王 樂(lè)， 蘇軍偉， 鄭西朋， 楊順生

(1.西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院，四川 成都610031;2.西安交通大學(xué)人居環(huán)境與建筑工程學(xué)院，陜西 西安710049)

化工領(lǐng)域的鼓泡塔作為一種常見(jiàn)的曝氣反應(yīng)器，由于其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、傳質(zhì)效率高等優(yōu)點(diǎn)，也被用于環(huán)境工程領(lǐng)域［1］，并被稱為塔式曝氣池(后文簡(jiǎn)稱曝氣池)［2］.對(duì)曝氣池進(jìn)行的研究，有利于優(yōu)化曝氣方式、提高曝氣池氣含率、改進(jìn)曝氣池結(jié)構(gòu).數(shù)值模擬方法由于良好的經(jīng)濟(jì)性，并且可以獲得曝氣池內(nèi)流場(chǎng)形態(tài)、氣相分布、湍動(dòng)能、氣含率等更多的細(xì)節(jié)信息，被廣泛地應(yīng)用于研究曝氣池氣泡羽流特性［3］、液相速度［4］、氣泡直徑［5］等動(dòng)力學(xué)行為.

曝氣池內(nèi)，氣泡由于受到表面張力、升力、曳力等的影響，在上浮的過(guò)程受氣泡之間的不同速度差、湍流以及氣泡尾渦等因素發(fā)生聚并;當(dāng)湍流渦體的慣性力大于氣泡表面張力引起的附加力時(shí)，氣泡不斷變形直至破碎成更小粒徑氣泡［6］.傳統(tǒng)的CFD(computational fluid dynamics)方法將氣泡視為單一粒徑，未考慮氣泡的聚并和破碎效應(yīng)，忽視了氣泡大小分布對(duì)相間作用力以及液相湍動(dòng)的影響，無(wú)法準(zhǔn)確計(jì)算氣液體系的相間面積及預(yù)測(cè)氣液體系的傳質(zhì)行為［7］.眾多學(xué)者采用群體平衡模型考慮了氣泡的聚并和破碎效應(yīng)，并與歐拉雙流體模型耦合對(duì)氣液兩相流動(dòng)進(jìn)行研究［8-10］.Wang 等［8］采用CFD-PBM(population balance model)對(duì)鼓泡塔進(jìn)行模擬，結(jié)果顯示該模型對(duì)于預(yù)測(cè)塔式曝氣池的氣泡尺寸分布、界面面積、氣液傳質(zhì)速率方面準(zhǔn)確有效.Gupta等［9］采用CFD-PBM方法對(duì)矩形鼓泡塔進(jìn)行數(shù)值模擬，分析不同的聚并破碎求解方法以及升力、虛擬質(zhì)量力對(duì)曝氣池內(nèi)流場(chǎng)及氣含率的影響.徐琰等［10］針對(duì)咪唑類離子液體介質(zhì)，基于CFDPBM方法，研究不同表觀氣速下鼓泡塔內(nèi)氣液兩相速度場(chǎng)分布、氣含率以及氣泡尺寸等流體動(dòng)力學(xué)性質(zhì)，取得了滿意的效果.Li等［11］對(duì)柱形鼓泡塔8種不同入口分布及形狀進(jìn)行了模擬，顯示增加通氣管能夠有效改善塔內(nèi)氣含率.

然而以上的研究多針對(duì)氣液相間曳力、液體性質(zhì)、氣泡聚并破碎過(guò)程的求解算法等方面，對(duì)氣泡的聚并和破碎效應(yīng)下氣體入口位置不同導(dǎo)致曝氣池內(nèi)氣相分布、液相流場(chǎng)、氣泡數(shù)密度等方面仍鮮有研究.本文采用FLUENT流體力學(xué)計(jì)算軟件，基于歐拉雙流體模型耦合群體平衡模型，在對(duì)計(jì)算域網(wǎng)格及氣相分布與文獻(xiàn)［12］的曝氣試驗(yàn)對(duì)比驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，對(duì)不同入口位置下的實(shí)驗(yàn)室尺度曝氣池內(nèi)氣液兩相流進(jìn)行研究，分析曝氣池內(nèi)氣含率、氣泡數(shù)密度、流場(chǎng)等流體動(dòng)力學(xué)行為.研究結(jié)果為曝氣池的優(yōu)化設(shè)計(jì)及入口位置選擇提供更多依據(jù).

