清,陈 晟,等.增强PM2.5脱除的新型电除尘技术的发展 [J]. 中国电机工程学报, 2015,35(9):2217-2213. Xiong G L, Li S Q, Chen M, et al. Development of advanced electrostatic precipitation technologies for reducing PM2.5emissions from coal-fired power plants [J]. Proceedings ofthe CSEE, 2015, 35(9):2217-2223.

[15] Svoboda J, Fujita T. Recent developments in magnetic methods of material separation [J]. Minerals Engineering, 2003,16(9):785-792.

[16] Ravnik J, Hriber M. High gradient magnetic particle separation in viscous flows by 3D BEM [J]. Computational Mechanics, 2013,51(4): 465-474.

[17] Baik S K , Ha D W , Kwon J M , et al. Magnetic force on a magnetic particle within a high gradient magnetic separator [J]. Physica C Superconductivity, 2013,484(484):333-337.

[18] Zheng X, Wang Y, Lu D. Investigation of the particle capture of elliptic cross-sectional matrix for high gradient magnetic separation [J]. Powder Technology, 2016,297:303-310.

[19] 吴胜利,张风杰,张建良,等.钢厂含锌粉尘基本物性及其成球性能研究[J]. 环境工程, 2015,33(7):90-95. Wu S L, Zhang F J, Zhang J L, et al. Basic characteristics and balling performance of Zinc-Bearing dust in steel plant [J]. Environmental Engineering, 2015,33(7):90-95.

[20] 赵长遂.燃煤可吸入颗粒物的脱除方法:中国, CN201172006 [P]. 2007-11-14. Zhao C S. Method for the removal of inhalable particulate matter from coal burning: Chana, CN201172006 [P]. 2007-11-14.

[21] 赵 艳,周发山,刁永发,等.磁性载银滤料对燃煤烟气中Hg0的吸附性能[J]. 环境工程学报, 2017,11(12):6339-6344. Zhao Y, Zhou F S, Diao Y F, et al. Adsorption performance of magnetic silver-loaded filter material on Hg0from coal combustion flue gas [J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2017, 11(12):6339-6344.

[22] Qian F, Huang N, Zhu X, et al. Numerical study of the gas–solid flow characteristic of fibrous media based on SEM using CFD–DEM [J]. Powder Technology, 2013,249:63-70.

[23] 朱红军,林元华,谢龙汉. Fluent12流体分析及工程仿真 [M]. 北京:清华大学出版社, 2011:186-188. Zhu H J, Lin Y H, Xie L H. Fluid analysis and engineering simulation of Fluent 12 [M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2011:186-188.

[24] 王发挥,王秀芳,张 丹.高梯度磁场中多根磁介质捕集磁性微粒的数值模拟 [J]. 金属矿山, 2010,39(2):103-106. Wang F H, Wang X F, Zhang D. Numerical simulation for multiple magnetic medium in entrapping magnetism particles in high gradient magnetic field [J]. Metal Mine, 2010,39(2):103-106.

[25] 林金贤,林 棋,娄 晨,等.气固两相流管道流动阻力特性数值模拟 [J]. 油气储运, 2014,33(1):32-41. Lin J X, Lin Q, Lou C, et al. Numerical simulation of bow drag characteristics of gas-solid two-phase bow in pipeline [J]. Oil and Gas Storage and Transportation, 2014,33(1):32-41.

[26] Tripathy S K, Bhoja S K, Raghu Kumar C, et al. A short review on hydraulic classification and its development in mineral industry [J]. Powder Technology, 2015,270:205-220.

[27] 朱 辉,付海明,亢燕铭.单纤维过滤阻力与惯性捕集效率数值分析[J]. 中国环境科学, 2017,37(4):1298-1306. Zhu H, Fu H M, Kang Y M. Numerical analysis of pressure drop and inertial collection efficiency of a single fiber [J]. China Environmental Science, 2017,37(4):1298-1306.

[28] 雷陈磊.单纤维非稳态过滤的捕集效率及其压降特性研究 [D]. 上海:东华大学, 2015. Lei C L. Research on collection efficiency and pressure drop of a particle-loaded single fiber [D]. Shanghai: DongHua University, 2015.

[29] 孙中元.磁选理论 [M]. 长沙:中南大学出版社, 2007. Sun Z Y. Magnetic separation theory [M]. Changsha: Central South University Press, 2007:220-225.

The mechanism of high gradient magnetic field improving the performance of single fiber capture PM2.5.

ZHANG Li-an, DIAO Yong-fa*, ZHUANG Jia-wei, ZHOU Fa-shan, SHEN Heng-gen

(College of Environmental Science and Engineering, Dong Hua University, Shanghai 201620, China)., 2019,39(7)：2765~2773

PM2.5emissions from iron and steel and nonferrous industries as object, based on the discrete particle model DPM and UDF custom programming, The effects of inlet velocity, particle diameter, external magnetic field strength, magnetic fiber magnetic flux density and magnetic susceptibility on the capture efficiency were studied and analyzed by combination between the particle motion trajectory and force. The results showed that when 0.5μm£p£2.5μm,=0.1m/s, the efficiency of single fiber to capture PM2.5could be improved by using high gradient magnetic field(=0.1T,=0.06T)4.23times. It was also found that there were two gravitational zones and two repulsive zones around the magnetic fibers. At the same time, in the high gradient magnetic field, the capture efficiency of the magnetic fiber to PM2.5decreased first and then stabilized with the inlet velocity; while the capture efficiency increased first and then decreased with the particle diameter of the dust. Whenp=1.0μm, the increasing of capture efficiency was maximized at this time; whether it was the external magnetic field strength or the magnetic fiber magnetic flux density, the capturing efficiency of magnetic fiber to particles was a linear function of the field intensity, with the efficiency growth rate ofB>H; with the increase of the magnetic susceptibility of the particles, the capturing of particles by magnetic fibers presented a two-stage linear growth law, and the growth rate1>2. When the particles passed through the high gradient magnetic field, the inlet velocity, dust particle diameter and field strength had a great influence on the motion trajectory, while the magnetic susceptibility had little effect on the motion trajectory.

high gradient magnetic field；PM2.5；capturing efficiency；magnetic susceptibility

X513

A

1000-6923(2019)07-2765-09

张俪安(1990-),男,安徽淮北市人,东华大学博士研究生,主要从事PM2.5颗粒的磁团聚研究.发表论文1篇.

2018-12-20

国家重点研发计划项目(2018YFC0705300);中央高校基本科研业务费重点项目(2232017A-09)

* 责任作者, 教授, diaoyongfa@dhu.edu.cn