首页 时事 民生 政务 教育 文化 科技 财富 体娱 健康 情感
更多
旅行 百科 职场 楼市 企业 乐活 学术 汽车 时尚 创业 美食 幽默 美体 文摘

天津大学|王俊男，付涛涛，等：T型微混合器内均相混合的数值模拟

学术   2024-09-29 16:51   北京  

T型微混合器内均相混合的数值模拟

王俊男 何呈祥王忠东朱春英马友光付涛涛 

（天津大学化工学院，化学工程联合国家重点实验室，天津 300072）

DOI：10.11949/0438-1157.20230665


摘 要 采用计算流体力学方法（CFD）对三种不同类型的T型微混合器的被动式混合进行了数值模拟。分析了简单微混合器内混合指数和压降与入口速度、扩散系数和管径之间的关系，同时研究了含有内构件混合器中结构参数对混合的影响。研究结果表明，层流状态下，在简单混合器中，混合指数随着Reynolds数Re、Schmidt数Sc和Peclet数Pe的增大而增大，同时压降随Re的增大而增大、随Pe的增大而减小。在T型混合器内加入肋板和障碍物后，混合指数随Re的增大先增大后减小；肋板长度越长，障碍物内径越大，混合效果越好，但相应的压降也越大。
关键词 数值模拟；混合；微通道；均相；过程强化

Numerical simulation of homogeneous mixing in T-junction micromixers

WANG Junnan HE ChengxiangWANG ZhongdongZHU ChunyingMA YouguangFU Taotao 

（State Key Laboratory of Chemical Engineering, School of Chemical Engineering and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China）

Abstract: Computational fluid dynamics (CFD) was used to numerically simulate passive mixing of three different types of T-junction micromixers. The relationship between the mixing index and pressure drop loss in a simple micromixer and the inlet velocity, diffusion coefficient and pipe diameter was analyzed. The effects of structural parameters on mixing in a mixer with internal components were also studied. The results show that the mixing index increases with the increase of Reynolds number, Schmidt number and Peclet number, while the pressure drop loss increases with the increase of Reynolds number and decreases with the increase of Peclet number in laminar flow state. After adding ribs and obstacles to the T-junction micromixer, the mixing index increases first and then decreases as Re increases. The longer the rib length, the larger the inner diameter of the obstacle, and the better the mixing effect. However, the corresponding pressure drop is also greater.
Keywords: numerical simulation；mixing；microchannel；homogeneous phase；process intensification

