Автор: Тим Донохью
Переработка сыпучих материалов, несомненно, имеет важное значение в горнодобывающей промышленности, а значит, является залогом успеха перерабатывающих предприятий Австралии на мировом рынке. Современная конъюнктура рынка требует постоянной оптимизации и повышения производительности действующего промышленного предприятия, направленных на максимально эффективное использование текущих оборотных активов. Поэтому именно сейчас нужны эффективные и результативные промышленные методы оптимизации работы предприятия.
Далее подробно рассматривается важность и растущая популярность численного моделирования как перспективного средства для решения задач переработки сыпучих материалов.
Я работаю инженером в TUNRA более 10 лет, но именно сейчас передо мной открывается уникальная возможность наблюдать эволюцию DEM (моделирование методом дискретных элементов) и его применение для решения промышленных задач в сфере переработки материалов. Этот инструмент анализа характеризуется широким спектром областей применения. Обратите внимание – я называю DEM инструментом анализа, а НЕ отдельным решением. Метод дискретных элементов существует в науке давно – всестороннее освещение он получил в 1979 году в работе Канделла (Cundell) и Стрэка (Strack) [1]. Однако из-за недостаточно высокого уровня вычислительной обработки данных в то время метод не позволял решать масштабные промышленные задачи.
С момента своего появления DEM интересовал многих ученых, но не все применяли его с глубоким пониманием механики контактного взаимодействия. Проектирование решений с помощью этого инструмента носило амбициозный характер, не всегда оправдывало ожидания. В результате на DEM обрушился шквал критики, суть которой сводилась к нецелесообразности его применения для проектирования. Получается, DEM критиковали за то, что это слабый инструмент анализа. На самом-то деле критиковать следовало тех, кто его неправильно использует. Теперь, когда метод стали использовать по назначению, DEM сформировался в передовую и эффективную технологию.
Последние разработки DEM программного обеспечения, например, Rocky DEM, позволяют инженерам моделировать реальные формы частиц и получать более реалистичные результаты. С этой целью многие исследовательские группы (в том числе наша) проводят научные и образовательные кампании, которые помогают пользователям разобраться в методе, его возможностях и ограничениях.
Далее мы более подробно рассмотрим технологию DEM.
Рис. 1. Rocky DEM помогает моделировать практически любые формы частиц, которые ведут себя так же, как реальные частицы
Замечу, что настоящий теоретик считает численное моделирование неидеальным решением. В академических кругах есть очень точное выражение: «Моделирование — это слабое решение слабого ума». Но по моему опыту, в промышленности мы часто сталкиваемся с необходимостью поиска оптимального решения в условиях проектных ограничений (времени и бюджета), а не идеального решения без учета стоимости и сроков производства. Это порождает контраргумент: «Ученые далеки от решения реальных задач».
Не могу согласиться ни с одним из утверждений. На их ошибочность указывает тот факт, что среди главных новаторов в мире есть ученые. Решение промышленных задач, на мой взгляд, сопряжено с трудностями и некоторыми подводными камнями. Помимо очевидных временных и бюджетных ограничений, существует огромное количество факторов, которые мы должны учитывать при решении практических задач и которые исключаются при решении задач в научном ключе. Из этого следует, что наука чаще всего отстает от производства. С другой стороны, наука и производство тесно связаны: производству нужна наука для создания передовых решений, а науке нужно производство для задания ориентиров и поддержания актуальности.
Эта мысль подкрепляет мою мысль об уникальных возможностях компании TUNRA Bulk Solids. Мы самостоятельно создали успешный бизнес, который не только решает промышленные задачи, но и более 43 лет финансирует научные исследования в Университете TUNRA. Благодаря своей важной и особой деятельности по взаимовыгодной интеграции производства и науки компания TUNRA помогла преодолеть разрыв между промышленными проектами и академическими исследованиями. Успех компании и ее значение для промышленности и науки в значительной степени определила концепция переработки сыпучих материалов, предложенная почетным профессором Аланом Робертсом.
Учитывая, что промышленные решения должны быть своевременными (то есть срочными) в отличие от многолетних научно-исследовательских программ, крайне важно идеально разбираться в методе, который используется для проектирования решения. А именно знать возможности и ограничения этого инструмента (я еще вернусь к этому вопросу). При использовании инструмента численного моделирования, например DEM, необходимо учитывать и более традиционные подходы (если это возможно). К ним относится приближенный расчет с учетом соотношения масса/объем, а также более фундаментальные методы, такие как классический теоретический анализ.
В DEM, как и во всех подходах к моделированию, качество результатов зависит от качества входных параметров. Однако DEM имеет дело с моделированием реальных сыпучих материалов, которые часто неоднородны и сложны в описании. В TUNRA мы решаем эту проблему проведением тщательных испытаний материалов с дальнейшей классификацией свойств и характеристик сыпучих материалов по определенному набору критериев: как правило, по удельному весу, крупности и форме частиц, прочности и параметрам когезии, адгезии и трения материалов о стенки. Иногда требуется перевести результаты физических испытаний в нефизические параметры DEM – это этап калибровки. Мы и другие исследовательские группы по всему миру осуществляем деятельность по укреплению симбиотической связи производства и науки. Очевидно, что успех численного моделирования сыпучих материалов во многом зависит от испытания материалов и лабораторных исследований.
Эффективное применение численного моделирования для решения задач переработки материалов требует ответа на ряд вопросов. Решение будет практичным и полезным, если учесть все ограничения и возможности метода и донести их до всех участников процесса. На примере DEM разберем актуальные при проектировании вопросы:
-
Можно ли подобрать адекватный режим обрушения? Если это обрушение сыпучих материалов, чем оно вызвано: гравитацией или внешней силой? Будет ли сыпучий материал обрушаться внутри слоя или по поверхности стенок?
