Simulación computacional de dinámica de fluidos de dos

Feb 24, 2024

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 9483 (2023) Citar este artículo

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En el presente trabajo de investigación se analizó el comportamiento del flujo de un proceso de extracción líquido-líquido (LLE) en un microcanal serpentino. La simulación se realizó utilizando un modelo 3D y se encontró que los resultados eran consistentes con los datos experimentales. También se examinó el impacto del flujo de cloroformo y agua en el modelo de flujo. Los datos indican que una vez que los caudales de las fases acuosa y orgánica son bajos y similares, se observa un patrón de flujo lento. Sin embargo, a medida que aumenta el caudal general, el flujo de pastillas se transforma en un flujo de pistón paralelo o un flujo de gotas. Un incremento en los flujos de agua mientras se mantiene un caudal constante de la fase orgánica da como resultado una transición de un flujo de pastillas a un flujo de gotas o un flujo de pistón. Finalmente, se caracterizaron y representaron los patrones de caudal en el microcanal serpentino. Los resultados de este estudio proporcionarán información valiosa sobre el comportamiento de patrones de flujo de dos fases en dispositivos de microfluidos serpentinos. Esta información se puede utilizar para optimizar el diseño de dispositivos de microfluidos para diversas aplicaciones. Además, el estudio demostrará la aplicabilidad de la simulación CFD en la investigación del comportamiento de fluidos en dispositivos de microfluidos, que puede ser una alternativa rentable y eficiente a los estudios experimentales.

El uso de sistemas bifásicos líquido-líquido (LL) prevalece en el tratamiento químico, por ejemplo, polimerización, nitración, cloración y extracción reactiva y con disolventes1,2,3,4,5. Esos procedimientos se ven obstaculizados principalmente por limitaciones de transporte, como pequeñas tasas de transferencia masiva6,7,8. Para superar estas limitaciones, la miniaturización ha sido reconocida como un método prometedor de intensificación de procesos, al reducir la resistencia al transporte y aumentar las tasas de transporte9,10,11. La utilización de microespacios en dispositivos puede dar como resultado altas tasas de transferencia de calor y masa12,13,14,15,16,17. La mayor fracción interfacial de zona a volumen en los esquemas binarios a microescala en comparación con los sistemas a macroescala da como resultado tasas de transferencia de masa y calor mejoradas y una mayor eficiencia del proceso, que puede ser mayor en un orden de magnitud en comparación con los sistemas convencionales. Además, la facilidad de ampliación, la seguridad desarrollada y la reducción de los requisitos de inventario, específicamente para sistemas que utilizan productos químicos exclusivos y riesgosos, hacen que los dispositivos de microfluidos sean apropiados para una amplia gama de aplicaciones. La efectividad de un sistema específico en microcanales LL depende en gran medida de los esquemas de flujo de los dos líquidos no miscibles18,19,20,21.

Los patrones de flujo de microfluidos se refieren al comportamiento del fluido en canales o dispositivos a microescala. En los sistemas de microfluidos se producen tres flujos principales, paralelo, de gotas y de gotas. Los mapas de flujo muestran gráficamente estos flujos principales versus el caudal de dos fases. Comprender los patrones de flujo de microfluidos es importante para diseñar y optimizar dispositivos de microfluidos para aplicaciones específicas. Al controlar el patrón de flujo, los investigadores pueden manipular el comportamiento de los fluidos en canales a microescala y desarrollar dispositivos que puedan realizar reacciones químicas, separaciones y detecciones precisas22,23,24.

Se examinaron varios patrones de flujo de LL en herramientas de microfluidos en función de factores como el tamaño y la forma del microcanal, las características físicas de los líquidos (por ejemplo, viscosidad y tensión superficial), el caudal, la relación de flujo de los líquidos y el comportamiento de humectación de los líquidos. las paredes de microcanales25,26,27. Los patrones de flujo LL máximos habituales en microcanales de dos fases incluyen flujo en pastillas, flujo en pistón y flujo en gotas. El flujo de slugs se ve favorecido en numerosos sistemas debido a la rotación interior dentro de los slugs de dos fases y la difusión entre los slugs contiguos. No obstante, la división integral de fases dentro de la herramienta de microfluidos sigue siendo un desafío en los regímenes de flujo lento. La hidrodinámica de las babosas, como la longitud y la velocidad de las babosas, es de gran importancia ya que afectan el rendimiento de los dispositivos de microfluidos28,29,30,31.