引 言

微通道因为具有体积小且紧凑的优势[1-2]，从而减少了样品的消耗和制造费用。微化工技术被广泛应用于许多化学和生物领域[3-5]。微混合器是微化工系统及设备和微全分析系统的重要组成部分[6-9]。在微化工应用中，微混合器的混合能力会影响整个系统的性能。例如，在许多生物工程中，细胞的快速混合是必不可少的[10]。有效的混合能够显著减少分析的时间以及提高检测的灵敏度[11-12]。
微混合器因为体积小，混合主要通过分子间的扩散作用实现[13]。微混合器根据是否需要外部提供能量，分为主动式混合器和被动式混合器[14]。主动式混合器需要外部提供能量源，如电场[15]、磁场[16]和声场[17]等，然而这种方式较难控制，且能耗较大。被动式混合器则不需要外部提供能量，通过微通道的形状和结构即可实现混合[18]。近年来，许多学者对被动式混合器进行了数值模拟和实验研究。Jeon等[19]对不同结构的微混合器进行了数值模拟，发现在低Re下，人字形的混合效果最好，该结论也被实验所验证。Mouheb等[20]通过实验与数值模拟的方式研究了T型和十字型微混合器内流体的混合，发现十字型微混合器混合效果更好。Tripathi等[21]通过数值模拟的方式分析了1 ≤ Re ≤ 100范围内螺旋混合器中水和乙醛的混合效率以及压降，并与蛇形和直型微混合器进行了比较。结果表明，在Re=1时，三种微混合器的混合效果相差不大；但在Re较大时，因为形成了二次涡旋，螺旋混合器比其他两种混合器的效果更好。另外，在Re较小时，三种混合器的压降基本相同；在Re较大时，螺旋和蛇形微混合器的压降略高于直型微混合器。Wong等[22]通过在十字型微混合器出口通道中加入静态混合元件实现了混合性能的显著提高。Mouza等[23]提出了一种新型的混沌式微混合器，研究了用于诱导二次流动的弯曲通道、分裂和重组结构以及由于向前和向后的步骤而产生的流动分离。Miranda等[24]对带有交替流动和障碍物的微混合器进行了数值模拟，发现混合随着障碍物数量的增加而加强。Lin等[25]利用数值模拟和实验研究了含有J型挡板的T型微混合器的混合性能。结果发现，混合分数随着挡板数量和Re的增加而增加。Jen等[26]开发了一种具有扭曲微通道的混沌微混合器，发现倾斜微混合器改善混合最有效。Chung等[27]提出一种在混合室中使用自循环的被动微混合器，发现在Re = 1时，自循环混合器的混合效率是无混合室直通道混合效率的7.2~150倍。当Re为50时，自循环混合器的混合效率比直通道中的混合效率提高了约30%。Stroock等[28]提出了一种交错的人字形混合器，通过产生混沌流来加强混合。Viktorov等[29]提出两种新型被动式混合器（Y-Y式和H-C式）。Falk等[30]通过Villermaux/Dushman测试反应，对T型微混合器和基于SAR或多层概念的微混合器进行了全面的研究。Rasouli等[31]通过在T型微混合器中增加障碍物和凹槽以提高混合效果。Zare等[32]研究了具有重复L型单元的微通道的混合，发现由于重复L型单元的存在，蛇形微通道中的压降随着Reynolds数的增加而迅速增大。被动式微混合器的混合改善趋势与微通道的几何形状和流体流速有关；通过使用非周期性设计，可以获得更好的混合性能。然而，以上对微混合器中流体混合规律的研究主要集中在对Re的考察，关于操作参数（入口速度、扩散系数和管径）和内构件对混合指数和压降的影响的研究十分有限。
本文使用计算流体力学方法（CFD）进行数值模拟，研究T型微混合器内的被动混合。使用混合指数和压降来评价混合效果。研究简单的T型微混合器内的混合性能及入口速度、扩散系数和管径对混合的影响。通过加入肋板和障碍物增加扰动来增强混合。最后，对三种混合器的混合效果进行比较。

1 数值模拟方法

所研究的T型微混合器的截面为矩形，具有对称的几何结构。为了简化模型减少计算量，本文采用二维微混合器模型进行数值模拟。对比三维模型，二维模型极大地降低了计算量，同时也能获得精确的流场、浓度场和速度场的分布情况。三种T型微混合器的结构如图1所示。图1(a)表示简单的T型微混合器；图1(b)表示在简单的T型微混合器的主通道的上下壁面嵌入了肋板（厚0.1 mm），肋板长及上下肋板间距均为0.5 mm，；图1(c)表示在简单的T型微混合器的主通道上增加了障碍物，障碍物的内径为0.3 mm。

图1   三种混合器几何图Fig.1   Geometries of three mixers

1.1 计算模型

本文的研究对象为稳态不可压缩的牛顿型流体。基于连续介质假设建立如下控制方程[33-36]。
质量守恒方程：

(1)
动量守恒方程：

(2)
式中，u为流体的速度矢量；P为流体对管路的压力；ρ为流体密度；υ为流体运动黏度。
对于微通道内的混合，流体的传质可用对流扩散方程描述：

(3)
式中，C为流体的浓度，mol/m3；D为流体的扩散系数，m2/s。

1.2 边界条件

在数值模拟时，设置微混合器的初始条件和边界条件如下：入口1和入口2的浓度分别为0和1 mol/m3，两入口的流体均选择水溶液，其动力黏度和扩散系数分别为1 mPa∙s和10-9 m2/s，密度为1000 kg/ m3，出口静压力为0，两入口流速条件均为层流，流体与壁面无滑移。

1.3 混合器的性能评价

1.3.1 混合指数
本文采用垂直于流动方向截线上浓度的标准差来定量地描述混合效果。混合效果越好，标准差越接近于零。相反，混合效果越差，标准差越大。这个定量描述混合效果的混合指数可以表示为[37]：

