输运性质（精选5篇）
输运性质 篇1
0 引言
随着不可再生能源的日趋紧缺[1],开发使用新能源是一种必然的趋势,而节约能源、有效地使用能源是当前的主题。纳米流体是近些年来备受关注的一种新型传热流体。研究发现,将纳米粒子添加到醇、机油等传统的传热工质中能够明显提高其传热性能[2,3,4,5,6,7]。使用纳米流体可以有效地提高能源的利用率。在现有的传热工质中,水、乙二醇或水和乙二醇的混合液因其价格较为低廉、粘度小、使用温度范围广而常常被选用作为传热介质。此外,选择乙二醇作为传热介质还因其具有沸点较高、在温度较高的情况下粘度较小等特点。另外,γ-Fe2O3作为一种重要的磁性材料在高温下比较稳定,具有较强的磁性。γ-Fe2O3纳米粒子的现有制备技术较为成熟,成本也相对较低,由γ-Fe2O3作为分散相较易制备出纳米流体(即“磁流体”[8] )。研究γ-Fe2O3纳米流体的热传输性质,不仅可以拓宽磁流体的应用范围,还可对纳米流体的应用提供实验依据。
1 实验
1.1 γ-Fe2O3纳米粒子的制备及表征
首先利用共沉淀法[9]制备Fe3O4纳米粒子。在氮气保护的情况下,在搅拌过程中将0.6mol/L的NaOH(A.R.)溶液滴加到0.5mol/L FeSO4·7H2O(A.R.)和FeCl3·7H2O(A.R.)的混合溶液中(其中n(Fe2+)∶n(Fe3+)=3∶4),待溶液的pH值为11~12时停止滴定。在反应过程中将体系置于70℃的油浴中,待溶液变成棕色浑浊时,加入少量的脂肪酸盐作为分散剂。待反应结束,得黑色悬浊液。用磁场分离洗涤纳米粒子,于65℃真空干燥12h,得到黑色Fe3O4纳米粉体。再将制备的Fe3O4纳米粉体置于马弗炉中,于300℃煅烧5h,得γ-Fe2O3纳米粒子。采用JEOL型透射电子显微镜观察纳米粒子的大小,采用D8 ADVANCE (Cu Kα,λ=0.154nm)型X射线衍射仪表征样品的晶相。
1.2 纳米流体的制备
将制备的γ-Fe2O3纳米粒子在高速剪切乳化机的高速搅拌状态下分散于乙二醇中,在分散过程中加入一定量的分散剂以提高纳米粒子的分散性,之后置于超声发生器中超声35min,制得γ-Fe2O3纳米流体。
1.3 纳米流体导热系数的测量
瞬态热丝法被认为是测量液体导热系数最准确的手段之一,实验用的测试系统为本实验室自制。选用直径为0.05mm的铂金丝为热丝,用恒温水浴槽来控制纳米流体的温度,待纳米流体的温度与恒温水浴槽温度充分一致时开始测量其导热系数。
1.4 纳米流体的粘度测量
采用DV-Ⅱ+Pro(Brookfield)型粘度计测量纳米流体的粘度。将适量的纳米流体装入测量腔体中,电机驱动测量转子在腔体的转动,恒温水浴槽连结着腔体以控制腔体中纳米流体的温度。
2 结果及讨论
图1为样品的XRD图谱。由图1可知,该样品为面心立方结构(fcc)的γ-Fe2O3晶体,2θ分别在30.272°、35.684°、43.34°、53.852°、57.4°和 63.011°具有明显的衍射峰并出现一定程度的宽化,与γ-Fe2O3特征峰(JCPDS 25-1402)较为吻合。
图2是γ-Fe2O3的透射电镜照片及高分辨照片(见图2右上角)。从图2中可以看出,纳米粒子大小比较均匀,粒径约为20nm。经样品的高分辨照片测量计算表明,(113)面的晶面间距为0.480nm,而标准卡片值为0.482nm(JCPDS:25-1402),二者较为吻合。
图3为纳米流体的导热系数随固相体积分数的变化关系。由图3可知,纳米流体的导热系数随着固相体积分数的增加而增大。当固相体积分数低于2.0%时,纳米流体的导热系数与固相体积分数呈线性关系。当固相体积分数为2.0%时,纳米流体导热系数较基液增大了约8%。而整体上,纳米流体的导热系数不与固相体积分数呈线性关系。随着γ-Fe2O3固相体积分数的增加,纳米粉体在液相中的分散越来越趋于饱和状态,其导热系数的增大幅度也越来越小。Zhu[10]认为这是由于纳米粒子的团簇引起的,当γ-Fe2O3的体积分数为5.0%时,其导热系数较基液增大了约12%。
