Study on the effect of very cohesive ultra-fine particles in mixtures on compression, consolidation, permeation, and fluidization
Creators: name: Kamranian Marnani, Abbas
Publisher: name: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
Year: 2020
Subjects: subject: Feine und ultrafeine Partikel
subject: Fluidisierung
subject: Permeation
subject: Simulation
subject: 620.43

description: Typical flow problems of ultra-fine cohesive powders are caused by undesirable particle cohesion, poor flowability, and large compressibility and are increased by poor permeability. Unfortunately, the knowledge about the behavior and properties of fine and ultra-fine particles is very limited. So it can be said that a study on fluidization, compression, and permeation of these particles is certainly beneficial for understanding their properties. This work focuses on the behavior of fine and ultra-fine particulate material in three main processes of fluidization, compression, permeation and also the effect of compression, as well as combined effect of compression and permeation on re-fluidization of compressed and/or permeated beds. The most important part of this study will be related to the effect of the presence of ultra-fine powders in different mixtures with fine materials during all of the above-mentioned processes. Two mixtures with a dominant mass fraction of either fine or ultra-fine particles and a mixture of these two materials in the same weight fraction will be considered. Practically, a mixture of fine and ultra-fine particles can happen due to breakage or surface abrasion of the fine particles in some processes which totally changes the size distribution and also its behavior during a fluid-particle interaction process like fluidization. The materials used in this study are both ground calcium carbonate (GCC); fine is CALCIT MVT 100 (Geldart’s group A) and ultra-fine is CALCIT MX 10 (group C). Fine particles need a pre-classification for removing almost all of ultra-fine powders from the original material of CALCIT FW 270. However, the classification of ultra-fine adhesive particles shows insufficient classification characteristics due to the inter-particle cohesive forces. Different methods, considering their limitations and efficiencies, were used. Finally, the most effective method (wet sieving) and the controlling process parameters are thoroughly discussed. The experimental results of fluidization for different binary mixtures of these materials show that the physical properties of the mixtures are close to those of pure ultra-fine powders. The fluidization behavior of the mixtures is non-reproducible and includes cracking, channeling and agglomeration (like for pure ultra-fine powders). Increasing the portion of ultra-fine materials in the mixture causes a delay in starting partial fluidization, an increase in the bed pressure drop as well as a delay in reaching the peak point. During compression tests, different mixtures of fine and ultra-fine particles are compressed at three pressure levels. The results show that by increasing the applied pressure, the compressibility decreases due to a change in the compaction regime. Subsequently, for the higher pressure, the slope of packing density versus applied stress curves is noticeably different. However, this slope does not depend on the size distribution of mixtures, but on the type of material. Comparing fluidization and re-fluidization curves (bed pressure drop vs. gas velocity) shows an increase in the maximum bed pressure drop (Δ𝑃𝑝𝑒𝑎𝑘) for re-fluidization. By increasing the portion of ultra-fine particles in the binary mixture, Δ𝑃𝑝𝑒𝑎𝑘 increases in a non-linear manner. Furthermore, the incipient fluidization point moves to a higher gas velocity. After compression, the peak of the bed pressure drop in the re-fluidization test happens at a lower gas velocity than in the initial fluidization test. Thus, the slope of the loading curve is much larger for re-fluidization. The opposite is observed for the unloading curves. During permeation, the rearrangement of fine and ultrafine particles in porous media causes a reduction in permeability and the formation of preferential flow paths. The observations show a permanent decrease in permeability which was attributed to structural changes in the pore network, such as sealing of pore channels or expansion and reorientation of particles within the pores. The results show that by adding the ultra-fine powders in the particle bed, even only 30% of ultra-fines in the mixture, the slope of fitted linear curves indicates a sharp change (about 50 times smaller) in the permeability of the mixture material. The results also reveal that the trend of decreasing the permeability for all three levels of applied pressures are almost the same. However, the rate of decreasing the permeability in the first stages of applying pressures is far more than in the last stages for all three pressure levels. Increasing the pressure to the maximum pressure of each level reduces the rate of permeability change. Analyzing the re-fluidization test results shows that for re-fluidization after compression and permeation, the peak of the bed pressure drops increases, while the superficial gas velocity corresponding to the peak point is smaller; consequently, the slope of the loading curve is much larger for re-fluidization. The opposite is observed for the unloading curves. Finally, this study is closed with the simulation of fine particle bed fluidization. For this simulation, a coupled CFD-DEM is required to simulate the interaction of gas and solid phases beside each other. For the DEM (Discrete Element Method), EDEM software, a product of DEM Solution Company and for CFD, ANSYS-FLUENT are used. The results show that by enlarging the scaled-down geometry as representative geometry of the real experimental setup, the agreement of the simulation results with the experimental data improves. The consideration of the particle size distribution (PSD) in the simulation could considerably impact the simulation results. Therefore, a combination of these two steps could result in a better agreement. However, an increase in the number of particles or a decrease in the simulation time-step due to decreasing the minimum size of particles in the simulation domain result in a notable increase in computational costs.
