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Apr 28, 2023

2つの数値流体力学シミュレーション

Rapporti scientifici Volume 13,

Scientific Reports volume 13、記事番号: 9483 (2023) この記事を引用

メトリクスの詳細

現在の研究では、蛇行マイクロチャネル内の液液抽出 (LLE) プロセスの流れの挙動が分析されました。 シミュレーションは 3D モデルを使用して実行され、結果は実験データと一致することがわかりました。 クロロホルムと水の流れが流動モデルに及ぼす影響も調べました。 データは、水相と有機相の流量が低くなり、同様になると、スラグ流パターンが観察されることを示しています。 しかし、全体の流量が増加すると、スラグ流は平行プラグ流または液滴流に変化します。 一定の有機相流量を維持しながらアクア流が増加すると、スラグ流から液滴流またはプラグ流への移行が生じます。 最後に、蛇行マイクロチャネル内の流量パターンが特徴付けられ、描写されました。 この研究の結果は、蛇行マイクロ流体デバイスにおける二相流パターンの挙動についての貴重な洞察を提供するでしょう。 この情報は、さまざまな用途向けのマイクロ流体デバイスの設計を最適化するために使用できます。 さらに、この研究は、マイクロ流体デバイス内の流体の挙動の調査における CFD シミュレーションの適用可能性を実証し、実験研究に代わる費用対効果が高く効率的な代替手段となる可能性があります。

液液二相 (LL) システムの使用は、重合、ニトロ化、塩素化、反応性および溶媒抽出などの化学処理で広く使用されています 1、2、3、4、5。 これらの手順は、ほとんどの場合、物質移動速度が小さいなどの輸送制限によって妨げられます6、7、8。 これらの制限を克服するには、輸送抵抗を減らし、輸送速度を高めることによる小型化が、プロセスを強化する有望な方法として認識されています9、10、11。 デバイス内で微小空間を利用すると、熱伝達率と物質伝達率が高くなる可能性があります12、13、14、15、16、17。 マクロスケールのシステムと比較して、ミクロスケールのバイナリスキームでは界面ゾーン対体積比が高いため、熱と物質の移動速度が向上し、プロセス効率が向上します。これは、従来のシステムと比較して桁違いに高くなる可能性があります。 さらに、特にリスクの高い専用の化学薬品を使用するシステムの場合、スケールアップが容易で安全性が向上し、在庫要件が削減されるため、マイクロ流体デバイスは幅広い用途に適しています。 LL マイクロチャネルにおける特定のシステムの有効性は、2 つの非混和性液体の流れスキームに大きく依存します 18、19、20、21。

マイクロ流体の流れパターンは、マイクロスケールのチャネルまたはデバイス内の流体の挙動を指します。 マイクロ流体システムでは、平行流、液滴流、スラグ流という 3 つの主要な流れが発生します。 フロー マップは、これらの主な流れと 2 つの相の流量をグラフで示します。 マイクロ流体の流れパターンを理解することは、特定の用途向けにマイクロ流体デバイスを設計および最適化するために重要です。 流れのパターンを制御することで、研究者はマイクロスケールのチャネル内の流体の挙動を操作し、正確な化学反応、分離、検出を実行できるデバイスを開発できます22、23、24。

マイクロチャネルのサイズと形状、液体の物理的特性 (粘度や表面張力など)、流量、液体の流量比、液体の濡れ挙動などの要素に基づいて、マイクロ流体ツールでいくつかの LL フロー パターンが精査されました。マイクロチャネル壁25、26、27。 二相マイクロチャネルにおける通常の最大の LL フロー パターンには、スラグ フロー、プラグ フロー、液滴フローが含まれます。 スラグ流は、2 つの相のスラグ内部での内部回転と、隣接するスラグ間の拡散により、多くのシステムで好まれます。 それにもかかわらず、マイクロ流体ツール内での包括的な相分割は、スラグフロー領域における課題のままです。 スラグの長さや速度などのスラグ流体力学は、マイクロ流体デバイスの性能に影響を与えるため、非常に重要です28、29、30、31。