1 數(shù)學(xué)模型

采用歐拉雙流體模型用于模擬氣液兩相流動(dòng)，并耦合群體平衡模型模擬氣泡的聚并與破碎效應(yīng)，模擬過(guò)程中忽略氣液兩相間的質(zhì)量和熱量傳遞，且認(rèn)為氣相和液相為不可壓縮流體.

1.1 歐拉雙流體模型

質(zhì)量守恒方程

式中:α為體積分?jǐn)?shù);ρ為密度，kg/m3;u為速度;τ為剪切應(yīng)力，Pa;p為壓強(qiáng)，Pa;g為重力加速度，9.8 m/s2;下標(biāo)q為相區(qū)分，為g時(shí)表示氣相，為 l時(shí)表示液相;F為兩相的相間力，N;本文考慮了升力FL及曳力FD.如方程(3)～(5)所示.

動(dòng)量守恒方程

式中:d為氣泡直徑，m;CD為曳力系數(shù)，采用適用于不同形狀氣泡的 GRACE模型［13］，具體如方程(6)～(14)所示.

式中:Re為雷諾數(shù);

其中:M為Morton數(shù)，

J為分段函數(shù)，

其中，E為Eotvos數(shù)，

曝氣池內(nèi)氣液兩相湍流求解采用混合RNG(re-normalization group)k-ε模型，該模型被廣泛用于曝氣池內(nèi)湍流的模擬［14-15］，具體表述為

式中:k為湍動(dòng)能，m2/s2;ε為湍動(dòng)能耗散率，m2/s3;C1、C2為常數(shù);Gk，q為湍動(dòng)能產(chǎn)生項(xiàng);Πk，q和 Πε，q為氣相對(duì)液相影響源項(xiàng).

1.2 群體平衡模型

Hagesaether等［16-17］將氣液體系宏觀尺度群體平衡模型表述如下:

式中:n(v，t)為數(shù)量密度函數(shù);Ba、Da、Bb、Db分別為氣泡聚并生成項(xiàng)、氣泡聚并消亡項(xiàng)、氣泡破碎生成項(xiàng)和氣泡破碎消亡項(xiàng);β(v，v')為概率分布密度函數(shù);g(v')為破碎頻率;a(v，v')為聚并頻率.

采用離散方法求解方程(17)，模擬破碎過(guò)程采用 Luo等［18］提出的機(jī)理模型;聚并過(guò)程采用Luo［19］提出的機(jī)理模型.離散過(guò)程中不同粒徑的氣泡分為10組，具體的氣泡分組見(jiàn)表1所示［12］.

表1 氣泡直徑分組Tab.1 Bubble size group discretization

2 模型設(shè)置及計(jì)算方法

2.1 模型及網(wǎng)格

Ali等［4］研究發(fā)現(xiàn)塔式曝氣池二維和三維模型在速度預(yù)測(cè)等方面較為一致，二維模型能夠反映曝氣池中的氣液兩相作用.因此建立了與羅瑋［20］、肖浩飛［21］以及 Díaz 等［12］類似或一致的矩形曝氣池模型作為二維簡(jiǎn)化物理模型，如圖1(a)所示.模型的高度為 0.450 m，模型寬度為 0.200 m，設(shè)置了4個(gè)不同的入口位置算例，入口位置中心分別距離原點(diǎn) 0.100、0.110、0.125、0.146 m，分別稱為算例1、算例 2、算例 3以及算例 4，入口的長(zhǎng)度為0.018 m.

本文對(duì)5種不同單元數(shù)量的均一的結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格(5 763、7 353、10 050、14 400、22 500)進(jìn)行模擬，模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)對(duì)比后(見(jiàn)3.1節(jié))，選擇單元數(shù)量為10 050的網(wǎng)格劃分，其中x方向網(wǎng)格數(shù)量為67，y方向網(wǎng)格數(shù)量為150，如圖1(b)所示.

2.2 計(jì)算方法

采用有限體積法對(duì)第1章節(jié)中的方程離散，其中體積分?jǐn)?shù)項(xiàng)采用QUICK格式進(jìn)行離散，其他項(xiàng)的離散采用二階迎風(fēng)格式，速度和壓力采用耦合的SIMPLE算法，入口采用速度進(jìn)口邊界條件，空氣進(jìn)口速度值為 0.026 67 m/s［22］，入口氣泡粒徑為5.95 mm，出口采用脫氣邊界條件，其他物理邊界為固壁邊界條件.在穩(wěn)態(tài)下計(jì)算1 000步作為非穩(wěn)態(tài)計(jì)算的初始場(chǎng)，并繼續(xù)在非穩(wěn)態(tài)下計(jì)算100 s，殘差設(shè)置為 10－4，時(shí)間步長(zhǎng)為 0.01 s，最大迭代步為 30 步.

