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不规则开孔金属泡沫热效率的计算探索:流动动力学与传热现象

期刊:EnergiesDOI:10.3390/en17061305

基于不规则敞开孔金属泡沫热效能的研究综述:流动动力学与传热特性分析

研究背景与作者信息

上述文章由南京工业大学机械与动力工程学院的徐倩、吴允冰、陈烨和聂正伟共同撰写,研究成果发表在开放获取期刊《Energies》(2024年第17卷,第1305期),并于2024年3月8日正式发布。研究得到了江苏省自然科学基金和中国国家自然科学基金资助。

此项研究专注于不规则敞开孔金属泡沫(irregular open-cell metal foams)的流动特性和耦合传热行为。通过数值模拟和实验验证,研究团队揭示了金属泡沫微结构及其孔隙密度与孔隙率如何影响传热效率和流阻,为改进热管理设备(如紧凑型换热器和微电子冷却设备)提供了科学依据。

研究背景与目标

随着全球气候变化与能源危机的加剧,绿色、低碳及节能技术成为当前科技界的焦点议题。近年来,金属泡沫作为高效传热材料受到广泛关注,因其具备低密度、高比表面积、高孔隙率以及优异的热导性能。这项研究旨在通过三维模拟方法探讨金属泡沫的微观结构如何优化其传热性能,并为提升工业换热设备和小型冷却设备的热效率提供理论依据。

研究方法与实验设计

研究采用了一种先进的三维建模技术——Laguerre–Voronoi镶嵌法(Laguerre–Voronoi tessellations)来构建不规则开孔金属泡沫的几何模型。这种建模方法具有模拟真实泡沫结构的能力,涉及以下几个关键步骤和实验设计:

  1. 模型构建:研究者建立了金属泡沫的三维结构,分析了泡沫内的孔隙分布(即多面体的形态),并通过代表性体积元方法(Representative Volume Element, RVE)对拓扑参数进行了调查。

  2. 数值模拟:使用商业软件Fluent 2021 R1,研究团队分析了泡沫内部的流场与温度场。模拟中假设流体为不可压缩且均匀,忽略辐射传热,并选用铜和空气分别作为固体骨架与流体域的材料。

  3. 研究参数与方程:采用标准湍流模型(k-ε湍流方程)来改善计算精度,并使用达西–福希默(Darcy–Forchheimer)方程研究流阻。引入Reynolds数(Re)、压降系数(Hg)、和努塞尔数(Nu)等无量纲参数,用于定量表征流速、流阻及传热系数。

  4. 不同结构参数设置:团队设置了不同孔密度(20、30和40个每英寸孔数,ppi)以及孔隙率(75%~95%),将泡沫划分为前端区、泡沫区、后端区,研究其宏观热特性及结构影响。

研究主要发现

实验与数值计算的结果表明,不规则敞开孔金属泡沫的热传导与流阻特性深受其微观结构的制约:

  1. 流阻特性

    • 压降(ΔP/l)随着流速(v)的增加而呈现出二次增加的关系,满足达西–福希默模型。孔隙率(ε)的提升可显著减小流体在泡沫中的阻力。

    • 孔密度增大时,尽管流道宽度减小会导致流阻加剧,但也增加了含单位体积中的表面积(Specific Surface Area, Sv)。

  2. 局部传热特性

    • 骨架和流体的相互作用在骨架的前端造成了压力升高,而后端由于湍流效应增强使得热量交换效率更高。

    • 局部湍流运动体现在泡沫骨架结构中的随机性,湍流动能(e)的增幅直接提升了传热性能。

  3. 传热系数分析

    • 在一定流速下,高孔隙率(如95%)带来的宽流道改善了流体与骨架之间的接触,从而提高了传热系数(h)。在低孔隙率(75%~90%)范围内,通过提高孔密度同样可以实现良好的换热表现。
  4. 宏观热性能

    • 研究中评估了一种整体性能比(j/f),用于综合比较传热效率与流阻。最佳性能(即,以较小流阻实现较高传热效率)在孔隙率95%和孔密度20 ppi的泡沫中得到体现。
  5. 努塞尔(Nu)特性递增规律

    • 在不同Re范围内,努塞尔数增幅与流速成正比,结构优化显示出良好的线性响应,反映出了流体数值模拟结果的普适性。

研究价值与意义

此研究的重要性体现在以下几个方面: - 科学价值:基于Laguerre–Voronoi模型实现了对敞开孔金属泡沫细观结构的精确模拟,揭示了其随机三维骨架设计如何影响流体动力学和热传递效率。 - 实际应用:研究结果不仅为开发新型紧凑型换热装置提供了理论支持,还对微电子设备的热管理及节能技术的设计优化具有实际指导意义。 - 结构优化建议:在不同技术场景下,可根据流速、泡沫密度和孔隙率等参数,对金属泡沫进行定制化优化,从而实现性能与成本的平衡。

研究亮点与未来展望

从技术层面来看,本研究首次在不规则开孔金属泡沫领域中系统整合了达西-福希默动态分析与湍流热效能特性。此外,基于log-log绘图的线性拟合方法提供了进一步模型扩展的可能性。

对于未来研究,建议进一步验证不同材质(如铝或陶瓷金属泡沫)的扩展适用性,或将此方法应用于多相流及复杂工况。此外,结合机器学习辅助热性能优化或开发新型数值工具,将显著提升研究在工程领域的广泛适用性。

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