(4)
式中，N为统计区域中被统计量的个数；Ci为统计区域的浓度；为统计区域中浓度的平均值。M的值为0~1，当没有混合时，M = 0.5；当完全混合均匀时，M = 0。当某一截面上的混合指数趋近0时，可认为两流体达到了充分的混合。
1.3.2 压降
因为流体都存在黏性，而且在流动过程中也会受到阻力的影响，因而存在沿程压力损失和局部压力损失。在微通道中，由于受通道粗糙度等参数的影响，流体在流动过程中的静压力会发生变化，两个不同截面上压力大小不同，如果压差过大，流体对微通道的压迫性越大，容易造成通道的泄漏。因此，对于微混合器设计而言，压降是一个重要参考指标，计算公式为：

(5)
式中，P1、P2分别为微通道中进口与出口的流体静压力。

1.4 无量纲数

Reynolds数（Re）为惯性力和黏性力的比:

(6)
式中，d为微通道的内径；U为入口速度；μ为流体的动力黏度。
Schmidt数（Sc）为动量扩散率与质量扩散率的比值：

(7)
Peclet数（Pe）为对流速率与扩散速率之比：

(8)

2 结果与分析

2.1 有效性验证

为了验证数值模拟方法的有效性，利用Liu等[38]研究的直通道混合的实验数据对本文数值模拟方法的数据进行验证。不同Re对混合的影响如图2所示。由图2可以看出，本文数值模拟的结果与文献实验数据的结果基本一致，说明本文所采用的数值模拟方法是有效的。

图2   不同Re对混合的影响Fig.2   Effect of different Reynolds number on mixing

2.2 无关性验证

对于数值仿真而言，网格划分至关重要。一般而言，对于同一个模型，网格的数量越多，计算的精度就越高，但同时计算量也会更大，因此在划分网格时需要权衡这两个因素。本文划分网格选用物理场控制网格方式，通过几何模型自动进行划分，选取了常规、细化、较细化、超细化和极细化五个案例进行研究，结果如图3(a)所示。从图3(a)可以看出，在计算单元数增加到15701个后，混合指数不再变化。因此，网格的无关性得到了保证。此时出口处的单元数为17个，网格划分如图3(b)所示。

图3   网格数对混合指数的影响Fig.3   Effect of grid number on mixing index

2.3 简单混合器

2.3.1 入口速度对混合的影响
流体的入口速度是影响微混合器混合效果的重要因素之一，入口速度不同，混合效果也不同。本文通过改变流体的入口速度来改变Re的大小[39]，同时保持其他参数不变。入口速度范围为0.1~10 mm/s，对应的Re范围为0.1~10。在微通道内，Re是表征流体流动状态以及质量的横向传输的重要参数。对于T型微混合器，其混合主要通过扩散作用。图4(a)为不同Re下混合指数在不同入口距离下的变化情况。可以看出，随着入口距离的增加，即越远离入口，其混合指数越小，混合效果越好。这是因为随着入口距离的增加，流体在微通道内的扩散时间更长，因而混合效果更好。随着Re的增大，混合指数不断增大，表明其混合效果变差。Re为0.1与0.5时，两者的混合效果相差较大，而当Re大于1后，流体的混合效果相差不大。流体的扩散系数由流体本身的性质所决定，当流体确定时，其扩散系数是一定的，相互间扩散的速度是一定的。在Re较低时，其入口速度较小，流体在微通道内停留的时间更长，流体间的扩散时间也更长，因而在沿程相同位置的混合效果更好；反之，在Re较大时，其入口速度较大，流体在微通道内停留的时间短，流体间的扩散时间短，其在沿程相同位置的混合效果更差。Re与ΔP的变化关系如图4(b)所示，随着Re的不断增加，ΔP越来越大，这是因为Re越大，其入口速度越大，而根据Hagen-Poiseuille方程[40]，ΔP与U成正比，因而其ΔP越大。

图4   Re与混合指数和压降的关系(Sc = 2000, d = 1 mm)Fig.4   The relationship between Reynolds number and mixing index and pressure drop (Sc = 2000, d = 1 mm)
2.3.2 扩散系数对混合的影响
流体的扩散系数是影响微混合器混合效果的另一重要因素。本文中Sc的改变通过改变流体的扩散系数来实现，同时其他的参数保持不变。扩散系数的范围为5×10-11~5×10-9 m2/s，对应的Sc范围为200~20000。图5(a)为不同Sc下混合指数在不同入口距离下的变化情况。可以看出，随着入口距离的增加，即越远离入口，其混合指数越小，混合效果越好。随着Sc的增大，混合指数不断增大，混合效果越来越差。而当Sc为2000和10000时，两者的混合效果相差最大；当Sc为10000和20000时，混合效果相差最小。对于一定的入口速度，混合的效果主要由流体的扩散系数决定。在Sc较低时，扩散系数较大，在一定的停留时间下，其相互间纵向扩散的速度较大，因而其混合指数小，混合效果好；反之，在Sc较大时，扩散系数较小，相互间纵向扩散的速度小，其混合指数大，混合效果差。如图5(b)所示，当Sc为200时，其混合指数接近于0，可认为已经混合均匀；当Sc为1000时，混合效果较好；而当Sc为20000时，混合效果很差。