图4为纳米流体导热系数随温度的变化关系。由图4可知,纳米流体的导热系数几乎不随温度的变化而变化,Xie等[11]报道了金刚石纳米流体的导热系数,该纳米流体的导热系数随温度也没有明显的变化。纳米流体导热系数不随温度变化意味着纳米流体在应用中性能较为稳定,温度的变化对其影响不明显。
图5为纳米流体的粘度随固相体积分数及温度的变化关系。由图5可知,随温度的升高,纳米流体和基液的粘度均减小;随着固相体积分数的增加,纳米流体的粘度增大。另外,谢华清等[12]认为是纳米流体中纳米粒子的团聚引起了纳米流体粘度的进一步增大。纳米流体粘度的变化也将引起泵输出功率的变化。在15~30℃之间,纳米流体的粘度较基液相差较大,特别是体积分数为5.0%的纳米流体在15℃时,其粘度较基液增大了近3倍,这在工程实际应用中极为不利。纳米流体在强化传热性能的同时,也将增加泵的功率,带来新的能源消耗。Garg [13]认为,当粘度的增大幅度大于导热系数的增大幅度时,有必要增大管道的直径。从30℃开始,由于温度的升高,纳米流体及基液(纯EG)的粘度都开始明显减小。令人鼓舞的是,纳米流体的粘度与基液的粘度较为接近。这意味着从这一温度开始,使用纳米流体与使用纯EG作为传热工质,泵的输出功率已经差别不大。
3 结论
本实验研究了EG基γ-Fe2O3磁性纳米流体的制备及热物理性质。结果表明,纳米流体具有较低的制作成本,并且纳米粒子的制作技术也较为成熟,有利于大规模生产。随着固相体积分数的增加,纳米流体的导热系数逐渐增大,在体积分数为2.0%以下时呈线性增长;但体积分数为0.5%~5%时,整体上不呈线性增长。纳米流体有着较为稳定的导热性能,其导热系数基本不随温度的变化而变化。纳米流体及基液在低温下有着较高的粘度,随着温度的升高,粘度逐渐减小,当温度升高到30℃以后,其粘度行为基本与基液相当。
摘要：选用乙二醇(EG)为基液,运用两步法制得稳定性良好的γ-Fe2O3纳米流体。测量并研究了γ-Fe2O3纳米流体的导热系数和粘度等热输运性质。结果表明,γ-Fe2O3纳米粒子的加入使得纳米流体的导热系数较基液提高了,纳米流体的粘度在低温下较大,并随着温度的升高而减小,纳米流体在强化传热领域有着潜在的应用前景。
关键词：γ-Fe2O3纳米粒子,纳米流体,导热系数
双平行平面射流输运特性研究 篇2
关键词：平面射流,输运特性,平行射流
0 引言
双平行平面射流在航天、化工、冶金、能源等领域具有不同战略意义的应用[1,2,3,4], 通过实验和数值模拟研究双平行平面射流的输运特性具有应用基础理论研究和工程应用价值, 特别对于水平浓淡煤粉燃烧技术的研究具有较重要的意义。尽管这方面的研究工作开展较多[1,2,3,4,5,6,7], 但关于喷口间距较小的双平行平面射流的输运特性研究尚无可直接利用信息, 本文在这方面介绍部分基础实验研究工作。
1 实验系统和测试
实验系统[8]中, 速度、温度和颗粒浓度测试采用经标定和可靠性实验测试论证过的皮托管、铜-康铜热电偶和等动量取样管, 分别测量了速度、温度、浓度分布。喷口结构尺寸示意图如图1所示。
射流喷口采用有机玻璃制作, 长度为900 mm, 两喷口中心间距S与喷口宽度Tp之比分别为S/Tp=2、3和4。实验中分别测试了射流流动方向X的无因次截面S/Tp=0、0.5、1、2、4、7、10的速度、温度和浓度分布, 本文仅介绍典型实验结果。
2 实验结果与分析
如图2所示, 分别表示S/Tp=2和S/Tp=4时单相的速度、温度和气固两相颗粒浓度在X/S=1、2、7三个截面的无因次变量分布, 相应的变量以射流出口的速度U0、剩余温度ΔT0及浓度C0无因次化, X/S=1、2对应射流汇合区, 对煤粉燃烧而言, 对应着火区, X/S=7对应射流充分汇合区或合并区。