研究者らは、液液二相流におけるスラグの長さを推定するためのさまざまなスケーリング則を提唱しました 32,33,34,35。 以前の研究では、スラグの速度が流体全体の速度に直接関係していることが指摘されています 36,37,38。 プラグフローでは、マイクロチャネルの中心に安定した LL 界面が形成されるため、チップ上で液体を 2 相に分離できます。これは、マイクロチャネルの出口で Y 分割を使用することで実現できます。 ただし、プラグフローでの輸送方法は拡散に限定されているため、セグメント化されたフローを利用するプロセスと比較してシステム効率が低くなります39、40、41。 流れ状況マップを作成するために、いくつかの研究プロジェクトが実行されました42、43、44。 これらのマップは、バイナリ システムの流量に従ってスケッチできますが、流れのスケッチに影響を与えるすべての要因が考慮されていないため、一般的な表現として使用することはできません。 したがって、研究者らは、一般的な流れの構成マップを作成するために、Re、We、Ca などの無次元量を提案しました 45。 これらの無次元量のさまざまな混合物が、一般化されたフロー図の座標として利用されました。 Waelchli et al.46 は、バッキンガムの円周率定理を使用して気液の流れの全体的な流れの挙動を見つけ、実験データを一般化するためにレイノルズ (Re) 数とウェーバー (We) 数の関連性を提案しました。 一方、Cao ら 36 は、非円形ガラスマイクロチャネル内の LL 流動スキームを調査し、力解析に従って包括的な流動モデル遷移を作成しました。 流れモデルの遷移を推定するために Re 番号と We 番号を利用することも提案されています。 Yagodinitsyna et al.47 は、流れパターン マップの普遍的な因子を見つけるために、LL 流れの簡単な無次元解析を採用しました。 彼らは、分析した方法の流れモデルを単純化するための新しい係数として、We 数とオーネゾルゲ数 (Oh) の積を提案しました。 無次元解析で使用される物理変数の単位と無次元数を表 1 および表 2 に示します。

Darekar ら 43 は、Y 接合マイクロチャネルにおける標準的な除去スキームの流れモデルを調査し、一般的な流れマップ レポートに Re、キャピラリー (Ca)、We、および Weber に (We Oh) を乗じた数値を使用する有効性を評価しました。 最後の 2 つの量が最良の結果をもたらしました。 無次元スタディを実施して、一般的なフロー図を作成するために無次元量の適切なグループ分けを決定することが重要です。 従来の方法に代わる確実な方法であると考えられているにもかかわらず、特定のマイクロチャネルの出力が低いことが依然として課題であり、工業生産用のマイクロ流体デバイスのスケールアップが必要です。 この問題に対する答えは、複数のマイクロチャネルを並行して開発し、従来のスケーリング手法の複雑さを回避しながら出力を増加させることです48。 私たちの知る限り、並列マイクロ流体ツールにおける 2 つの非混和混合物の流動モデルに関する情報はほとんどなく、初期の研究の大部分は、均一なエマルジョン液滴を作成するための並列液滴ベースのマイクロ流体ツールを検討しています 49,50,51。 52、53。 Kassid ら 54 は、灯油 (+ 酢酸) - 水スキームの物質移動効率を評価するために、6 つの異なる毛細管における LL スキームの流れの広がりを調べました。

この研究では、CFD を使用して蛇行マイクロチャネル内の流れマップを決定しました。 マイクロチャネルにおける液滴流、スラグ流、プラグ流の 3 つの流域が開発されました。 この研究はマイクロチャネルに焦点を当て、さまざまな流量におけるフローマップを明らかにします。 さらに、蛇行マイクロ流路内の流れモデルを区別するために、マイクロ流路内部の混相流を数学的に計算した。 数学的シミュレーションの結果は実験結果によって証明されました。 シミュレーションから受け取ったデータは実験結果と一致しており、数学的シミュレーションがマイクロチャネル内の流れの挙動を正確にモデル化していることを示しています。

LL 界面を含む混相流の計算は、流体容積 (VOF) 手法を使用して行われます 55、56、57。 この方法は、混相流の挙動をモデル化するために CFD シミュレーションで使用される一般的な手法です。 VOF 法は、各計算セル内の各相の体積分率を追跡しながら、各流体相のナビエ・ストークス方程式を解くことによって 2 つの不混和流体間の界面を追跡するオイラー法です。

VOF 法は、計算領域を小さなセルのグリッドに分割することで機能し、各セルで各流体相の体積分率が追跡されます。 2 つの流体間の界面は、相の体積分率が 0 から 1、またはその逆に変化する領域として定義されます。 このモデルは、混合しない 2 つの相の境界を監視するのに効果的です。 VOF システムでは、圧力や速度などのパラメータはバイナリ フェーズに共通であり、平均体積量を反映します。 2 つの非圧縮性、非混和性の液体の質量と運動量を保存するための相関関係は体積平均され、次のように求められます。

これらの相関関係では、ρ、μ、u、ρgi、および fσ は、それぞれ、流体の密度、動粘度、速度ベクトル、重力、および物体外部の力です。

混合物の密度と粘度は、体積分率の平均によって推定されます66、67、68、69、70。

ここで、 \(\mathrm{\alpha }\) は体積のパーセンテージであり、桁はフェーズに属します。 次のように、特定の相の体積パーセントの合計が 100 パーセントになると想定されていることは明らかです。