图5   混合指数与Sc的关系(Re = 0.1, d = 1 mm)Fig.5   The relationship between mixing index and Schmidt number (Re = 0.1, d = 1mm)
2.3.3 管径对混合的影响
微通道的管径大小对微混合器的混合效果也有很大的影响。本文通过改变微通道的管径大小以改变Pe的大小，同时其他参数保持不变。管径的范围为0.8~10 mm，对应的Pe范围为400~5000。图6(a)为不同Pe下混合指数在不同入口距离下的变化情况，图6(b)为Pe与ΔP的变化关系。由图6(a)可知，随着入口距离的增加，流体在通道内的停留时间增加，因此混合指数越来越小，在出口处达到最小，混合效果最好。随着Pe的增大，其混合指数不断增大，混合效果变差。当Pe为400、500和1000时，混合效果相差较大；而当Pe大于2000时，混合效果相差较小。对于微混合器而言，流体的混合主要由分子间的扩散作用所决定。在低Pe时，分子间的扩散作用占主导，所以此时混合指数较小，混合效果较好；在Pe较大时，扩散距离较大，因而混合指数较大，混合效果比较差。由图6(b)可知，ΔP随着Pe的增大而不断减小，其原因是Pe越大，微通道的管径越大，根据Hagen-Poiseuille方程，ΔP与d的四次方成反比，因此其ΔP较小。

图6   混合指数和压降与Pe的关系(U = 0.1 mm/s, Sc = 2000)Fig.6   The relationship between mixing index and pressure drop and Peclet number (U =0.1 mm/s, Sc = 2000)

2.4 加肋板混合器

2.4.1 入口速度对混合的影响
加肋板混合器作为一种强化混合的方式，主要是通过增加流体的扰动，引入一定的湍流流动以增强混合效果。图7(a)为加肋板混合器中不同Re下混合指数在不同入口距离下的变化情况。图7(b)为Re与ΔP的关系变化。由图7(a)可知，对于不同的Re，在出口处其混合效果都达到最好，与简单混合器一致。与简单混合器不同的地方在于，混合指数并非随着Re的增加而不断增加，当Re大于10时，混合指数随Re增大而减小，这是因为当Re较大时，入口速度比较大，在流经肋板时由于面积减小，速度加快，而在肋板的背面速度为0，形成了旋涡，造成了一定的湍动，增强了混合。随着Re不断增大，在肋板附近逐渐形成旋涡，如图7(c)所示。由图7(b)可知，ΔP随Re的增大而增大，与简单混合器类似；与简单混合器不同之处在于其ΔP有了较大的增加，这是因为加入的肋板在增加扰动的同时也对流体的流动产生了一定的阻碍作用，流体流动的流通面积减小，造成流体被挤压，因而ΔP较大。

图7   加肋板后Re与混合指数和压降的关系(Sc = 2000, d = 1 mm)Fig.7   The relationship between the Reynolds number and the mixing index and the pressure drop after adding the ribbed plate (Sc = 2000, d = 1 mm)
2.4.2 肋板长度对混合的影响
肋板的长度L是影响混合效果的一个重要因素。肋板的长度与流体流经微通道的流通截面积大小有很大的关系。保持其他结构参数不变，通过对不同肋板长度的微混合器的数值模拟计算，分析其肋板长度在不同Re下对混合的影响以及对ΔP的影响，得到的结果如图8所示。图8(a)为不同肋板长度下的微混合器混合指数随Re的变化曲线。可以看出，不同Re下，混合指数都随着肋板长度的增加而减小，混合效果加强。这是由于肋板长度增加，微通道壁面与肋板间的距离减小，流体的流通截面积减小，因而流体的速度增加，流体与肋板更易形成旋涡，进而促进流体的混合。混合指数则随着Re的增大先增大后减小。当Re较大时，流体在流经肋板时更易形成旋涡，从而增强混合。图8(b)是在不同肋板长度下ΔP随Re的变化曲线。可以看出，ΔP随Re的增大显著增大。在Re小于10时，不同肋板长度，ΔP随Re的增长趋势基本一致。当Re大于10时，ΔP随Re的增长趋势明显增大，其斜率明显大于Re小于10时的斜率，这也与图8(a)展现的规律一致，在Re大于10时，流体在肋板处形成旋涡，因而混合效果得到增强，同时ΔP增大更快。