由图2可见, 速度分布表现出两股气流相互吸引逐渐合并为一股气流, 最大速度轨迹最终交于喷口中心轴线。温度分布虽也表现出两股气流相互合并的趋势即最大温度轨迹逐渐趋于中心轴线, 但由于加热射流与冷射流的动量之比Rm=1.45, 因此表现出冷射流被加热射流所卷引, 最终的温度分布不像速度那样具有对称性:这在S/Tp=4时尤其明显。在两股气流未汇合之前, 温度分布的内混合层比外混合层混合强烈, 这说明涡的明显作用;在两股气流合于一股气流后, 外混合层比内混合层混合强烈。对于浓度分布而言, 混合缓慢, 在X/S=7截面, 表现出内混合层浓度比外层混合浓度稍高, 这可能是大涡对颗粒未完全卷吸而在离心力作用下将颗粒抛向内混合层区域的结果。由图2还可以看出, 尽管温度分布在Rm=1.45下测出的, 但仍比速度分布要宽, 这说明标量混合的速率较快, 按Prt数等于0.9估计, 要快10%左右。但对于浓度分布而言, 其混合宽度要比速度、温度分布窄, 尤其在X/S=7截面表现明显。从最大值衰减来看, 最大速度与最大温度逐渐衰减明显, 而最大温度的衰减在X/S<2的区域内比最大速度衰减要慢, 这是由于温度分布是在Rm=1.45时给出的, 尽管如此, 在X/S=7时, 最大温度仍比最大速度低。说明在离开喷口一定距离以后, 温度衰减要快, 仍表现出其固有的输运特性。无论是最大速度还是最大温度, 无因次值均小于1.0。但对于颗粒浓度而言, 由于气固分离作用, 其最大相对浓度在X/S=1时仍表出C/C0≈1的特性, 由图2仍可看出, 其喷口中心轴线上的最大速度、最大温度和最大浓度变化也各有不同特点。
定性上, 图2已预示出:无论从衰减、扩展、横向弥散或混合特性以及射流中心轴线上的变化规律哪方面来看, 由于输运机理的本质区别, 导致输出特性的明显区别。
3 结论
对于双平行平面射流, 速度分布表现为双射流相互吸引并最终汇合成单一射流;由于动量比的影响, 温度分布客观地反映了冷射流为加热射流所卷吸;浓度分布反映了惯性力的占优作用。三种变量分布及发展的不同反映了动量、能量和质量输运具有本质区别, 这将是继后论文的重要内容。
参考文献
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全堆芯中子输运计算方法研究现状 篇3
新一代反应堆物理数值计算理论和方法的目标是实现三维全堆芯Pin-by-Pin输运计算, 精确求解任意几何结构的中子输运问题, 避免任何均匀化近似;具备强大的几何处理能力, 能适应复杂中子输运问题, 可以并行计算[2]。目前, 国内外开展了大量研究工作, 并开发了多个全堆芯输运计算程序。主要形成了以下三种最具代表意义的全堆芯Pin-by-Pin输运计算方法: (1) 以非均匀栅元为基础的三维特征线法 (Method of Characteristics MOC) ; (2) 以均匀栅元为基础的三维离散纵标法 (Discrete Ordinate Method, SN) 。 (3) 以均匀栅元为基础的三维简化球谐函数法 (Simplified Spherical Harmonics Method, SPN) 。
1特征线法 (MOC)
特征线法 (MOC) 从中子输运方程的微分形式出发, 沿着中子运行轨迹 (特征线) 进行积分求解。从理论上说, 其整个求解过程不受几何形状的限制, 无需做均匀化处理, 能准确处理强各向异性问题, 是全堆芯Pin-by-Pin输运计算的理想方法[3]。目前, MOC已逐渐成为许多程序包中的标准求解器。表1列出了部分基于MOC开发的程序。
注:*1 SC:步特征线法 (Step Characteristic, SC) ;*2 DD:菱形差分特征线法 (Diamond Differencing, DD) ;*3 LC:线性源近似特征线法 (Linear Source Characteristic, LC) 。
MOC方法采用特征线扫描方式求解中子输运方程, 通常采用平源近似, 在求解过程中无需保存角中子通量和有关系数矩阵, 比较节省内存[4]。几何处理大量采用模块化特征线追踪方法, 重复结构共用一套特征线信息, 从而节省大量存储空间, 提高计算效率。因空间、能群、角度离散, 各条特征线的求解相对独立, 所以MOC具有天生的并行性。
但是MOC为取得高计算精度, 必需采用细致的特征线和平源近似区划分, 导致求解复杂问题的速度缓慢, 在三维计算中更为突出, 需要研究加速并行。其次, MOC在处理三维模型的反射边界条件时, 存在入射线和反射线空间或角度错位的问题[5]。再次, 模块化特征线追踪方法仅适用于直线规则边界问题, 限制了求解问题的任意性。