圖1 模型及網(wǎng)格劃分(單位:m)Fig.1 Physical model configurations and mesh(unit:m)

3 驗(yàn)證

3.1 網(wǎng)格驗(yàn)證

對(duì)2.1節(jié)算例1的物理模型在5種不同的網(wǎng)格劃分下，采用如上所述的數(shù)學(xué)模型和計(jì)算方法，對(duì)文獻(xiàn)［12］中的曝氣過(guò)程進(jìn)行模擬，模擬過(guò)程考慮了最大迭代步及時(shí)間步長(zhǎng)的影響，如表2所示.

表2 網(wǎng)格及計(jì)算參數(shù)驗(yàn)證Tab.2 Verification of mesh and calculated parameters

從表2可見(jiàn)網(wǎng)格數(shù)量增多達(dá)到22 725時(shí)，模擬結(jié)果反而與實(shí)驗(yàn)結(jié)果吻合較差，這與Díaz等［12］和Buwa等［23］的研究結(jié)果一致，其可能原因與湍動(dòng)譜有關(guān).時(shí)間步長(zhǎng)及最大迭代步也會(huì)影響模擬結(jié)果，因此選擇了網(wǎng)格數(shù)量為10 050的網(wǎng)格，時(shí)間步長(zhǎng)為0.010 0 s，最大迭代步為30步作為計(jì)算參數(shù)進(jìn)行模擬.此外，進(jìn)一步驗(yàn)證了模擬得到的氣相分布并與實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比，見(jiàn)3.2節(jié).

3.2 氣相分布驗(yàn)證

采用上文所述的物理模型、網(wǎng)格劃分、計(jì)算方法等對(duì)文獻(xiàn)［12］中的曝氣過(guò)程進(jìn)行模擬，氣相分布的模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)對(duì)比如圖2所示，發(fā)現(xiàn)模擬所得氣含率分布呈現(xiàn)“之”字形，入口附近氣含率最高，出口附近氣含率較低，由底部至頂部氣體分布范圍逐漸變大與實(shí)驗(yàn)所得的氣含率分布結(jié)果基本一致.

圖2 瞬態(tài)氣含率模擬與實(shí)驗(yàn)對(duì)比Fig.2 Comparison between experimental and computational results of instantaneous gas hold-up

圖 3 為監(jiān)測(cè)點(diǎn)(0.100，0.225)m 液相水平速度瞬時(shí)變化，選擇與文獻(xiàn)［12，22］相同的二維坐標(biāo)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，顯示速度隨時(shí)間呈周期性震蕩，這也意味著氣泡羽流在曝氣池中呈周期擺動(dòng)現(xiàn)象，與實(shí)驗(yàn)觀察相符.為進(jìn)一步驗(yàn)證模擬結(jié)果的正確性，對(duì)模擬得到的總的氣含率及氣泡羽流的震蕩周期與實(shí)驗(yàn)對(duì)比，同時(shí)為驗(yàn)證歐拉雙流體模型耦合PBM的優(yōu)越性，一并給出在相同的計(jì)算條件和數(shù)學(xué)模型下僅采用歐拉雙流體模型單一粒徑(5.95 mm)下的模擬結(jié)果，如表3所示.

圖3 監(jiān)測(cè)點(diǎn)瞬態(tài)水平方向液相速度Fig.3 Instantaneous horizontal liquid velocity at observation points

表3 氣含率及氣泡羽流擺動(dòng)周期模擬結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比Tab.3 Comparison between experimental and calculated results of gas hold-up and bubble plume oscillation period

其中采用歐拉雙流體模型耦合PBM模擬得到的總氣含率與實(shí)驗(yàn)極為接近且優(yōu)于歐拉雙流體模型與實(shí)驗(yàn)2.60%的誤差，此外采用歐拉雙流體模型耦合PBM模擬得到的氣泡羽流周期與實(shí)驗(yàn)誤差為1.79%優(yōu)于歐拉雙流體模型的3.16%，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文方法的正確性及優(yōu)越性.