Los investigadores han propuesto varias leyes de escala para estimar la longitud de la babosa en un flujo líquido-líquido de dos fases32,33,34,35. En estudios previos se ha observado que la velocidad de la babosa está directamente relacionada con la velocidad general del fluido36,37,38. En el flujo pistón, es posible separar el líquido en dos fases en un chip debido a la creación de una interfaz LL estable en el centro del microcanal, lo que podría lograrse utilizando una división en Y en la salida de los microcanales. Sin embargo, el método de transporte en flujo pistón se limita a la difusión, lo que lleva a una baja efectividad del sistema en comparación con los procesos que utilizan flujo segmentado39,40,41. Se realizaron varios proyectos de investigación para crear mapas de régimen de flujo42,43,44. Estos mapas podrían esbozarse según el caudal de los sistemas binarios, pero no pueden usarse como una representación general ya que no tienen en cuenta todos los factores que impactan los bocetos de flujo. Por lo tanto, los investigadores han sugerido cantidades adimensionales, como Re, We y Ca, para crear mapas de configuración de flujo general45. Se utilizaron varias mezclas de estas cantidades adimensionales como coordenadas para diagramas de flujo generalizados. Waelchli et al.46 emplearon el teorema Pi de Buckingham para encontrar el comportamiento general del flujo de gas-líquido y propusieron una asociación de los números de Reynolds (Re) y Weber (We) para generalizar los datos experimentales. Mientras tanto, Cao et al.36 examinaron los esquemas de flujo LL en un microcanal de vidrio no circular y crearon transiciones de modelos de flujo integrales de acuerdo con el análisis de fuerza. También se ha sugerido utilizar números Re y We para estimar las transiciones del modelo de flujo. Yagodinitsyna et al.47 emplearon un sencillo análisis adimensional del flujo LL para encontrar un factor universal para los mapas de patrones de flujo. Propusieron el número We multiplicado por el número de Ohnesorge (Oh) como un factor novedoso para simplificar los modelos de flujo de sus métodos analizados. Las unidades de variables físicas utilizadas en el análisis adimensional y los números adimensionales se encuentran en las Tablas 1 y 2.

Darekar et al.43 investigaron los modelos de flujo de esquemas de eliminación estándar en microcanales de unión en Y y evaluaron la efectividad del uso de números Re, Capilar (Ca), We y Weber multiplicados por (We Oh) para el informe del mapa de flujo general. Las dos últimas cantidades proporcionaron los mejores resultados. Es crucial realizar un estudio adimensional para determinar la agrupación adecuada de cantidades adimensionales para crear un diagrama de flujo general. A pesar de que se supone que es una alternativa garantizada a los métodos tradicionales, la baja producción de un microcanal en particular sigue siendo un desafío, que requiere la ampliación de dispositivos de microfluidos para la fabricación industrial. Una respuesta a este problema es desarrollar múltiples microcanales en paralelo, aumentando la producción y evitando las complicaciones de los métodos de escalado tradicionales48. Hasta donde sabemos, hay poca información sobre el modelo de flujo de dos mezclas no miscibles en una herramienta de microfluidos paralela, y la mayoría de estudios anteriores examinan herramientas de microfluidos paralelas basadas en gotas para crear gotas de emulsión uniformes49,50,51. 52,53. Kassid et al.54 examinaron la diseminación del flujo de un esquema LL en seis capilares distintos para evaluar la eficiencia de transferencia de masa del esquema de queroseno (+ ácido acético)-agua.

Este estudio utilizó CFD para determinar el mapa de flujo en un microcanal serpentino. Se desarrollaron tres regímenes de flujo: microcanal, gotitas, slug y pistón. Este estudio se centra en el microcanal para revelar su mapa de flujo a varios caudales. Además, el interior del flujo multifásico del microcanal se calculó matemáticamente para distinguir el modelo de flujo en el microcanal serpentino. Los resultados de las simulaciones matemáticas se demostraron mediante resultados experimentales. Los datos recibidos de las simulaciones fueron compatibles con los resultados experimentales, lo que indica que las simulaciones matemáticas modelaron con precisión el comportamiento del flujo en el microcanal.