直接采用MOC方法进行三维复杂中子输运问题计算, 速度缓慢且占用大量存储空间。考虑堆芯的非均匀性主要来源于堆芯径向布置, 轴向布置相对均匀, 国际上提出了一种“退化”的三维MOC方法, 即径向二维模块化MOC耦合轴向一维扩散或输运方法。此方法大大提升了计算效率, 同时可以保持较高的计算精度。需要提到的是, 若轴向一维方向采用扩散方法, 在计算控制棒移动等工况时会出现一定误差。基于此方法开发的程序主要有De CART[6]、Tiger-3D[7]、MOCHA_2D1D[8]等。
2离散纵标法 (SN)
离散纵标法 (SN) 将方向自变量离散, 每个方向对应一定的立体角, 所有立体角之和为4π, 在特定方向上求解中子输运方程, 并假定立体角内的角通量是常数, 采用求积代替积分, 得到中子标通量。SN在反应堆屏蔽计算的中子及光子深穿透问题、压力壳辐照损伤分析中得到了广泛应用[3]。表2列出了一些基于SN开发的程序。
SN方法每个离散方向的方程相对独立, 应用迭代法求解时, 数值过程比较简单, 便于编写通用程序。相比于扩散近似、球谐函数等近似方法, SN对边界条件的离散精确自洽, 便于处理真空边界。
但是为得到足够的精度, 需要足够细密的离散点, 这导致计算耗用大量内存和时间, 尤其对于离散方向数较大的三维问题, 挑战更为严峻。其次, SN通常采用简化方法来处理几何和源模型, 使其在处理复杂几何及精确源模拟上存在严重缺陷[3]。再次, SN在进行多维问题计算时, 由于角度离散本身固有的缺陷, 容易出现“射线效应”并引起假散射, 导致计算误差。SN通常采用菱形差分计算模型, 这往往导致计算出现与物理不符的负中子通量密度, 需要采用置零修正, 这也进一步影响了计算精度。
3简化球谐函数法 (SPN)
球谐函数方法 (PN) 针对输运方程中的角度自变量做近似, 将中子通量密度用球谐函数展开成N阶级数, 将中子输运方程化成相互耦合微分方程组, 并确定级数中的系数, 再采用迭代策略进行求解。但是当阶数N增大时, 尤其对于多维度复杂几何, PN方法将变得非常复杂和困难[9]。简化球谐函数法 (SPN) 在一维平板几何下导出球谐函数方程组, 将一维空间微分算子直接换成三维空间微分算子得到三维直角坐标系下的SPN方程组。此方法由PN方法适当化简而来, 减小了方程的复杂性, 保持了较高的精度[10]。表3列出了一些SPN程序。
SPN方法仅对空间位置离散, 对角度变量的处理是连续的, 具有角度旋转不变性, 不存在射线效应;可以采用有限元方法, 特别适用于不规则几何的非结构网格计算[11]。相比高阶PN和SN方法, SPN更容易在满足精度的前提下节省计算时间和资源。
但是, SPN方法在栅元均匀化的基础上实施, 需要进行计算网格离散, 通过SPH因子修正均匀化截面, 预制参数截面库, 这些均给全堆芯pin-by-pin计算引入了误差。其次, SPN方法作为低阶输运近似本身具有一定误差。
4 MOC、SN、SPN对比分析
三种全堆芯输运计算方法各有优势, 但又都存在不同程度的缺点。国际上针对三种方法开展了一些对比研究, 主要分析了计算精度、计算效率、几何适应性等。
日本名古屋大学[12]通过BWR组件计算比较了MOC、SPN、扩散方法的计算精度和计算时间。结果表明:在采用细致网格进行均匀栅元的组件计算时, 经SPH因子修正后的SPN在计算精度方面与MOC计相当, 比扩散方法高2倍;在计算时间方面, 比MOC快很多, 仅为扩散方法的1.5倍。SPN与基于非均匀栅元的MOC相比, Keff的误差约为0.02%, 反应率的误差约为0.5%。另一方面, 考虑到第四代反应堆中包含不同形式的组件, SPN方法必须具备处理交错网格的能力, 才有工程上的实用性。但目前尚未有人开展此方面的工作。
加拿大蒙特利尔大学以OECD/NEA发布的NEA3D-TAB-2007中子输运基准题为例, 分析比较了DRAGON程序中三维MOC方法和SN方法对空间参数剧烈变化问题的计算性能, 结果表明:MOC和SN方法均具备较好的计算精度, 但SN方法在非均匀性较强的介质中具有明显的射线效应;而MOC方法在平源近似情况下, 角度离散和网格划分数量的不足将导致计算误差急剧增加, 且在同等的计算条件下, MOC方法的计算时间远超于SN方法。