4 結(jié)果與討論

4.1 液相流動(dòng)特性分析

圖4為曝氣池內(nèi)液相速度矢量圖，液相在氣相驅(qū)動(dòng)下向上流動(dòng)經(jīng)塔頂后沿兩側(cè)塔壁回流至塔底，在此過(guò)程中受入口位置不同的影響形成了不同形狀的旋渦結(jié)構(gòu).當(dāng)入口位置位于曝氣池底部中心時(shí)，在曝氣池兩側(cè)分別形成兩個(gè)對(duì)稱的漩渦，漩渦中心位于曝氣池偏下部，這與Díaz等［12］模擬得到的結(jié)果一致.隨著入口位置逐漸遠(yuǎn)離中心，如圖4(a)～(d)所示，曝氣池左側(cè)上方、中部右側(cè)以及底部區(qū)域形成了3個(gè)明顯的漩渦，這主要由于氣相貼近曝氣池右側(cè)上浮并驅(qū)動(dòng)液相流動(dòng)，在頂部區(qū)域受邊界條件影響，部分液相從曝氣池左側(cè)回流形成左側(cè)上方旋渦，剩余液相則從右側(cè)回流形成中部右側(cè)旋渦，在底部區(qū)域液相流動(dòng)受兩側(cè)壁面及上部液相回流影響形成底部的旋渦.隨著入口位置逐漸偏離曝氣池底部中心，漩渦的強(qiáng)度逐漸增強(qiáng).

圖4 液相時(shí)均速度Fig.4 Time-aver a ged liquid velocity field

圖5 (a)～(c)為監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水平方向液相速度，結(jié)合圖3(算例1)的模擬結(jié)果，發(fā)現(xiàn)不同算例中均呈現(xiàn)水平液相速度周期性震蕩，這意味著瞬時(shí)下曝氣池內(nèi)氣泡羽流和流場(chǎng)結(jié)構(gòu)也呈現(xiàn)著周期性變化.

圖5 監(jiān)測(cè)點(diǎn)瞬態(tài)水平方向液相速度Fig.5 Calculated instantaneous horizontal liquid velocity at observation point

此外，液相水平速度的振幅隨入口位置逐漸偏離曝氣池中心而逐漸降低，速度的震蕩周期也逐漸加長(zhǎng).不同于算例1、2、3，在算例4中，一個(gè)完整的震蕩周期內(nèi)液相水平速度的極大值為負(fù)值，結(jié)合圖4可以發(fā)現(xiàn)，此時(shí)底部區(qū)域的漩渦向上方膨脹并壓縮上方漩渦導(dǎo)致監(jiān)測(cè)點(diǎn)速度只有大小變化沒(méi)有方向改變.

4.2 氣相時(shí)均垂向速度分布及羽流擺動(dòng)周期

圖6為氣相垂直方向速度分布，不同算例垂向速度分布均呈現(xiàn)在曝氣池上部中間區(qū)域速度較高，意味著氣泡受浮力等作用力加速上浮.隨著入口位置逐漸偏離曝氣池中心，曝氣池底部區(qū)域氣相垂向速度的峰值逐漸增大，尤其在算例3和4中，氣相速度在曝氣池底部靠近右側(cè)壁面區(qū)域有明顯的高值分布，其原因是由于氣泡浮射流在邊壁附近區(qū)域由于附壁效應(yīng)(也稱為Coanda效應(yīng))會(huì)向邊壁傾斜甚至貼著邊壁流動(dòng)［24］，附壁效應(yīng)的存在導(dǎo)致曝氣池底部區(qū)域氣泡上升路徑變窄，相同曝氣量下氣速峰值不斷增大.在不同算例曝氣池靠近壁面以及底部區(qū)域，存在氣體垂向速度分布極低的區(qū)域，這主要是由于這些區(qū)域氣相分布極少造成的，同時(shí)入口位置的不同也會(huì)導(dǎo)致這些區(qū)域面積大小及分布存在差異，當(dāng)入口位置距離底部中心較遠(yuǎn)時(shí)，如算例3、4，氣相垂向速度的極低區(qū)分布在曝氣池底部左側(cè)，當(dāng)入口位置處于底部中心或距離中心較近時(shí)，垂向速度極低區(qū)分布在曝氣池壁面兩側(cè)附近.