图8   肋板长度对混合的影响(Sc = 2000, d = 1 mm)Fig.8   Effect of rib plates length on mixing (Sc = 2000, d = 1 mm)

2.5 加障碍物混合器

2.5.1 入口速度对混合的影响
与加肋板混合器类似，加障碍物混合器是另一种强化混合的方式，通过对微通道内流体流线的改变，增强扰动，引入一定的湍流增强混合。图9是Re为1~100时微通道内局部速度的流线图。可以看出Re = 1时，通道内无明显涡流，这表明流体在通道内呈层流流动，混合主要依靠分子间的扩散作用；当Re = 50时，流体的流线发生改变，障碍物的右侧出现了旋涡；当Re = 100时，流体在通道内受障碍物的影响，形成了局部旋涡流，随着局部涡流的出现，使原来的层流流动状态改变，对流扩散混合作用增强。

图9   微通道内局部速度流线图Fig.9   Local velocity flow diagram in microchannel
图10为不同Re下入口距离对混合的影响以及Re对ΔP的影响。由图10(a)可知，Re较大时，因为形成旋涡，混合效果得到了增强。图10(b)为ΔP随Re的变化曲线。当Re小于10时，ΔP的增加较缓慢，而当Re大于10时，曲线的斜率比较陡峭，这是形成了旋涡造成的。

图10   加障碍物后Re与混合指数和压降的关系(Sc = 2000, d = 1 mm)Fig.10   The relationship between Reynolds number and mixing index and pressure drop after adding obstacles (Sc = 200, d = 1 mm)
2.5.2 障碍物内径大小对混合的影响
障碍物的内径(r)大小对混合有很大的影响，保持其他结构参数不变的情况下，改变障碍物的内径，对其在不同Re下进行模拟，得到的结果如图11所示。图11(a)是在不同障碍物数量下，Re对混合指数的影响。与障碍物数量展现的规律不同，障碍物不同内径之间的差别较大，但总体趋势相同，随着Re的增大，混合指数先增大后减小，其原因也是Re较大，容易形成旋涡，从而增强混合效果。障碍物的内径越大，流体流动的流通截面积越小，流体受到的扰动程度越强，形成的旋涡越大。图11(b)展现的是ΔP随Re的变化曲线。总体上与前面论述的规律相同，ΔP随Re的增大而增大。不同障碍物内径之间的差别较大。这是因为障碍物不同的内径对形成旋涡的影响程度不同，障碍物的内径越大，与流体接触的面积越大，对流体所造成的阻力越大，因而ΔP越大。

图11   障碍物内径大小对混合的影响(Sc = 2000, d = 1 mm)Fig.11   Effect of inner diameter of obstacle on mixing(Sc = 2000, d = 1 mm)

2.6 三种混合器比较

2.6.1 入口速度对混合的影响
图12比较了不同微混合器Re与混合指数的关系。图12(a)为Re为100时，三种混合器混合指数随入口距离的变化。可以看出，在入口距离大于5 mm后，三种混合器的混合指数随着入口距离的增加呈线性变化，但由于旋涡的影响，加肋板混合器变化得最快，其次是加障碍物混合器，最后是简单混合器。图12(d)展示了Re为100时三种混合器的浓度分布。可以看出，在加了肋板和障碍物之后，混合有了一定的强化。图12(b)表示在不同混合器下，Re对混合指数的影响。从图中可以看出，在Re较小时，三种混合器混合效果相差不大；但当Re大于10时，因为加肋板混合器和加障碍物混合器形成了旋涡，混合效果得到了加强，因而混合指数相差较大。图12(c)为不同混合器下，ΔP随Re的变化曲线。可以看出，对于ΔP，加肋板混合器>加障碍物混合器>简单混合器。这是因为对比简单混合器，加了肋板和障碍物的混合器对流体的流动造成了一定的阻碍作用，所以压力损失较大，加肋板混合器与加障碍物混合器相比，肋板对流体的阻碍作用更大，因而压力损失更大。