5 MOC、SN、SPN联合研究
考虑到三种方法各有优劣, 因此可以取长补短, 采用两种方法联合进行全堆芯pin-by-pin计算。目前国际上开展的相关主要研究有:
日本核工程公司、名古屋大学和核燃料工业公司合作开发了PWR堆芯燃料管理系统程序包AEGIS/SCOPE2[12], 其中AEGIS为栅格输运计算程序, 采用MOC方法计算得到栅元均匀化截面并进行SPH因子修正;SCOPE2为堆芯程序, 采用近似输运的节块SPN方法。AEGIS/SCOPE2采用MOC加SPN的“两步法”进行全堆芯输运计算。计算的Keff与实验值相差152 pcm, 棒功率相差1%以内。
2005年, 欧盟提出了NURESIM计划[8], 旨在研究更先进、精确的堆芯计算方法, 以满足四代反应堆的设计计算要求。该计划提出了两条技术路线:先进蒙卡方法和确定论方法研究。其中先进确定论方法的研究路线为:采用二维MOC进行组件栅格计算, 开发了APOLLO2、HELIOS-2等程序;采用三维节块SPN进行堆芯计算, 研制了DYN3D程序等;并以蒙卡程序Serpent为基准, 验证了HELIOS-2/DYN3D系统计算分析钠冷快堆的准确性[10]。
从以上研究情况和国际发展趋势来看, 采用MOC加SPN的“两步法”进行全堆芯输运计算可以得取得足够的计算精度, 计算代价也在可接受范围内。因此, 该方案可作为工程应用的选择之一。
6结语
该研究介绍了MOC、SN、SPN三种全堆芯中子输运计算方法的概念及特点, 通过国内外研究现状分析对比了三种方法的全堆芯输运计算能力, 得到以下结论: (1) 计算精度:MOC不存在均匀化, 精度最高。SN存在射线效应以及计算出负, 计算精度略低。SPN需栅元均匀化, 在细致网格条件下精度接近输运计算, 但在非均匀性强的区域误差偏大。 (2) 计算效率:MOC计算时间最长, 占用大量内存, 采用模块化MOC可提高效率, 节省存储空间。SN同样需耗用较大的计算内存和时间。SPN计算时间最短, 计算效率最高。 (3) 几何适应性:MOC理论上适用于任意几何, 若采用模块化MOC则限制了几何适应能力。SN和有限元SPN方法同样具备很强的几何适应性。但由于计算耗时、耗内存, MOC、SN还多限于二维问题计算。
三种方法取长补短, 已形成两套可行的全堆芯pin-by-pin输运计算方案, 可为今后全堆芯输运计算方法的工程应用提供参考依据: (1) 二维MOC耦合一维输运/节块法直接进行全堆芯计算, 如韩国De CART程序。 (2) 二维MOC进行栅格计算, 预制参数截面库, 再采用三维SPN进行全堆芯计算, 如日本AEGIS/SCOPE2、欧盟APOLLP2/DYN3D程序。
摘要：发展新一代反应堆物理数值计算理论和方法的目标是实现三维全堆芯Pin-by-Pin输运计算, MOC、SN、SPN是其中三种最具有代表意义的全堆芯中子输运计算方法。该研究介绍了这三种全堆芯中子输运计算方法的概念及特点, 通过调研国内外研究现状比较分析了三种计算方法的计算精度、计算效率及几何适应性, 总结了三种全堆芯输运方法的优缺点。最终归纳了两种具备工程应用可行性的全堆芯中子输运计算方案: (1) 二维MOC耦合一维输运/节块法直接进行全堆芯输运计算; (2) 采用二维MOC进行栅格计算, 预制参数截面库, 再运用三维SPN方法进行全堆芯输运计算。
关键词：全堆芯中子输运,MOC,SN,SPN
参考文献
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输运性质 篇4
粉体在输运过程中会产生大量静电荷,由此诱发产生静电释放点燃粉尘、导致粉尘爆炸事故屡屡不断。因此,不少机构纷纷投入大量人力、物力和财力进行粉体静电学的研究[1,2,3]。输运粉体过程中都将配置设备管道,由于粉体与管道的不断摩擦,导致静电荷积聚,而且管道内比较容易形成临近爆炸极限浓度的粉尘云。若管道内积聚的静电荷发生静电放电,极有可能会产生粉尘颗粒的着火,甚至可能引起粉尘爆燃、爆炸、爆轰[4,5,6]。故本文以粉尘与管材摩擦的漏电电流测试和静电放电火花对粉尘云点燃敏感性测试两部分,来研究混合兽药粉在输运管道中的静电特性。