圖6 時(shí)間平均垂直方向氣相速度分布Fig.6 Time-averaged distribution of the vertical gas velocity

氣泡在液相中上升時(shí)，由于受到周邊壓力不平衡的影響，會(huì)產(chǎn)生與氣泡上升方向垂直的剪切誘導(dǎo)力，同時(shí)升力的作用也導(dǎo)致氣泡沿著剪切速度較小的方向移動(dòng)，這些因素導(dǎo)致曝氣池內(nèi)旋渦結(jié)構(gòu)改變以及氣泡羽流不斷擺動(dòng).圖7為不同算例下的氣泡羽流擺動(dòng)周期.隨著入口位置距離曝氣池中心越來(lái)越遠(yuǎn)，羽流擺動(dòng)周期逐漸增大，算例1的擺動(dòng)周期最小，算例3的擺動(dòng)周期最大，但在算例4中羽流擺動(dòng)周期反而減小，這可能是由于入口位置距離壁面較近，羽流擺動(dòng)受右側(cè)壁面邊界的影響所造成的.

圖7 氣泡羽流擺動(dòng)周期Fig.7 Bubble plume oscillation period

4.3 氣相分布及氣含率

如圖8所示，為100 s時(shí)間內(nèi)的氣相時(shí)間平均分布，在不同入口位置算例中，氣相總體呈底部區(qū)域分布面積小，頂部區(qū)域分布面積廣，當(dāng)入口位置偏離曝氣池底部中心時(shí)，底部氣相分布面積逐漸減小氣含率值逐漸增大，在圖8(d)算例4中底部區(qū)域氣相的分布面積最小.在不同算例中均存在著不同面積的氣含率極低區(qū)域，其主要分布在曝氣池底部及入口位置對(duì)側(cè)的壁面區(qū)域.圖8(a)算例1中，由于入口位置及模型的對(duì)稱性以及受到液相旋渦的影響(見(jiàn)圖4)，氣相分布形狀近似柱形呈x=0.1 m對(duì)稱;在圖8(c)算例3及圖8(d)算例4中，受附壁效應(yīng)的影響氣相在底部區(qū)域貼近壁面分布，在曝氣池中部受瞬時(shí)針旋渦的剪切使得氣相分布逐漸擺脫右側(cè)壁面且分布面積進(jìn)一步擴(kuò)大，在曝氣池頂部受逆時(shí)針旋渦影響，氣相分布在頂部偏右側(cè)區(qū)域，最終整個(gè)氣相分布呈類“之”字形.通過(guò)以上分析可以得出，針對(duì)矩形塔式曝氣池的設(shè)計(jì)過(guò)程中，應(yīng)避免入口位置距離壁面較近的設(shè)計(jì)方式，這會(huì)導(dǎo)致底部曝氣效果較差且曝氣區(qū)域的實(shí)際面積較小等缺陷;采用入口位于塔式曝氣池中心的設(shè)計(jì)，能夠保證曝氣區(qū)域面積較大且不同高度區(qū)域曝氣更為均勻.

圖8 曝氣池時(shí)間平均氣含率分布Fig.8 Time-averaged gas hold-up distribution for various cases

氣含率作為影響曝氣池傳質(zhì)的重要因素之一其大小對(duì)于曝氣設(shè)計(jì)具有重要意義.較高的氣含率能夠促進(jìn)好氧微生物代謝，加速分解污水中有機(jī)物.如圖9所示為不同入口位置下曝氣池內(nèi)的氣含率，發(fā)現(xiàn)算例1、2、3的氣含率逐漸增大但增長(zhǎng)幅度較小，氣含率的最大值出現(xiàn)在算例3，而在算例4中，氣含率最小.由于影響氣含率的因素眾多，包括氣體停留時(shí)間、氣相分布面積、氣體速度、氣相摻混能力等，其中算例1至算例3氣含率增大的可能原因與旋渦強(qiáng)度較強(qiáng)湍動(dòng)能較大有關(guān)，導(dǎo)致氣液摻混能力較強(qiáng)氣含率最大.而算例4中，雖然旋渦強(qiáng)度及湍動(dòng)能較大，但底部氣速過(guò)快導(dǎo)致氣體停留時(shí)間較少，此外氣相分布面積也較小，這些綜合因素導(dǎo)致了氣含率的降低.