description: Typische Fließprobleme von ultrafeinen kohäsiven Pulvern werden durch unerwünschte Partikelkohäsion, schlechte Fließfähigkeit, große Kompressibilität und geringe Permeabilität verursacht. Leider sind die Kenntnisse über das Verhalten und die Eigenschaften von feinen und ultrafeinen Partikeln sehr begrenzt. So kann man sagen, dass eine Untersuchung der Fluidisierung, Komprimierung und Permeation dieser Partikel sicherlich zum Verständnis ihrer Eigenschaften beiträgt. Diese Arbeit konzentriert sich auf das Verhalten von feinem und ultrafeinem teilchenförmigem Material in drei Hauptprozessen der Fluidisierung, Kompression, Permeation und auch der Auswirkung der Kompression sowie der kombinierten Auswirkung der Komprimierung und Permeation auf die erneute Fluidisierung verschiedener Partikelbetten. Der wichtigste Teil dieser Studie befasst sich mit der Auswirkung des Vorhandenseins von ultrafeinen Pulvern in verschiedenen Mischungen mit feinen Materialien bei allen oben genannten Prozessen. Es werden zwei Gemische mit einem dominanten Massenanteil von entweder feinen oder ultrafeinen Partikeln und ein Gemisch dieser beiden Materialien in der gleichen Gewichtsfraktion betrachtet. In der Praxis kann eine Mischung aus feinen und ultrafeinen Partikeln aufgrund von Bruch oder Oberflächenabrieb der feinen Partikel in einigen Prozessen auftreten, was die Größenverteilung und auch deren Verhalten während eines Fluid-Partikel-Wechselwirkungsprozesses wie der Fluidisierung vollständig verändert. Die Materialien, die in dieser Studie verwendet werden, bestehen aus gemahlene Calciumcarbonat (GCC); Fein ist CALCIT MVT 100 (Geldarts Gruppe A) und Fein ist CALCIT MX 10 (Gruppe C). Feine Partikel benötigen eine Vorklassifizierung, um fast alle ultrafeinen Pulver aus dem Originalmaterial von CALCIT FW 270 zu entfernen. Die Klassifizierung von ultrafeinen Partikeln zeigt jedoch unzureichende Klassifikationseigenschaften aufgrund der Kohäsionskräfte zwischen den Partikeln. Verschiedene Methoden, unter Berücksichtigung ihrer Grenzen und Effizienz, wurden verwendet. Schließlich werden die effektivste Methode (Nasssiebung), und die entsprechenden Prozessparameter gründlich diskutiert. Die experimentellen Ergebnisse der Fluidisierung für verschiedene binäre Gemische dieser Materialien zeigen, dass die physikalischen Eigenschaften der Mischungen nahe an denen von reinem ultra-feinem Pulver sind. Das Fluidisierungsverhalten der Gemische ist nicht reproduzierbar und umfasst Cracken, Kanalisieren und Agglomerieren (wie für reines ultrafeine Pulver). Das Erhöhen des Anteils ultrafeiner Materialien in der Mischung verursacht eine Verzögerung beim Starten der partiellen Fluidisierung, eine Erhöhung des Bettdruckabfalls sowie eine Verzögerung beim Erreichen des Spitzenpunktes. Bei Kompressionstests werden verschiedene Gemische aus feinen und ultrafeinen Partikeln auf drei Druckstufen zusammengepresst. Die Ergebnisse zeigen, dass durch Erhöhen des angelegten Drucks die Kompressibilität aufgrund einer Änderung des Verdichtungsregimes abnimmt. Anschließend ist für den höheren Druck die Steigung der Packungsdichte gegenüber dem angelegten Stresskurven merklich unterschiedlich. Diese Steigung hängt jedoch nicht von der Größenverteilung der Gemische ab, sondern