2022 Fiscal Year Annual Research Report
造粒操作のIndustry4.0を実現する粉体シミュレーション技術の開発
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22H01852
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
仲村 英也 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (00584426)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 粉体工学 / 造粒 / シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、個々の粒子運動を計算する離散要素法(DEM)と、粒子凝集現象の速度論的数理モデルであるポピュレーションバランスモデル(PBM)を組み合わせたDEM－PBM法に着目した。DEM-PBM法では、まず、DEMで造粒機内部の粉粒体流れを計算し、これを元に凝集確率関数を算出する。そして、これを主関数としたPBM計算を行い、粒度分布の時間変化を算出する。更新された粒度分布を入力値としたDEMシミュレーションを再び行い、以降は同じ手順を繰り返す。これにより、造粒機内部の粒度変化とそれに伴う粉粒体流れの変化が双方向に計算される。この手法の最大の特長は、凝集確率関数に造粒機内部の粉粒体流れ場が反映される点にある。しかし、現状のDEM-PBM法では、DEMの結果から凝集確率関数の一部しか算出できず、方程式を閉じるためにはadjustableな実験定数を含む経験式を導入しなければならなかった。2022年度はこの課題を克服すべく、この凝集確率関数をDEMの結果から直接算出する “DAK”(Deterministically calculated Aggregation Kernel)を考案した。DAKは、凝集した2粒子間の相対速度は無視小になることに着目し、DEMで計算される粒子間相対速度データ群から相対速度が無視小と見なせる割合を抽出して、凝集確率関数を算出する手法である。これにより、PBMの凝集確率項をDEMの結果から直接求めることができ、パラメータフィッティングに頼らずに、造粒物粒度変化を計算できる。DEM-DAK-PBM法で造粒プロセスにおける粒子径分布を計算し、これを実験結果と比較したところ良好な一致を示したことから、提案手法の有効性を実証することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初の計画段階で難易度が高いと予想していた、凝集確率関数の計算手法構築を予定通り進めることができた。また、実験による妥当性検証まで達成することができた。また、次年度に予定している、粗視化モデルおよび液架橋力モデルの計算コーディングとDEMシミュレーションへの実装も進めることができ、次年度の研究に向けた準備を進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
多分散粒子群の粗視化DEMモデルを開発する。粗視化領域内におけるオリジナル粒子群の粒子間接触数を精度よく推算することが鍵となる。そこで、粗視化倍率αと粒度分布幅σを変数とした関数で、この粒子間接触数をモデル化する。様々な粒度分布幅を持つオリジナル粒子群の粉体層において、直径の異なる球状の領域内における粒子間接触数をDEMで解析し、接触数と解析領域サイズ(=粗視化粒子倍率)の関係を明らかにする。加えて、液架橋力の粗視化DEMモデルを開発する。粒子間相互作用に液架橋力を追加し、液架橋を含む粒子間相互作用エネルギーと運動方程式の両方が、オリジナル粒子群と粗視化粒子との間で一致するように、粗視化粒子間液架橋力のスケーリングを行う。得られたモデルの妥当性は、オリジナル条件と粗視化DEMモデルで計算した結果を比較することで検証する。
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Research Products
(11 results)
