基于micro-piv技术的微尺度通道内流流场数值模拟与实验研究

基于micro-piv技术的微尺度通道内流流场数值模拟与实验研究

随着微机械的发展，微通道流场流动的研究越来越受到重视。1998年，sun3095等人首先使用了30m120m的荧光显著性颗粒，用sd相机测量了120m120m的hele-shwam矩形微通道的流动。1999年，meinhart等人使用nd：yag脉冲扫描仪测量了30m300m的流动。21世纪以来，王浩利、王元等人以微量微流量研究为工具，分析了微通道壁的厚厚变化对层流流动的影响。金元等人以微通道微观角砾岩的可视化流场为工具，分析了微通道中多个微通道的流动特征。郝鹏飞等人对厚流微管的流场特征进行了实验研究，分析了微管内流的修正后多诺数。a.s.芦苇、张大林、陈建华等在数值模拟中指出，微通道流场和传统流场主要是由于壁面粗糙度，对粗糙元素和系数的影响。然而，在公开出版的文献中，很少有关于微通道壁面粗糙度模型参数的数据。在这项工作中，我们使用多孔介质模拟微通道壁的厚面，计算不同规模和雷诺数上方向感的微通道流场的数值，并使用piv技术对模拟微通道流场进行实验测量，并将计算结果与相应的实验结果进行比较。结果表明，多孔介质是设计微通道外的厚元参数的可靠依据，为复杂微通道值的模拟研究提供了可靠依据。1cpd的建模和计算1.1流体速度ujxj及有效粘度系数在方形断面直管微通道内部流体流动可以视为不可压缩流体的运动,基本控制方程由连续性方程和动量方程构成,在笛卡儿坐标系中为连续性方程∂ui∂xi=0(1)∂ui∂xi=0(1)动量方程uj∂ui∂xj=1ρ∂σji∂xj+Si(2)uj∂ui∂xj=1ρ∂σji∂xj+Si(2)式中,u为流体速度;ρ为流体密度;σji为Stokes应力,σji=−pδji+μe(∂ui∂xj+∂uj∂xi)σji=-pδji+μe(∂ui∂xj+∂uj∂xi);δji为克罗内克尔符号;p为流体压力;μe为有效粘性系数;Si为附加动量源项.1.2几何模型及网格划分微通道为方形断面直形微通道,断面边长分别设为600μm和800μm,为了模拟微尺度流动特征,对通道壁面设多孔介质作为粗糙元,指定计算区域分为主流区域和多孔介质区域2个部分(见图1).微通道几何模型采用Gambit软件建立并划分网格,由于微通道是方形断面,网格使用3D模型.为有效利用计算机资源,微通道网格采用非均匀网格,在预期求解变量变化比较关注的区域内的网格划分比较密,因此在模型中对壁面网格进行了加密处理,如图1所示.两种边长的微通道模型建立的网格数分别约为80万和90万.1.3多孔介质模型随着研究尺度的减小,流动逐渐显示出其异于常规尺度下的特性,其中最为典型的就是流动的阻力特性,而且不同的研究者得出了不同的甚至是相互矛盾的结论.随着实验水平的提高,对微尺度流动阻力异常的机理有了初步的认识,其中表面粗糙度对流动的影响受到了广泛的关注.对微尺度表面粗糙度的模拟,笔者曾尝试多种方法,得出采用多孔介质作为壁面粗糙元具有良好的模拟效果.多孔介质是指由固体物质组成的骨架和由骨架分隔成大量密集成群的微小空隙所构成的物质.多孔介质模型的机理是在所谓的多孔介质区域中加上由经验公式确定的流动阻力.从根本上来说,多孔介质模型的实质即是在流体流动控制方程里的动量方程中加上额外的动量源(汇)项.具有多孔介质的动量方程的附加动量源项Si由两部分组成:一部分是粘性阻力项(Darcy),另一部分是惯性阻力项Si=∑j=13Dij⋅μ⋅uj+∑j=13Cij⋅12ρ|uj|uj(3)Si=∑j=13Dij⋅μ⋅uj+∑j=13Cij⋅12ρ|uj|uj(3)式中,Dij是粘性阻力系数矩阵;Cij是惯性阻力系数矩阵.微通道中的壁面粗糙度是影响层流流动阻力的一个重要因素,同时还会对微通道内的流动稳定性产生影响,导致转捩提前.