1 静电漏电电流平台设计及样粉结构
本实验针对医药行业兽药粉体工艺过程,模拟兽药粉与实验管材摩擦起电的平台,粉尘摩擦起电与速度、摩擦材料等有关[8],参考相关文献,实验测试平台设计如图1[8]所示。
1-绝缘取料器;2-防静电漏斗;3-测试管材;4-角度调试旋钮;5-固定支撑架;6-角度测量仪;7-绝缘收料箱;8-微电流表
2 单一兽药粉实验结果与分析
2. 1 不同管径粉尘摩擦静电漏电电流测试
兽药粉( 扶本康) 不同管径粉尘摩擦静电漏电电流测试结果如图2、图3 所示。
兽药粉( 特可新) 不同管径粉尘摩擦静电漏电电流测试结果如图4、图5 所示。
结果分析: 在同等条件下,40 mm管径比20 mm管径的静电漏电电流大。当兽药粉通过定量漏斗流出的量足够时,随着管径的变大,粉尘与测试管材内壁的接触面积也随之增大,故产生的静电电荷量也增多,导致漏电电流变大; 静电荷量变化受摩擦力作用程度和粉体粒子下滑速度两方面控制,但是随着倾斜角度的不断增大,摩擦力减小导致静电荷量减少的影响程度大大超过下滑速度,所以会导致变化幅度的减小。
2. 2 不同管长粉尘摩擦静电漏电电流测试
兽药粉( 扶本康) 不同管长粉尘摩擦静电漏电电流实验结果如图6、图7 所示。
兽药粉( 特可新) 不同管长粉尘摩擦静电漏电电流实验结果如图8、图9。
结果分析: 兽药粉与管道摩擦的漏电电流都随着测试管道长度的增加而增大,因为输运管道下滑长度越大,则粉尘颗粒与管道的摩擦路径越长,在输运下滑过程中静电荷量就会不断积聚,但是在下滑的同时也增加了粉尘在管道内运动时间,这样会导致在下滑过程中逸散的静电荷量也有所增加,静电荷量产生量大于逸散电荷量,最终导致静电荷量的积聚,漏电电流体现为增大状态。
2. 3 不同管材的粉尘摩擦静电漏电电流测试
兽药粉( 扶本康) 不同管材粉尘摩擦静电漏电电流实验结果如图10、图11 所示。
兽药粉( 特可新) 不同管材粉尘摩擦静电漏电电流实验结果如图12、图13 所示。
结果分析: 镀锌铁管的漏电电流明显大于PVC管材,所以镀锌铁管管壁上容易实现静电电荷量的逸散,不利于电荷的积聚,所以在输运管道或除尘管道架空时,镀锌铁管的静电电流比PVC大,释放将更快。
2. 4 倾斜角度对粉尘摩擦静电漏电电流的影响
随着管材倾斜角度的逐渐增大,静电漏电电流先增大后降低,最大漏电电流主要集中出现在45° ~ 60°之间,当管材倾斜角度比较小时,摩擦力较大,利于电子的转移,所以此时粉体摩擦力对结果起到主导作用; 随着倾斜角度变大,粉体粒子下滑速度较大,下滑速度增大产生电荷的速度增快,所以在摩擦力程度和下滑速度综合作用下,静电荷在测试管壁积聚量上随着管材倾斜角的增大而增大,故漏电电流也随之增大; 当管材倾斜角度比较大时,兽药粉与管材之间摩擦较弱,使得静电电荷量逐渐变少。
2. 5 不同粉尘对粉尘摩擦静电漏电电流的影响
上述实验在其他条件相同的情况下,漏电电流的变化幅度扶本康粉是特可新粉的2 ~ 3 倍,甚至更高,所以在输运、除尘过程中应注意管道的选材,应尽量选取管壁静电荷易逸散的材料,必要时可添加辅助措施,防止静电电荷的积聚。
3 混合兽药粉( 扶本康∶特可新= 1 ∶1) 实验结果与分析
混合兽药粉通过上述实验平台测得静电漏电电流的结果: 混合兽药粉的漏电电流随着测试管材的管径、管长的增大而增大,与单一兽药粉的结果趋势是一致的,但是漏电电流的数值不是简单的平均值,实验结果受到扶本康的影响较大; 同样关于管材和倾斜角的影响,结果的趋势和单一兽药粉的一致,扶本康起主导作用; 由于扶本康的颗粒物之间的黏性较特可新小,当两者按1∶1 混合后,有助于颗粒与测试管壁之间的摩擦、碰撞,所以混合兽药粉的测试结果受扶本康影响较大,但是比单一的扶本康测试结果要偏小。
4 静电放电火花对粉尘云点燃敏感性测试
4. 1 粉尘云点燃敏感浓度测试
兽药粉的工艺过程中会出现大量不同粉尘云浓度的状态,在不同的粉尘云浓度下,所需要点燃该粉尘云的静电放电火花能量是不相同的,实验在设定不同粉尘云浓度的条件下测试单一和混合兽药粉粉尘云的最小放电火花能量,测试数据结果如图14 ~ 16 所示。
4. 2 粉尘云点燃敏感浓度测试结果与分析