图12   不同混合器下Re与混合指数和压降的关系(Sc = 2000, d = 1 mm)Fig.12   The relationship between Reynolds number and mixing index and pressure drop in different mixers (Sc = 2000, d = 1 mm)
2.6.2 扩散系数对混合的影响
图13比较了Sc对三种混合器混合的影响。图13(a)为Sc为2000时，三种混合器混合指数随入口距离的变化。由图可以看出，在溶液刚进入到水平微通道的一段距离，3种T型微混合器的混合效果相差不大。但是，当距离继续增加时，由于内构件造成的扰动，三种混合器的混合效果开始拉开差距，最终在出口时加肋板混合器的混合效果最好。由图13(b)可知，混合指数随着Sc的增大而增大，混合效果越来越差，这是因为Sc越大，扩散系数越小，在一定的停留时间下，其相互间纵向扩散的速度越小，因而混合效果越差。而三种混合器中，简单混合器的混合效果最差，加肋板混合器和加障碍物混合器混合效果相差不大。这是因为当Re较小时，入口速度较小，加肋板和加障碍物后造成的扰动虽然较小，但对比简单混合器而言，这些扰动对混合进行了强化，因而混合效果强于简单混合器。因为肋板和障碍物造成的扰动相差不大，故这两种混合器的混合效果基本相同。

图13   不同混合器Sc与混合指数的关系(Re = 0.1, d = 1 mm)Fig.13   The relationship between Schmidt number and mixing index of different mixers (Re = 0.1, d = 1 mm)
2.6.3 管径对混合的影响
图14比较了Pe对不同混合器混合的影响。图14(a)展示了Pe为500时，三种混合器混合指数随入口距离的变化。由图可知，同样在溶液刚进入水平微通道的一段距离，三种混合器的混合效果相同。随着溶液继续向前流动，由于内构件造成的扰动，三种混合器的混合效果出现了差异。由于加肋板混合器造成的扰动较大，在出口处，加肋板混合器的混合效果最好，而简单混合器混合效果最差。图14(b)为Pe对混合指数的影响。首先，从图中可以看出，混合指数随着Pe的增大而增大，混合效果越来越差。而对于不同的混合器而言，在Pe较小时，加肋板混合器的混合效果最好，这是因为在Pe较小时，微混合器的内径较小，肋板更容易形成旋涡；在Pe较大时，微混合器的内径较大，障碍物对比肋板更容易形成旋涡，因而此时加障碍物混合器的混合效果最好。

图14   不同混合器Pe与混合指数的关系(U = 0.1 mm/s, Sc = 2000)Fig.14   The relationship between Peclet number and mixing index in different mixers (U = 0.1 mm/s, Sc = 2000)

3 结论

本文采用数值模拟的方式，对三种不同的T型微混合器的混合规律进行了模拟。主要结论如下。
(1) 在简单混合器中，混合指数随着Re、Sc和Pe的增大而增大，同时压降随Re的增大而增大，随Pe的增大而减小。
(2) 在T型混合器内加入肋板和障碍物后，因为形成了旋涡，混合指数随Re的增大，先增大后减小；肋板长度越长，障碍物内径越大，混合指数越小，混合效果越好。压降随Re的增大而增大，随肋板长度的增加以及障碍物内径的增大而增大。
(3) 三种微混合器在Re较小时，混合效果相差不大；在Re为100时，加肋板混合器的混合效果最好，但其压力损失也最大。三种混合器的混合指数都随Sc和Pe的增大而增大，对于不同的Sc，简单混合器的混合效果最差；在Pe较小时，加肋板混合器的混合效果最好，而在Pe较大时，加障碍物混合器的混合效果最好。

引用本文： 王俊男, 何呈祥, 王忠东, 朱春英, 马友光, 付涛涛. T型微混合器内均相混合的数值模拟[J]. 化工学报, 2024, 75(1): 242-254 (WANG Junnan, HE Chengxiang, WANG Zhongdong, ZHU Chunying, MA Youguang, FU Taotao. Numerical simulation of homogeneous mixing in T-junction micromixers[J]. CIESC Journal, 2024, 75(1): 242-254)