界面の体積分率は 0 ～ 1 の範囲にあるため、細胞内の界面を正確に追跡することが重要です。

これを行うには、単一相または複数の相の体積パーセンテージの連続性相関を解く必要があります。 i 番目の相の体積分率の連続方程式は次のように表されます。

気液界面では、両側の表面張力の差により圧力ジャンプが発生します。 この差はバランスで考慮され、その傾きは運動量のバランスで追加される身体の力と一致する必要があります。 圧力ジャンプ論理和は、66、71、72 で説明されているように推定されます。

物質の濡れ特性は、ガラス側の水滴接触角を調べることによって分析されます。 接触角は標準的なゴニオメーターを使用して測定されます。 流体の物理的特性を表 3 に示します。

この研究では、フロー マップ解析のために 3 次元マイクロチャネル形状が選択されました。 形状とメッシュを図 1 に示します。マイクロチャネルは、平均表面粗さ 0.22 μm の滑らかなプロファイルを持っています。 断面の面積は約 0.13 mm2、水力直径は 0.32 mm です。 各マイクロチャネル（混合部）の長さは１０２ｍｍである。 3 次元構造要素は、複雑なジオメトリを処理し、エラーを削減できるため、メッシュ生成に使用されました。 計算ドメインは、標準的な辺の長さが 5、3、2、1 μm (メッシュ数 495,000、950,000、1,920,000、および 3,850,000) のコンポーネントを使用して最初に確立されました。 流れ場と体積パーセントの相関関係を説明した後、シミュレーションのスラグ長を実験データと比較してプロットしました。 結果を表 4 に示します。1 μm 要素と 2 μm 要素のスラグ長の推定における比較誤差は 1% 未満でした。 したがって、平均長 2 μm のネットワークが数値シミュレーションのしきい値として選択されました。

(a) マイクロチャネルの形状 (b) グリッドの作成。

シミュレーションで使用されたメッシュの品質を評価するために、メッシュ要素のアスペクト比と歪みが分析されました。 アスペクト比は各メッシュ要素の伸びを測定し、アスペクト比が高いとシミュレーションが不正確になる可能性があります。 歪度は規則的な形状からの偏差を測定し、歪度が高いと数値が不安定になる可能性があります。 解析の結果、ほとんどの要素のアスペクト比が 3 未満であり、メッシュが過度に長くなっていないことが示されました。 また、歪度は０．５未満の許容範囲内であった。 これらの結果に基づいて、メッシュの品質は許容範囲内であり、シミュレーションでの使用に適していると結論付けられました。

二相流シミュレーションの場合、両方の液相に対して均一な入口速度境界条件が実装されます。 出口では、液体と気体の圧力出口境界条件が仮定されます。 壁では、液相に対して滑りのない境界条件が課されます。 数値解には有限体積法を使用した。 圧力と速度の結合を計算するには、SIMPLE アルゴリズムが選択されました。 二次風上離散化は運動量に使用されました。 残留誤差の収束基準は 10–4 に設定されました。 この目的のために、ANSYS FLUENT ソフトウェア パッケージの有限体積法を使用して数値解を取得しました。

フロー マップとして知られる、さまざまな LL スキームの流れモデルを表す図は、流量が流れ状況にどのような影響を与えるかを示しています。 図 2、3、4、および 5 は、Asadi et al.45 の実験結果によって検証された、蛇行マイクロ流体チャネル内のさまざまな流れ状態 (スラグ流、液滴流、およびプラグ流) を示しています。 シミュレーションの結果は実験結果とよく一致しています。

スラグ流動状況 (a) シミュレーション (b) 実験研究 45。

液滴の流れの状況 (a) シミュレーション (b) 実験研究 45。

プラグフロー方式 (a) シミュレーション (b) 実験研究 45。

3D クロロホルム体積分率 (a) スラグ流 (b) 液滴流 (c) 平行流。

図 2 は、水相と有機相の流量がある程度小さくなり、同様になった場合のスラグ流の発生を示しています。 この図では、水相と有機相の流量はそれぞれ 100 μl/分と 100 μl/分です。 図に示されているように、有機相が最初にメイン チャネルに入り、その断面の大部分を占め、連続相が大幅にブロックされます。 これらの結果、界面にかかる抗力が増加し、時間の経過とともに有機相が主要チャネルに徐々に完全に侵入します。 凝集塊の形成中に生じる圧力勾配と界面に作用する抗力が表面張力に対抗し、分散相がマイクロチャネルの Y 字型入口から分離します。 これら 2 つの力が表面張力を支配するため、分散相は Y 接合から分離され、凝集塊を形成します。 水相が指定された入口に戻ると、凝集塊は完全に分離され、主流路を下っていきます。 このプロセスが交互に繰り返されます。 二相流によって生成される塊のサイズと使用する流体の物理的特性は変更できます。