von der Art des Materials. Vergleicht man der Kurven für die Fluidisierung und die erneute Fluidisierung (Bettdruckabfall gegen Gasgeschwindigkeit) zeigt einen Anstieg des maximalen Bettdruckabfalls (Δ𝑃𝑝𝑒𝑎𝑘) bei der erneuten Fluidisierung. Durch Erhöhen des Anteils ultrafeiner Partikel in der binären Mischung steigt Δ𝑃𝑝𝑒𝑎𝑘 nichtlinear an. Darüber hinaus bewegt sich der beginnende Fluidisierungspunkt zu einer höheren Gasgeschwindigkeit. Nach der Kompression passiert die Spitze des Bettdruckabfalls im erneuten Fluidisierungstest bei einer niedrigeren Gasgeschwindigkeit als in der anfänglichen Fluidisierung. Somit ist die Steigung der Belastungskurve viel größer für die erneute Fluidisierung. Das Gegenteil wird für die Entladung beobachtet. Während der Permeation bewirkt die Umlagerung von feinen und ultrafeinen Partikeln in porösen Medien eine Verringerung der Permeabilität und die Bildung bevorzugter Strömungswege. Die Beobachtungen zeigen eine permanente Abnahme der Permeabilität, die auf strukturelle Veränderungen im Porennetzwerk zurückzuführen ist, wie das Verschließen von Porenkanälen oder die Expansion und Neuausrichtung von Partikeln innerhalb der Poren. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die Zugabe der ultrafeinen Pulver in das Partikelbett, auch für nur 30% der ultra-Feinteile in der Mischung, die Steigung der angepassten linearen Kurven eine scharfe Änderung (etwa 50-mal kleiner) in der Permeabilität des Mischungsmaterials aufweist. Die Ergebnisse zeigen auch, dass die Tendenz zur Verringerung der Permeabilität für alle drei Niveaus des angewendeten Drucks nahezu gleich ist. Die Rate der Verringerung der Permeabilität in den ersten Stufen des Aufbringens der Drücke ist jedoch weitaus höher als in den letzten Stufen, für alle drei Druckniveaus. Tatsächlich wird durch Erhöhen des Drucks auf den Maximaldruck jedes Niveaus die Änderungsrate der Permeabilität verringert. Eine Analyse der erneuten Fluidisierung zeigt, dass für die erneute Fluidisierung nach der Kompression und Permeation der Peak des Bettdruckabfalls zunimmt, während die Oberflächengasgeschwindigkeit am Spitzenpunkt kleiner ist; folglich ist die Steigung der Belastungskurve viel größer für die erneute Fluidisierung. Das Gegenteil wird für die Entladung beobachtet. Schließlich wird diese Studie mit der Simulation der Feinpartikelbettfluidisierung abgeschlossen. Für diese Simulation wird ein gekoppeltes CFD-DEM benötigt, um die Wechselwirkung von Gas- und Festphasen zu simulieren. Für die DEM (Diskrete Elemente Methode), wird die EDEM-Software, ein Produkt der DEM Solution Ltd Gesellschaft, und für CFD, ANSYS-FLUENT verwendet. Die Ergebnisse zeigen, dass durch eine Vergrößerung repräsentativen Geometrie des realen Versuchsaufbaus, die Übereinstimmung der Simulationsergebnisse mit den experimentellen Daten zunimmt. Die Berücksichtigung der Partikelgrößenverteilung (PSD) in der Simulation könnte die Simulationsergebnisse erheblich verbessern. Daher könnte eine Kombination dieser beiden Aspekte zu einer besseren Übereinstimmung führen. Eine Zunahme der Partikelanzahl oder eine Abnahme des Simulationszeitschritts (aufgrund einer Abnahme der Mindestgröße von Partikeln in der Simulationsdomäne) führen jedoch zu einer merklichen Zunahme der Rechenkosten.