第一作者：王俊男（2000—），男，硕士研究生，w2045768173@163.com

通讯作者：付涛涛（1983—），男，博士，研究员，ttfu@tju.edu.cn




 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMjI2NzAyOA==&mid=2247554800&idx=1&sn=11676e4f0a8b27e92bc9c5ea0072673a
化工学报
《化工学报》（月刊）是我国化工领域权威性学术期刊，EI、SCOPUS收录，由中国化工学会和化学工业出版社共同主办、化学工业出版社出版。
 最新文章
天津大学|田镇岭，陈志豪，宇高义郎：微通道型气泡泵驱动两相流传热特性
大连理工大学|王禹丹，徐晨，阮达，春江，马学虎：V形沟槽纳米线团簇表面的毛细抽吸-补液蒸发传热特性研究
大连理工大学|朱子厚，潘丰，赵鹏飞，贺缨：加热表面材质对核态沸腾换热影响的流-热耦合数值研究
西南石油大学|向腾龙，王治红，汪贵，李龙：液化天然气冷能梯级利用的多功能集成系统研究
东北电力大学|王迪，崔颖晗，孙灵芳，周云龙：超临界二氧化碳混合工质储能系统热力学分析
东北电力大学|皮若冰，周云龙：直接Z型异质结体系光催化还原二氧化碳研究进展
中国石油大学（北京）|张佳颖，王聪，王雅君：CNT-Co/Bi2O3催化剂光催化协同过硫酸盐活化高效降解四环素
转载丨2025年第八届全国化学工程与生物化工年会第一轮通知
北京化工大学丨李季，王建林，王雯，等：基于DBSVDD-RVR的多模态间歇过程质量变量在线软测量
河南工业大学丨郭鑫，李文静，乔俊飞：基于自组织模块化神经网络的污水处理过程出水参数预测
华南理工大学|赵武灵，满奕：基于变分编码器的纳米纤维素分子结构预测模型框架研究
征稿丨“过程模拟与仿真在过程工业中的应用”专刊
太原理工大学|唐宇昊，张飞飞，杨江峰，等：弱极性超微孔Sc/In-CPM-66A用于CH4/N2吸附分离性能
吴学红，韦新，侯加文，吕财，刘勇，刘鹤 ，常志娟：热解法制备碳纳米管及其在散热涂层中的应用研究
西安建筑科技大学|张丽萍，孟晓荣，等：VO2@KH550/570@PS复合薄膜的制备及其热致相变性能
2024 第二届高分子材料循环再利用大会（12月20日-21 日 宁波）
郭鑫，李文静，乔俊飞：基于自组织模块化神经网络的污水处理过程出水参数预测
转载|对话厦门大学李清彪教授浅议生成式AI在科研领域的应用
卢昕悦，叶正芳，等：耦合LNG冷能的液态空气储能系统和液态CO2储能系统对比分析
上海理工大学|徐宏标，杨亮，李子栋，刘道平：盐水微滴/泡沫铜复合体系中甲烷水合物生成动力学研究
江苏大学|王军锋，张俊杰，张伟，王家乐，双舒炎，张亚栋：液相放电等离子体分解甲醇制氢：电极配置的优化
太原理工大学|代艳辉，熊启钊，房强，杨东晓，王毅，陈杨，李晋平，李立博：原位蒸汽辅助法用于一步制备多级孔Cu-BTC
合肥工业大学|王舒英，左涛，石志伟，范小明，张卫新：阳离子交换树脂基介孔石墨化碳合成与储钠性能
中国石油大学（华东）|刘亚超，谭晓杰，李旭东，王瑞，王慧，韩璇，赵青山：DES合成高活性CoCO3纳米片及析氧反应性能研究
王冉，秦玉才，等：FCC催化剂传质强化活性位利用效率的可视化分析
福州大学：兼具加氢和脱硫活性的富含Niδ+非晶态NiP@γ-Al2O3催化剂的构筑及其用于石油树脂加氢的性能研究
太原理工大学|王树振，王琰，等：两步晶化合成ZSM-22分子筛及其临氢异构反应性能
青岛科技大学|王靖宇，刘佳，徐继香，等：薄片状PtZn@Silicalite-1分子筛的合成及催化丙烷脱氢性能研究