文献实验研究表明,矩形微通道壁面相对粗糙度为7%时,转捩发生在Re=1200(特征长度为断面边长),而当壁面相对粗糙度增加时,由粗糙单元引起的扰动会导致微管道内的流动转捩大幅提前.本文实验研究的微通道试件相对粗糙度约15%,测量条件Re=100—300,特征长度取水力直径,以此推算,该微尺度流动为湍流.由于在湍流中流体的惯性阻力远大于粘性阻力,因此,对于简单均匀的多孔介质其附加动量源项可简化为Si=C2⋅12ρ|uj|uj(4)Si=C2⋅12ρ|uj|uj(4)式中,C2是惯性阻力系数.使用多孔介质模型存在两个关键的技术问题,一是多孔介质层厚度的确定;二是多孔介质惯性阻力系数的确定.(1)多孔介质层厚度.多孔介质是用来模拟粗糙元的,因此多孔介质的厚度与管壁粗糙度直接相关,笔者通过大量计算证明多孔介质厚度近似等于粗糙元平均高度.本课题实验研究加工的微通道试件壁面相对粗糙度约为0.15,在数值模拟中设定多孔介质厚度为0.15D(D为微通道断面边长).对加工技术相同的微通道其相对粗糙度基本一致,该设定在本课题边长为600μm和800μm的两种直通道模拟计算中均得到良好的模拟结果.(2)惯性阻力系数C2.惯性阻力系数由多孔介质的动量方程中附加的动量源项确定,从公式(4)中可解出直通道惯性阻力系数为C2=−Δp12ρu2C2=-Δp12ρu2式中,Δp微通道单位长度上的阻力,文献证明粗糙微通道阻力与光滑微通道阻力之比为1.0—1.65,本文利用此结论,对同结构光滑微通道阻力进行折算,得出模拟微通道的阻力.1.4湍流粘土公式微通道流场采用Fluent数值软件进行模拟计算.流体介质为水,湍流模型采用realizablek-ε两方程模型,它比标准k-ε模型有两个主要的不同点:一是为湍流粘性增加了一个公式;二是为耗散率增加了新的传输方程,这些特点使它对狭窄通道流动有良好的模拟效果,笔者在微尺度流动模拟计算中也尝试使用标准k-ε模型,其结果偏离实验值.采用Simple算法,对于压力、动量方程均选用二阶迎风格式以提高计算精度.微通道主流和多孔介质的入口条件均设为速度入口,出口条件均设为压力出口,壁面边界使用无滑移条件,在近壁区采用标准壁面函数法计算.2试验平台与测量技术2.1微尺度流场测量d在微尺度流动实验研究中,实验基础条件对研究结果有很大影响,如试件加工精度、壁面粗糙度、测量仪器精度等,而且它们造成的这些结果上的差异没有明显的规律可循.因此,要想准确评价CFD的计算质量,需要首先提高测试手段的精度水平.目前微尺度流场有效检测手段是Micro-PIV(MicroParticleImageVelocimetry)测量技术,其工作原理是在待测微尺度流体中播撒流动跟随性很好的荧光示踪粒子,示踪粒子由激光照亮并激发出荧光,其散射光通过光学显微镜头由CCD相机捕获成为粒子图像,此图像是由在已知时间间隔内的两个激光脉冲、通过同步器控制与CCD同步曝光而获得的示踪粒子在不同时刻的两幅粒子图像,粒子图像被划分为网格状的查问域,通过计算机互相关图像分析技术处理,获得待测流场的速度分布情况.2.2双脉冲激光器实验装置由Micro-PIV测量系统、微流动驱动系统以及微通道试件测量段3部分组成.Micro-PIV测量系统包括激光器、CCD相机、同步器、显微镜头及相应光学元件(见图2).为了满足Micro-PIV测量技术要求,其中激光光源采用美国NewWave公司的Mini:YAG双脉冲激光器,工作频率15Hz,最大脉冲能量150mJ;CCD相机使用德国Cooke公司的PCO.1600型,具有1600×1200像素和14位灰阶动态范围,这是获取微尺度流场细节的关键;示踪粒子选择美国Duke公司的荧光微球,经反复实验确定选用的荧光微球粒径为3μm,其吸收波长峰值在532nm附近,激发波长为610nm;镜头选用日本Mitutoyo公司的Apo×10显微物镜,并加装只允许波长610nm红光透过的滤光装置和中继镜.