-
Каков масштаб задачи и можно ли ее смоделировать с достаточной точностью? Здесь может рассматриваться как масштаб уровня геометрической модели оборудования, так и масштаб уровня размера частиц. Для решения промышленных задач DEM-коды высочайшего уровня, например Rocky DEM, позволяют с помощью мульти-GPU систем моделировать необходимое количество частиц с определенным распределением крупности и заданной формой.
Рис. 2. Модель промышленного гранулятора в Rocky DEM; 10 миллионов частиц окрашены в зависимости от скорости движения. Изображение размещено с разрешения компании BMS.
-
Какой массовый расход? Как правило, применяется большой массовый расход (>20 000т/ч). Можно ли при таком расходе моделировать поведение мелких частиц (и опять же, с какой точностью)? Малый массовый расход может сказаться на точности расчета для крупных частиц если толщина слоя частиц небольшая.
-
При каких условиях можно добиться конкретного результата? Перед тем как приступить к решению задачи с помощью DEM, убедитесь, что такое решение реализуемо.
-
Зависит ли результат от интервала моделирования? Если да, то сколько секунд расчета понадобится для получения нужного поведения частиц и целесообразно ли выполнять расчет для такого интервала моделирования?
Ответы на эти вопросы помогут добиться максимально эффективного применения численного моделирования в целом и DEM в частности в переработке сыпучих материалов. Помня о развитии DEM в области переработки материалов, важно критически подходить к любому процессу моделирования, поэтому я призываю задавать вопросы и активно обсуждать ограничения этого метода.
В 2016 году был замечательный доклад на конференции по моделированию дискретных элементов. Он назывался «DEM моделирование в горном деле и переработке полезных ископаемых», автор Сянцзюнь Цю [2]. В докладе рассматривалось много вопросов, но мне особенно запомнилась система классификации задач DEM. Она приводится на рис. 3 в немного измененном виде. В зеленой области находятся «простые» DEM-задачи с крупнокусковыми и хорошо сыпучими материалами. Эта область будет решать типовые задачи анализа/проектирования перегрузочного узла для переработки недробленой железной руды. В желтой области представлены более сложные промышленные задачи, такие как:
Рис. 3. Классификация DEM-задач
-
Вибрационный грохот – проблемы: моделирование некруглых частиц в широком диапазоне размеров от 2-3 мм до 70-80 мм; для мелких частиц нужно задавать большие значения модулей упругости, а значит будет меньший шаг расчета; большая расчетная область (>7м) и интервал моделирования (>60с).
- Разгрузка бункера – проблемы: большая область расчета (геометрия) бункера, в котором протекают сложные процессы; частицы должны быть достаточно мелкими для обеспечения вычислительной устойчивости, но достаточно крупными для обеспечения приемлемой продолжительности моделирования.
-
Дробление частиц – проблемы: используются некруглые полиэдральные частицы с большими значениями модулей упругости; широкий диапазон размеров частиц от 3-4 мм до более 50 мм; геометрически большая область более 30 м по вертикали. Подробнее о дроблении частиц.
Подобные промышленные задачи невозможно решить только с помощью научных исследований. Все они обсуждались в научных публикациях, однако до сих пор не предложено ни одного более или менее подходящего решения. Со временем за счет увеличения базы вычислительных ресурсов нам удастся решить большую часть этих задач. Но если решение требуется срочно, то необходимо стимулировать научные исследования с помощью непрерывного взаимодействия производства и науки.
Данная статья применима не только к DEM, но и к другим инструментам численного моделирования, используемым в сфере переработки сыпучих материалов. Более освоенными технологиями являются моделирование напряженно-деформированного состояния твердого тела (FEA) и вычислительная гидродинамика (CFD). При этом они еще только внедряются в области переработки сыпучих материалов, в том числе в связке с DEM. Из недавних разработок – интеграция Rocky DEM и ANSYS с использованием как одностороннего, так и двустороннего подхода.
Рис. 4. Моделирование кипящего слоя (двухсторонняя интеграция с ANSYS Fluent)
Этот мультифизический подход перспективен с точки зрения усовершенствования переработки сыпучих материалов и решения таких задач, как образование пылевого потока в перегрузочных узлах, взаимодействие сыпучего материала и конвейерной ленты, а также моделирование течения шлама в трубе или открытом желобе. Мы в TUNRA разрабатываем инструменты для решения этих и других сложных промышленных задач. Поэтому именно сегодня важно найти способы эффективного взаимодействия производства и науки, особенно, в области переработки сыпучих материалов.
Оригинал статьи на английском языке.
Список литературы:
- P.A. Cundall, O.D.L. Strack, A discrete numerical model for granular assemblies, Geotechnique, 29 (1979), pp. 47-65
- X. Qiu, “DEM Simulations in Mining and Mineral Processing”, 7th International Conference on Discrete Element Methods, August 1-4, 2016, Dalian, China (Paper number G010111)
Тим Донохью около 10 лет работает руководителем инженерной группы в компании TUNRA Bulk Solids и университете TUNRA. Окончил университет TUNRA по специальности «машиностроение» со степенью бакалавра, защитил кандидатскую диссертацию по теме пористости и проницаемости пористых материалов. В настоящее время в TUNRA руководит несколькими консалтинговыми и научно-исследовательскими проектами, изучает современные методы и технологии анализа. Объект текущего исследования – моделирование с помощью CFD и DEM, особенно в области переработки материалов. Также проводит фундаментальные исследования по калибровке материалов. Награжден медалью А.У. Робертса, является членом научного комитета Международной конференции по методам дискретных элементов.