Los cálculos para flujos multifásicos que involucran interfaces LL se realizan utilizando la técnica del volumen de fluido (VOF)55,56,57. Este método es una técnica popular utilizada en simulaciones CFD para modelar el comportamiento de flujos multifásicos. El método VOF es un método euleriano que rastrea la interfaz entre dos fluidos inmiscibles resolviendo las ecuaciones de Navier-Stokes para cada fase del fluido mientras rastrea la fracción de volumen de cada fase en cada celda computacional.

El método VOF funciona dividiendo el dominio computacional en una cuadrícula de celdas pequeñas, y en cada celda, se rastrea la fracción de volumen de cada fase fluida. La interfaz entre los dos fluidos se define como la región donde la fracción de volumen de una fase cambia de 0 a 1 o viceversa. Este modelo es eficaz para monitorear el límite entre dos fases que no se mezclan. En el sistema VOF, parámetros como la presión y la velocidad son comunes a las fases binarias y reflejan las cantidades de volumen promedio. Las correlaciones para conservar la masa y el momento de dos líquidos incompresibles y no miscibles son un promedio de volumen y se pueden encontrar en 58,59,60,61,62,63,64,65:

En estas correlaciones, ρ, μ, u, ρgi y fσ son la densidad del fluido, la viscosidad dinámica, el vector de velocidad, la fuerza de gravedad y las fuerzas exteriores del cuerpo, respectivamente.

La densidad de la mezcla y la viscosidad se estiman mediante la fracción de volumen promedio66,67,68,69,70.

donde \(\mathrm{\alpha }\) es el porcentaje de volumen y los dígitos pertenecen a la fase. Es evidente que se supone que la suma del porcentaje en volumen de la fase específica es cien por ciento, de la siguiente manera

La fracción de volumen en la interfaz varía de 0 a 1, lo que hace que sea crucial realizar un seguimiento preciso de la interfaz dentro de las células.

Para hacer esto, es necesario resolver una correlación de continuidad para el porcentaje de volumen de la unidad o múltiples fases. La ecuación de continuidad para la fracción de volumen de la i-ésima fase se expresa de la siguiente manera:

En la interfaz gas-líquido, se produce un salto de presión debido a la diferencia de tensión superficial entre ambos lados. Esta diferencia se considera en equilibrio y su pendiente debe coincidir con la fuerza corporal agregada en el equilibrio de impulso. La disyunción del salto de presión se estima como se describe en 66,71,72:

Las características de humectación de la sustancia se analizan examinando los ángulos de contacto de las gotas de agua en el lado del vidrio. Los ángulos de contacto se miden utilizando un goniómetro estándar. Las características físicas de los fluidos se muestran en la Tabla 3.

En este estudio, se eligió la geometría de microcanales tridimensionales para el análisis del mapa de flujo. La geometría y la malla se muestran en la Fig. 1. El microcanal tiene un perfil suave con una rugosidad superficial promedio de 0,22 μm. El área de la sección transversal es de aproximadamente 0,13 mm2 con un diámetro hidráulico de 0,32 mm. La longitud de cada microcanal (parte de mezcla) es de 102 mm. Se utilizaron elementos estructurados tridimensionales para la generación de mallas debido a su capacidad para manejar geometrías complejas y reducir errores. El dominio computacional se estableció inicialmente utilizando componentes con longitudes de lado estándar de 5, 3, 2 y 1 µm (números de malla de 495.000, 950.000, 1.920.000 y 3.850.000). Después de explicar las correlaciones del campo de flujo y del porcentaje de volumen, se comparó la longitud del slug de la simulación con los datos experimentales y se representó. Los resultados se presentan en la Tabla 4, siendo los errores comparativos en la estimación de la longitud del slug para los elementos de 1 y 2 µm menos del 1%. Por lo tanto, se eligieron redes con longitudes promedio de 2 µm como umbral para la simulación numérica.

(a) Geometría del microcanal (b) creando la cuadrícula.

Para evaluar la calidad de la malla utilizada en la simulación, se analizaron la relación de aspecto y la asimetría de los elementos de la malla. La relación de aspecto mide el alargamiento de cada elemento de malla y una relación de aspecto alta puede dar lugar a simulaciones inexactas. La asimetría mide la desviación de una forma regular, y una asimetría alta puede provocar inestabilidades numéricas. Los resultados del análisis mostraron que la relación de aspecto de la mayoría de los elementos estaba por debajo de 3, lo que indica que la malla no estaba excesivamente alargada. Además, la asimetría estaba dentro del rango aceptable de menos de 0,5. Con base en estos resultados, se concluyó que la calidad de la malla era aceptable y adecuada para su uso en la simulación.