圖9 氣含率對(duì)比Fig.9 Comparison of gas hold-up

4.4 氣泡數(shù)密度

在以往對(duì)曝氣池的模擬過(guò)程中，著重于對(duì)液相速度、氣相分布以及氣含率等指標(biāo)進(jìn)行描述，而對(duì)于每立方米氣泡數(shù)量的多少(即氣泡數(shù)密度)的分析較少.在同樣的氣含率下，氣泡的直徑越小，則氣泡數(shù)量越多氣液傳質(zhì)比表面積越大，從而微生物生長(zhǎng)代謝能夠利用的氧氣量也越多.圖10為不同入口位置下曝氣池一個(gè)周期內(nèi)的氣泡數(shù)密度的時(shí)均統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)入口位置對(duì)于氣泡數(shù)密度的大小及分布沒(méi)有十分顯著的影響，在小于5.95 mm的不同粒徑分組中，氣泡數(shù)密度普遍高出大于5.95 mm的不同粒徑分組中氣泡數(shù)密度1～2個(gè)量級(jí)，氣泡數(shù)密度最大值出現(xiàn)在直徑為5.95 mm的分組.導(dǎo)致小于5.95 mm粒徑組氣泡數(shù)密度遠(yuǎn)高于大于5.95 mm粒徑組氣泡數(shù)密度的原因是由于注入的氣泡粒徑為5.95 mm，并且低速下氣泡聚并尤其是大氣泡的聚并較難發(fā)生，而氣泡的破碎是由于湍流渦體的慣性力大于氣泡表面張力引起的附加力導(dǎo)致的，氣泡的破碎效應(yīng)較強(qiáng)，Buwa等［23］在實(shí)驗(yàn)中也觀察到了在低速下氣泡不易聚并這一現(xiàn)象.在算例3和4中，對(duì)比氣泡粒徑大于5.95 mm的氣泡分組發(fā)現(xiàn)氣泡數(shù)密度均多于相同粒徑組中算例1和算例2，其主要是由于在算例3和算例4曝氣池底部氣相分布有明顯的高值區(qū)且分布范圍更窄，有利于氣泡的碰撞聚并.

圖10 不同分組下氣泡數(shù)密度Fig.10 Bubble number densities in different size groups

5 結(jié)論

本文采用歐拉雙流體模型耦合PBM模型對(duì)4種不同入口位置下塔式曝氣池內(nèi)氣液動(dòng)力學(xué)行為進(jìn)行數(shù)值模擬，探討入口位置對(duì)氣含率、氣泡數(shù)密度、氣相速度分布等的影響，得到以下結(jié)論:

(1)歐拉雙流體模型耦合群體平衡模型能夠考慮真實(shí)氣泡破碎與聚并效應(yīng)，相比于單一粒徑的歐拉雙流體模型能夠更好的模擬二維條件下曝氣池氣液兩相規(guī)律，模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)相符.

(2)隨著入口位置逐漸偏離曝氣池底部中心，曝氣池內(nèi)由兩個(gè)對(duì)稱分布的旋渦發(fā)展為分布在曝氣池左側(cè)上部區(qū)域、中部右側(cè)區(qū)域以及底部區(qū)域的3個(gè)不同大小旋渦，且旋渦強(qiáng)度逐漸增強(qiáng);瞬時(shí)液相水平速度呈周期性震蕩，振幅隨入口位置遠(yuǎn)離曝氣池中心而不斷縮小.

(3)曝氣池內(nèi)氣含率及其分布、氣相垂向速度峰值、氣泡羽流擺動(dòng)周期均與入口位置有關(guān)，當(dāng)入口位置偏離曝氣池底部中心時(shí)，氣相垂向速度峰值增大，氣相的底部分布區(qū)域面積減小，而氣含率及氣泡羽流擺動(dòng)周期均先增大后減小;在入口位置相對(duì)一側(cè)壁面附近區(qū)域及底部區(qū)域分布著氣含率極低區(qū).

(4)入口位置的改變對(duì)曝氣池內(nèi)氣泡數(shù)密度的大小及分布沒(méi)有十分顯著的影響，曝氣池內(nèi)氣泡破碎形成的小氣泡數(shù)量個(gè)數(shù)明顯多于聚并形成的大氣泡個(gè)數(shù).

致謝:論文模擬過(guò)程中華東理工大學(xué)陳彩霞教授、江蘇大學(xué)詹水清老師、上海交通大學(xué)的梁曉飛碩士對(duì)數(shù)值模擬提供了很好的建議及幫助，在此一并感謝!

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