微流动驱动系统由压缩空气源、压力调节阀、压力表、贮液容器以及压缩空气管路和溶液管路组成,实验通过调节压缩空气的进气压力来控制微通道的流量.微通道试件采用微机械雕刻工艺在透光度高的耐高温有机玻璃上制作,过流断面为方形,有边长为600μm和800μm两种.实验中将微通道试件固定在一台二维微型坐标架上,成像系统固定于由特殊型材制作的实验台面上,以保证光路系统精度.2.3无线传感器网络上的流场测量在Re=100和Re=300实验条件下,利用Micro-PIV分别测量直微管内流流场流动状况.首先使用显微物镜和中继镜,调节CCD相机聚焦成像在微通道流向中心面处获取微通道测量面流场的粒子图(以断面边长为600μm的微通道为例,测量面为z=300μm处,该处流场粒子图见图3),从图3中可以看到在拍摄的微通道粒子图像上,中间区域粒子图像十分清晰,尤其在局部放大图像上显示出粒子像轮廓清晰,背景颜色与粒子像颜色反差鲜明,粒子图像的信噪比高,说明Micro-PIV测量系统对微通道流场中荧光粒子拍摄的效果很好.但在微通道两边粒子图像清晰度下降,这是由于显微镜在聚焦范围上的控制所致,因此在图像处理时取微通道中粒子图像清晰的中间段.从图3(a)中还可以看到采用滤光技术后,干扰光大大减少,尤其在通道壁面附近的粒子图像质量理想,说明滤光拍摄方式能够有效解决壁面反光影响,对于提高图像质量十分有效.其后对微通道粒子图像在Insight6.0软件平台上进行图像数据处理,可以得到不同尺度微通道在不同雷诺数下的内流流场分布.3比较模型计算与实验结果表明的比较的分析3.1速度廓线分析在Re=100时,对边长为600μm的微通道流场进行模拟计算和实验测量,得到微通道流向中心面(z=300μm处)流场(见图4),比较分析发现两者吻合度很高,速度矢量分布一致.为了精确量化比较数值模拟结果与实验测量结果的差异,取数值模拟结果某一断面上的速度廓线与实验结果断面上的平均速度廓线比较(见图5),从图5可以看到两者极其吻合.比较结果证实本文采用以多孔介质作为微尺度通道壁面粗糙元所建立的数值模拟方案以及相关参数设定方法是切实可行的,该方案可用于微尺度数值研究.本文在同样的数值模拟方案下对边长为600μm的微通道不加多孔介质进行模拟(见图6),该模拟流场没有做微尺度处理,如同常规尺度下的管流.从图6可以看出模拟值与实验值差别主要出现在Y=90μm和510μm附近,模拟速度廓线在此附近拱起又导致中心流速小于实验值.而使用多孔介质模拟粗糙元进行微尺度处理时,针对实验试件相对粗糙度设定其厚度约为0.15D,使模拟速度廓线在Y=90μm和510μm附近出现下凹(这一特征在Re增大时更显著),与实验速度廓线吻合.该结果进一步证明采用多孔介质对管道进行微尺度化处理是一种有效手段.3.2共同影响因素p在微通道结构不变的情况下增大Reynolds数,采用同样的微尺度化处理手段和数值模拟方案,在Re=300时,对边长为600μm的微通道流场再次进行模拟计算,得到的数值计算结果与同工况下Micro-PIV实验测量结果比较(见图7),发现两者仍有良好的吻合性,在粗糙元区域的模拟效果尤为突出(见速度廓线比较图),说明该方法在Reynolds数一定范围内对微尺度通道的模拟计算是适用的.3.3微通道相对粗糙度微通道边长改变时,对微通道进行微尺度模拟处理所采用的多孔介质绝对厚度应有所改变.由于采用相同材料、同样技术加工实验中的微通道试件,因此它们的相对粗糙度基本一致.边长800μm的微通道流场模拟计算仍采用0.15D的多孔介质厚度,但在几何建模时,多孔介质绝对厚度已与600μm微通道的有所不同.图8给出边长800μm的微通道分别在Re=100和Re=300下的模拟计算的速度廓线,并将模拟值与同工况下Micro-PIV实验测量值进行比较,图8显示模拟值与实验值十分吻合,证明了采用