全体の流量が増加すると、スラグ流はプラグ流または液滴流に変化します。 フロースキームは、形態と有機相の速度によって異なります。 水相の流量が減少し、有機相の流量が増加すると、図 3a に示すように、水相の流量が 600、有機相の流量が 30 μl の場合、流れモデルはスラグ流から液滴流に切り替わります。毎分。 水の流量が一定のままで有機相の流量が増加すると、図 4a に示すように、水と有機の流量が両方とも 500 μl/分であるように、結果として得られる流れモデルは常にプラグフローになります。 図5a〜cは、それぞれクロロホルム体積分率のスラグ流、液滴流、平行流を示しています。

図 6 の流れマップは、液体-液体システムの流れ状態に対する流量の影響を示しています。 中程度の状態では、水相と有機相の同等の流量、スラグ流が観察されます。 全体的な流量が増加すると、流れの状況はプラグフローまたは液滴フローに移行します。 アクアの流量が一定に維持され、有機相の流量が増加すると、有機相の種類と流量に応じて、流れモデルはスラグ流から液滴またはプラグ流に変換されます。 一方、水の流量を均一に保ちながら有機物の流量を増加させると、図 6 に示すように、結果として生じる流れモデルは永続的なプラグフローになります。

計算作業に基づくクロロホルム-水の流れモデル。

図 7、8、9 は、それぞれ計算作業に基づく座標として Re、Ca、We 番号を使用した二相系の流れパターン マップを示しています。 図 7 からわかるように、有機相の Re 数が高くなると、流れは平行流に向かって移動します。 水相の Re 数が高く、有機相の Re 数が低い場合、流れは液滴流になります。 Re 数が同じでも、Re 数が低い場合でも、スラグ フローが発生します。

計算作業に基づく座標として Re を使用した二相系の流れパターン マップ。

計算作業に基づく座標として Ca を使用した二相系の流れパターン マップ。

計算作業に基づく座標として We を使用した二相系の流れパターン マップ。

図の図 8 と図 9 は Re 数の場合と似ていますが、図 9 ではウェーバー数の範囲が 2 つの無次元数 Re と Ca よりも広い範囲をカバーしている点が異なります。

この論文では、蛇行マイクロチャネル内の流れパターンを予測できる新しいモデルが提示されました。 さらに、この研究では、蛇行マイクロチャネル内でクロロホルムと水を使用した液液抽出の流れの挙動を調べます。 3D モデルを使用して蛇行マイクロチャネル内の流れの挙動を計算したところ、結果は実験データと一致しました。 クロロホルムと水の流量が流れパターンに及ぼす影響を分析したところ、スラグ流は同等の低い流量で発生するが、総流量が向上するにつれて平行流または液滴流に移行することが明らかになりました。 有機相流量を安定に維持しながらアクア流量を増加させると、スラグ流から液滴流またはプラグ流への移行がもたらされます。 蛇行マイクロチャネル内の流れパターンも描かれていました。 さらに、計算作業に基づく座標として Re、Ca、および We 番号を使用した二相系の流れパターン マップが存在します。 結果は、有機相の Re、Ca、We 数が高くなると、流れが平行流に向かって移動することを示しています。 水相の Re、Ca、We 数が高く、有機相の Re、Ca、We 数が低い場合、流れは液滴流になります。

現在の研究中に使用および/または分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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この研究は、公共、商業、非営利部門の資金提供機関から特別な助成金を受けていません。

核科学技術研究所核燃料サイクル研究学校（イラン、テヘラン）

ユネス・アミニ、ヴァリヤラ・ガザンファリ、メヘラン・ヘイダリ、モハマド・マフディ・シャドマン、A. Gh. カムセ＆モハマド・ハッサン・カーニ

イラン、ホッラマバードのロレスターン大学工学部ポリマー工学科

アミン・ハッサンヴァンド

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YA: 本文を書き、図や表を作成しました。 シミュレーション、著者全員が原稿をレビューしました。VG: 主要な原稿テキストを書き、図と表を準備しました。 著者全員が原稿をレビューしました。MH: 原稿の本文を書き、図と表を準備しました。 著者全員が原稿をレビューしました。M.MS: 原稿の本文を書き、図と表を準備しました。 著者全員が原稿をレビューしました。A.GK: 原稿の本文を書き、図と表を準備しました。 著者全員が原稿をレビューしました。M.HK: 原稿の本文を書き、図と表を準備しました。 著者全員が原稿をレビューしましたA.H.: 原稿の本文を書き、図と表を準備しました。 著者全員が原稿をレビューしました。

ユネス・アミニへの通信。

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転載と許可

アミニ、Y.、ガザンファリ、V.、ヘイダリ、M. 他。 蛇行マイクロ流体デバイス内の二相流れパターンの数値流体力学シミュレーション。 Sci Rep 13、9483 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-36672-6

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受信日: 2023 年 4 月 21 日

受理日: 2023 年 6 月 7 日

公開日: 2023 年 6 月 10 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36672-6

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