Three-dimensional Numerical Modeling of Cohesive Sediment Flocculation Processes in Turbulent Flows
Creators: name: Klassen, Irina
Publisher: name: Karlsruhe
Year: 2017
Subjects: Cohesive sediments
flocculation
computational fluid dynamics (CFD)
SSIIM
annular flume
Iffezheim reservoir

description: Kohäsive Sedimente spielen eine wichtige Rolle im Bereich der Morphodynamik. Ökologische Probleme resultieren aus der Adsorption von Schadstoffen, wirtschaftliche Probleme entstehen durch hohe Sedimentationsraten kohäsiver Sedimente in strömungsberuhigten Bereichen. Die Vorhersage des Schwebstofftransports erfordert numerische Modelle, welche die dominierenden physikalisch-chemischen Prozesse feiner Sedimente nachbilden können. Besonders im Hinblick auf die Modellierung mikro-skaliger Prozesse, spielen Flockungsprozesse kohäsiver Feinsedimente, d.h. die Aggregation und Disaggregation (Zerbrechen) der Feinstpartikel, eine besondere Rolle, da diese den Transport und das Absetzen der Feinstpartikel beeinflussen. Die numerische Modellierung kohäsiver Flockungsprozesse stellt gegenwärtig aufgrund der vielschichtigen Eigenschaften kohäsiver Sedimente, der verschiedenen physikalisch-chemischen Einflussfaktoren und nicht zuletzt aufgrund noch bestehender Wissenslücken im Prozessverständnis eine große Herausforderung für ingenieurpraktische Fragestellungen, sowie für das Forschungsumfeld des Sedimenttransports dar. 

Das Ziel dieser Arbeit war es daher das Verständnis von Flockungsprozessen und ihrer verschiedenen Einflussfaktoren durch die Anwendung von hydrodynamischen, numerischen Sedimenttransportmodellen zu verbessern. Zu diesem Zweck wurde das dreidimensionale Sedimenttransportmodell SSIIM durch die Implementierung eines physikalisch basierten Flockungsmodells basierend auf dem Ansatz nach McAnally (2000) erweitert. Der Flockungsalgorithmus wurde auf ein physikalisches Modell im offenen Kreisgerinne, als auch auf eine Fallstudie an der Stauhaltung Iffezheim am Rhein angewandt.

Die Ergebnisse der Flockungsmodellierung zeigen eine erfolgreiche Umsetzung der Modellimplementierung in SSIIM für beide Fallstudien. Zur Untersuchung des Einflusses unbekannter Parametergrößen, Anfangs- und Randbedingungen auf die Modellergebnisse wurden im Kreisgerinne Sensitivitätsstudien durchgeführt. Die numerischen Analysen haben gezeigt, dass die berechneten Flockengrößen sensitiv gegenüber allen untersuchten Faktoren sind. Die höchste Sensitivität wurde gegenüber der fraktalen Dimension und dem Koeffizienten zur Berechnung der Partikelfestigkeit identifiziert. Des Weiteren wurde die Disaggregation der Flocken aufgrund turbulenzinduzierter Scherspannungen als ein signifikanter Mechanismus hinsichtlich der modellierten zeitlichen Flockengrößenentwicklung identifiziert. Die Berechnungen haben außerdem gezeigt, dass der implementierte Flockungsalgorithmus, im Gegensatz zu vereinfachten Modellen, die Flockungsprozesse explizit ausschließen, physikalisch plausiblere Flockengrößen und eine wesentlich bessere Übereinstimmung mit gemessenen Aggregatgrößen liefert.

Die Anwendung des Flockungsmodells auf die Stauhaltung Iffezheim hat gezeigt, dass die modellierten Flockengrößen in einem physikalisch belastbaren Rahmen liegen. Ebenso wurde eine räumliche Variabilität der simulierten Flockengrößen aufgrund unterschiedlicher Turbulenzintensitäten in der Stauhaltung realistisch berechnet. Die numerischen Analysen haben auch in dieser Fallstudie hervorgehoben, dass Unsicherheiten bezüglich der fraktalen Dimension und des Partikelfestigkeitskoeffizienten die modellierten Flockengrößen maßgeblich beeinflussen können. Darüber hinaus können unrealistische Annahmen hinsichtlich der Primärpartikelgrößen und der Partikelgrößen-Zuflussrandbedingung am Modellrand zu physikalisch ungenauen oder inkorrekt berechneten Flockengrößen führen.

Insgesamt verdeutlichen beide Fallstudien die Herausforderungen hinsichtlich einer physikalisch exakten und quantitativen Flockungsmodellierung aufgrund von Unsicherheiten in der Spezifikation der verschiedenen empirischen Parameter und der hohen Komplexität der Feinsedimentdynamik. Dies wiederum unterstreicht die Notwendigkeit von zuverlässigen Messdaten zu Flockeneigenschaften für zukünftige Anwendungen des implementierten Flockungsalgorithmus. Die Ergebnisse dieser Arbeit dienen somit als Grundlage für ein besseres Verständnis und eine genauere Prognose von Flockungsprozessen und können zukünftig für die Optimierung und Weiterentwicklung des implementierten Flockungsalgorithmus herangezogen werden.