中国石油大学（北京）|李舒月，张永民，王军武，等：基于CPFD方法的U3O8氢还原流化床反应器数值模拟
浙江大学|黄正梁，冯铭瑞，宋琦，任聪静，杨遥，孙婧元，王靖岱，阳永荣：预混进料对废树脂流化裂解反应中颗粒团聚的抑制作用
华北电力大学|祝赫，张仪，齐娜娜，张锴：欧拉-欧拉双流体模型中颗粒黏性对液固散式流态化的影响
西安交通大学|罗欣怡，徐强，佘永璐，聂腾飞，郭烈锦：光电分解水制氢气泡动力学特性及其传质机理研究
南京理工大学|唐昊，胡定华，李强，张轩畅，韩俊杰：抗加速度双切线弧流道内气泡动力学行为数值与可视化研究
山东大学|陈超伟，柳洋，杜文静，辛公明，等：局部热点下微肋通道流动传热特性
哈尔滨理工大学|陈巨辉，苏潼，李丹，陈立伟，等：翅形扰流片作用下的微通道换热特性
福州大学|杨子驰，谢冰琪，周才金，张吉松，等：套管膜式微反应器内高效安全的气液传质-反应过程研究进展
天津大学|王婷，付涛涛，等：微反应器内环酯类锂电池添加剂合成研究进展
胡术刚，王艳龙，等：纳米零价铁的制备及氧化还原技术的应用进展
高文芳，孙峙，吕龙义，等：典型金属生产过程的环境影响评价研究进展
湖南科技大学|彭丹，卢俊杰，倪文静，杨媛，汪靖伦：高电压钴酸锂电池电解液研究进展
征稿丨“过程模拟与仿真在过程工业中的应用”专刊
河北科技大学|赵璐璐，唐二军，刘少杰，等：POSS改性氧化石墨烯对涂层防腐和疏水性能的影响
尹刚，钱中友，等：基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究
西安交通大学|周辛梓，李增辉，孟现阳，吴江涛：低温下高纯空气黏度实验研究
盛世华诞·欢度国庆
天津大学|王俊男，付涛涛，等：T型微混合器内均相混合的数值模拟
学院新闻 | 2024年“化工第一课”在北京化工大学成功举办
江苏大学|左磊，王军锋，高健，王道睿：电场调控生物柴油液滴燃烧行为
韩东，高宁宁，唐新德，龚升高，夏良树：适用欧拉-拉格朗日方法模拟气液泡状流的气泡破碎模型
东北电力大学|李倩，张蓉民，林子杰，战琪，蔡伟华：基于机器学习的印刷电路板式换热器流动换热预测与仿真
 分类
时事
民生
政务
教育
文化
科技
财富
体娱
健康
情感
旅行
百科
职场
楼市
企业
乐活
学术
汽车
时尚
创业
美食
幽默
美体
文摘
 原创标签
时事 社会 财经 军事 教育 体育 科技 汽车 科学 房产 搞笑 综艺 明星 音乐 动漫 游戏 时尚 健康 旅游 美食 生活 摄影 宠物 职场 育儿 情感 小说 曲艺 文化 历史 三农 文学 娱乐 电影 视频 图片 新闻 宗教 电视剧 纪录片 广告创意 壁纸头像 心灵鸡汤 星座命理 教育培训 艺术文化 金融财经 健康医疗 美妆时尚 餐饮美食 母婴育儿 社会新闻 工业农业 时事政治 星座占卜 幽默笑话 独立短篇 连载作品 文化历史 科技互联网
 发布位置
广东 北京 山东 江苏 河南 浙江 山西 福建 河北 上海 四川 陕西 湖南 安徽 湖北 内蒙古 江西 云南 广西 甘肃 辽宁 黑龙江 贵州 新疆 重庆 吉林 天津 海南 青海 宁夏 西藏 香港 澳门 台湾 美国 加拿大 澳大利亚 日本 新加坡 英国 西班牙 新西兰 韩国 泰国 法国 德国 意大利 缅甸 菲律宾 马来西亚 越南 荷兰 柬埔寨 俄罗斯 巴西 智利 卢森堡 芬兰 瑞典 比利时 瑞士 土耳其 斐济 挪威 朝鲜 尼日利亚 阿根廷 匈牙利 爱尔兰 印度 老挝 葡萄牙 乌克兰 印度尼西亚 哈萨克斯坦 塔吉克斯坦 希腊 南非 蒙古 奥地利 肯尼亚 加纳 丹麦 津巴布韦 埃及 坦桑尼亚 捷克 阿联酋 安哥拉