Para las simulaciones de flujo de dos fases, se implementan las condiciones límite de velocidad de entrada uniforme para ambas fases líquidas. En la salida, se supone que la condición de contorno de salida de presión para líquido y gas. En las paredes se impone una condición límite de no deslizamiento para las fases líquidas. Para las soluciones numéricas se utilizó el método de volúmenes finitos. Se seleccionó el algoritmo SIMPLE para calcular el acoplamiento presión-velocidad. Se utilizó la discretización de segundo orden contra el viento para generar impulso. El criterio de convergencia de los errores residuales se fijó en 10–4. Para ello se utilizó el método de volúmenes finitos del paquete de software ANSYS FLUENT para la obtención de soluciones numéricas.

Los diagramas que representan los modelos de flujo de diferentes esquemas LL, conocidos como mapas de flujo, demuestran cómo el caudal afecta el régimen de flujo. Las Figuras 2, 3, 4 y 5 presentan los diferentes regímenes de flujo (flujo de pastillas, flujo de gotas y flujo de pistón) en un canal de microfluidos serpentino validado por los hallazgos experimentales de Asadi et al.45. Los resultados de la simulación coinciden bien con el trabajo experimental.

El régimen de flujo de slug (a) simulación (b) trabajo experimental45.

El régimen de flujo de gotas (a) simulación (b) trabajo experimental45.

El régimen de flujo pistón (a) simulación (b) trabajo experimental45.

Fracción en volumen de cloroformo 3D (a) flujo en forma de babosas (b) flujo en gotas (c) flujo paralelo.

La Figura 2 ilustra la aparición de flujo de slug una vez que los caudales de las fases acuosa y orgánica son algo pequeños y similares. En esta figura, los caudales son 100 y 100 µl por minuto para las fases acuática y orgánica, respectivamente. Como se muestra, la fase orgánica ingresa primero al canal principal y ocupa una gran parte de su sección transversal, lo que provoca que la fase continua se bloquee en gran medida. Esto da como resultado una mayor fuerza de arrastre aplicada a la interfaz, lo que lleva a la entrada gradual y completa de la fase orgánica en el canal principal con el tiempo. El gradiente de presión creado en el grupo en formación y la fuerza de arrastre que actúa sobre la interfaz contrarrestan la fuerza de tensión superficial, lo que hace que la fase dispersa se separe de la entrada en forma de Y del microcanal. Con estas dos fuerzas dominando la fuerza de tensión superficial, la fase dispersa se separa de la unión en Y y forma un grupo. A medida que la fase acuosa regresa a su entrada designada, el grumo se desprende completamente y desciende por el canal principal. Este proceso se repite de forma alterna. Se puede alterar el tamaño de los grumos producidos por el flujo de dos fases y las características físicas de los fluidos utilizados.

A medida que aumenta el caudal general, el flujo residual se transforma en flujo pistón o flujo de gotas. El esquema de flujo depende de la forma y las tasas de fase orgánica. Si el caudal de la fase acuática se reduce mientras se aumenta el caudal de la fase orgánica, el modelo de flujo cambiará de flujo de pastillas a flujo de gotas, como se muestra en la Fig. 3a con un caudal de agua de 600 y un caudal orgánico de 30 µl. por minuto. Si el caudal de agua permanece constante mientras aumenta el caudal de la fase orgánica, el modelo de flujo resultante siempre será flujo pistón, como se ilustra en la Fig. 4a con caudales de agua y orgánicos, ambos a 500 µl por minuto. Las Figuras 5a-c muestran el flujo de la fracción volumétrica de cloroformo, el flujo de gotas y el flujo paralelo, respectivamente.

Los mapas de flujo en la Fig. 6 demuestran el impacto del caudal en los regímenes de flujo en un sistema líquido-líquido. En un estado moderado, se observan caudales comparables para la fase acuosa y orgánica, flujo de slug. A medida que aumenta el caudal general, el régimen de flujo cambia a flujo pistón o flujo de gotas. Si el caudal de agua se mantiene constante y el caudal de la fase orgánica aumenta, el modelo de flujo se transforma de flujo en forma de babosa a gota o pistón, dependiendo del tipo y caudal de la fase orgánica. Por otro lado, si se aumenta el caudal orgánico mientras se mantiene uniforme el caudal de agua, el modelo de flujo resultante es un flujo pistón permanente, como se demuestra en la Fig. 6.

Los modelos de flujo de cloroformo-agua basados ​​en trabajos computacionales.

Las Figuras 7, 8 y 9 muestran mapas de patrones de flujo de los sistemas de dos fases con números Re, Ca y We como coordenadas basadas en trabajo computacional, respectivamente. Como puede verse en la Fig. 7, a números Re más altos de la fase orgánica, el flujo se mueve hacia el flujo paralelo. Con números Re altos de la fase acuosa y números Re bajos de la fase orgánica, los enfoques de flujo son el flujo de gotas. Con números de Re iguales y con números de Re bajos, tendremos un flujo lento.

Mapas de patrones de flujo de los sistemas de dos fases con Re como coordenadas basadas en trabajo computacional.

Mapas de patrones de flujo de los sistemas de dos fases con Ca como coordenadas basados ​​en trabajo computacional.

Mapas de patrones de flujo de los sistemas de dos fases con We como coordenadas basados ​​en trabajo computacional.

Las figuras 8 y 9 del diagrama son similares a lo que sucedió con el número Re, con la diferencia de que en la Fig. 9, el rango del número de Weber cubre un rango mayor que los dos números adimensionales Re y Ca.

En este artículo, se presentó un nuevo modelo a partir del cual se puede predecir el patrón de flujo en el microcanal serpentino. Además, esta investigación examina el comportamiento del flujo de la extracción líquido-líquido utilizando cloroformo y agua en un microcanal serpentino. Se empleó un modelo 3D para calcular el comportamiento del flujo en el microcanal serpentino y los resultados fueron compatibles con los datos experimentales. Se analizó el impacto del caudal de cloroformo y agua en el patrón de flujo, revelando que el flujo en forma de tazones se produce a caudales bajos y comparables, pero cambia a flujo paralelo o de gotas a medida que mejora el caudal total. Aumentar el caudal de agua mientras se mantiene estable el caudal de la fase orgánica conduce a un cambio del flujo de pastillas a un flujo de gotas o un flujo de pistón. También se representaron los patrones de flujo en el microcanal serpentino. Además, están presentes mapas de patrones de flujo de los sistemas de dos fases con números Re, Ca y We como coordenadas basados ​​en trabajo computacional. Los resultados muestran que a mayores números de Re, Ca y We de la fase orgánica, el flujo se mueve hacia el flujo paralelo. Con números altos de Re, Ca y We de la fase acuosa y números bajos de Re, Ca y We de la fase orgánica, los enfoques de flujo son el flujo de gotas.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el presente estudio están disponibles del autor correspondiente previa solicitud razonable.

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Esta investigación no recibió ninguna subvención específica de agencias de financiación del sector público, comercial o sin fines de lucro.

Escuela de Investigación del Ciclo del Combustible Nuclear, Instituto de Investigación de Ciencia y Tecnología Nuclear, Teherán (Irán)

Younes Amini, Valiyollah Ghazanfari, Mehran Heydari, Mohammad Mahdi Shadman, A. Gh. Khamseh y Mohammad Hassan Khani

Departamento de Ingeniería de Polímeros, Facultad de Ingeniería, Universidad de Lorestán, Khorramabad, Irán

Amin Hassanvand

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YA: escribió el texto principal del manuscrito y preparó figuras y tablas. Simulación. Todos los autores revisaron el manuscrito. VG: redactó el texto principal del manuscrito y preparó figuras y tablas. Todos los autores revisaron el manuscrito. MH: redactó el texto principal del manuscrito y preparó figuras y tablas. Todos los autores revisaron el manuscrito M.MS: escribieron el texto principal del manuscrito y prepararon figuras y tablas. Todos los autores revisaron el manuscrito A.GK: escribieron el texto principal del manuscrito y prepararon figuras y tablas. Todos los autores revisaron el manuscrito M.HK: escribieron el texto principal del manuscrito y prepararon figuras y tablas. Todos los autores revisaron el manuscrito A.H.: escribieron el texto principal del manuscrito y prepararon figuras y tablas. Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Younes Amini.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Amini, Y., Ghazanfari, V., Heydari, M. et al. Simulación computacional de dinámica de fluidos de patrones de flujo de dos fases en un dispositivo de microfluidos serpentino. Representante científico 13, 9483 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-36672-6

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Recibido: 21 de abril de 2023

Aceptado: 07 de junio de 2023

Publicado: 10 de junio de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36672-6

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