测试结果表明: 单一和混合兽药粉的粉尘云最小点燃能量随质量浓度的变化,呈现二次曲线的变化趋势,两者的敏感浓度同为500 g/m3时,其放电火花最小点燃能量分别为200 m J和70m J; 混合兽药粉的敏感浓度为700 g/m3时,其粉尘云的放电火花最小点燃能量为200 m J。
对于出现上述实验结果的主要影响因素为粉尘浓度和氧气浓度。混合兽药粉尘云的放电火花最小点燃能量200 m J。混合后两者颗粒之间在喷粉过程中发生碰撞、摩擦发生改变,影响彼此间的粉尘云状态时的颗粒间的分散度,局部甚至出现两种颗粒物的吸附现象,所以敏感浓度发生变大的现象; 由于本身扶本康的点火能量就高,所以在混合系中测定最小点燃能量时扶本康占主导作用,故混合兽药粉的粉尘云的放电火花最小点燃能量增大。
5 药粉加工工艺分析及静电防护对策
兽药粉在输运工艺过程中,在重力或气流的作用下,粉尘颗粒之间或颗粒与高速气流、设备、管壁之间不断发生碰撞、摩擦现象,导致装置内部静电荷量积聚,极可能激发静电放电,从而导致粉尘燃烧或爆炸事故的发生[9,10]。为防止粉尘爆炸事故的发生,对相关加工工艺中设施设备和管道必须添加静电导除装置,在重点区域可加设静电报警装置,如果静电荷积聚量超过设定值,报警器予以报警提示,在过程安全工艺管理过程中,因此,设计、安装及使用静电导除装置,对静电量加以监测控制,是确保静电防护安全可靠途径及方法。
6 结论
1) 通过兽药粉与管材摩擦的测试实验,单一兽药粉的静电漏电电流随着管材管径的增大,管长的增长,静电漏电电流逐渐变大; 随着倾斜角的增大,静电漏电电流先增大后降低。
2) 混合药粉的漏电电流随着管材管径、管长的增大而增大,与单一兽药粉的测试结果趋势是一致的,但是漏电电流的数值不是简单的平均值,测试结果受到扶本康的影响较大; 同样关于管材和倾斜角的影响,测试结果趋势和单一兽药粉的一致,扶本康起主导作用。
3) 通过对粉尘云点燃敏感性测试实验,单一和混合兽药粉的粉尘云放电火花最小点燃能量随质量浓度的变化,呈现二次曲线的变化趋势,即最小点火能随质量浓度先减小后增大。
摘要：兽药制药粉尘加工工艺过程中,由于粉尘颗粒之间或颗粒与设备、管壁之间的碰撞、摩擦,导致装置内部静电荷量积聚,激发静电放电,粉尘燃烧或爆炸的事故频发。实验主要通过包括粉尘与管材摩擦的漏电电流测试和静电放电火花对粉尘云点燃敏感性测试两部分。结果表明:单一药物药粉的静电漏电电流随着管材管径的增大,管长的增长,静电漏电电流逐渐变大;随着倾斜角的增大,静电漏电电流先增大后降低;镀锌铁管的漏电电流大于PVC管,电荷逸散速度更快。单一兽药粉的粉尘云放电火花最小点燃能量随质量浓度的变化,呈现二次曲线的变化趋势。混合兽药粉与单一兽药粉的漏电电流和粉尘云放电火花最小点燃能量的测试结果的变化趋势是一致的。
关键词：粉尘,静电放电,静电漏电电流,最小点火能量
参考文献
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有机半导体的自旋注入和自旋输运 篇5
近年来,有机半导体自旋注入的理论研究和实验研究都取得了巨大进展[1,2,3,4,5,6,7]。理论研究方面,Xie等[5]首先研究了铁磁金属/共轭聚合物界面的基态性质,证明了电子可以从庞磁电阻(CMR)材料注入到聚合物,而且注入的电子优先转化成没有自旋的双极化子。Ruden等[6]假设有机半导体中的载流子和无机半导体的载流子一样带有1/2的自旋,并在此基础上研究了注入界面附近的电荷流密度和自旋流密度。最近,Ren等[7] 基于有机半导体和无机半导体载流子的不同,进一步探讨了铁磁体的电导率、极化子数量及界面电阻对FM/OSE体系自旋极化的影响。同时实验研究也表明,在有机半导体内可以成功地进行自旋注入。
事实上,有机半导体的自旋注入效率受到很多因素的影响,如有机半导体极化子电导的自旋相关性:FM/OSE自旋注入体系一旦发生自旋注入,注入的电子就会转化成有机半导体的极化子和双极化子,有机半导体发生自旋极化。如果载流子产生的电导与它们相应的浓度成正比,那么,自旋向上的极化子和自旋向下的极化子就会因为有机半导体的自旋极化而产生不同的电导。极化子电导的自旋相关性可表示为:
式中:σp↑(↓)为自旋向上(自旋向下)的极化子产生的电导;σ为有机半导体的总电导。因为有机半导体中的极化子较少,研究中通常忽略电导的自旋相关性对自旋注入效率的影响,但从物理机制方面考虑,极化子电导的自旋相关性对自旋注入有着非常重要的影响。本实验利用自旋扩散理论研究了电场作用下有机半导体极化子电导自旋相关性对自旋注入效率的影响。
1 模型和公式
选用自旋漂移扩散方程来探讨电场对自旋注入的影响。
undefined
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式中:n↑(↓)为自旋向上(自旋向下)非平衡极化子浓度;τs为自旋弛豫时间;jp↑(↓)为自旋向上(自旋向下)极化子形成的电流密度;undefined为电场,V(x)为有机半导体区域的电势分布;Cd为扩散系数;μ为迁移率;σ↑(↓)为自旋向上(自旋向下)极化子形成的电导。极化子扩散系数与迁移率的关系为:
极化子产生的电导与极化子的浓度成正比。一旦发生自旋注入,有机半导体发生自旋极化,将产生不同浓度的自旋向上的极化子和自旋向下的极化子,因此,自旋取向不同的极化子会形成不同的电导——极化子电导的自旋相关性β1。反过来,极化子电导的自旋相关性也会影响有机半导体的自旋注入。假设由于自旋注入,自旋向上(自旋向下)极化子电导发生的变化为:
式中:σ0↑(↓)为有机半导体没有发生自旋极化时自旋向上(自旋向下)极化子形成的电导,而且Δσ↑(↓)与自旋向上(自旋向下)非平衡极化子浓度n↑(↓)成正比[8]。因此,发生自旋极化的有机半导体中自旋向上(自旋向下)极化子的电导可以表示为:
式中:σ为有机半导体的总电导率;γ=np/(np+nbp)为有机半导体中极化子在总载流子中所占的比例;np为极化子的浓度;nbp为双极化子的浓度。如果有机半导体在自旋注入过程中保持电中性(n↑+n↓=0),可以从式(2)、式(3)得到稳态 (∂(n↑-n↓)/∂t=0) 时自旋极化浓度的方程[9]:
式中:λs为极化子的固有自旋扩散长度。采用一维半无限的FM/OSE自旋注入结构, 其中x=0对应铁磁层FM和有机半导体层OSE的界面,x<0是铁磁层FM区域 ,x>0是n型有机半导体OSE区域。 FM/OSE结构上所加外电场的方向与x轴正向相反。定义有机半导体的自旋注入效率[2]为:
式中:α(x)=(j↑-j↓ )/j;β0=(σF↑-σF↓)/σF为FM铁磁层电导的自旋极化率;σF为FM铁磁层的总电导率;σF↑(↓)为自旋向上(自旋向下)载流子产生的电导率。式(7)在有机半导体中的解可以写为[10]:
如果有机半导体自旋极化很小n↑(↓)≪1,那么,有机半导体中自旋向上(自旋向下)极化子产生的电化学势就应满足:
式中:n0为有机半导体中极化子的浓度。铁磁层中电化学势满足[4]:
铁磁层中电流密度和载流子的电化学势满足undefined[11,12,13,14],在FM/OSE界面上j↑(↓)可以表示为:
式中:G↑(↓)为自旋向上(自旋向下)极化子产生的电导。在低电场区域,G↑(↓)随电场变化不大,因此实际体系的界面电阻可以用G↑(↓)作很好的近似[3]。
从式(1)-式(12)可以推导出有机半导体的自旋注入效率和电导的自旋相关性:
undefined
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式中:λN2=λuλd,λu (d) 来自于式(2),分别对应于电场作用下上游(下游)载流子自旋扩散长度。
2 结果与讨论
式(13)给出了有机半导体自旋注入效率和极化子电导自旋相关性的关系。FM/OSE界面上x=0,极化子电导的自旋相关性随自旋注入效率的变化关系如图1所示(选用参数为: 1/G↓=10-4Ω·cm2;1/G↑=10(1/G↓);γ=0.7;β0=0.8;λf=100nm;λN=3000nm;σ0=0.8(Ω·cm)-1;σf=1(Ω·cm)-1。随自旋注入效率的增大,电导的自旋相关性急剧增大,当T=5K、自旋注入效率增大30%左右时,电导的自旋相关性增大近4个数量级,即使在T=250K下,电导的自旋相关性也将增大2个数量级左右。这是因为自旋相关的电导β1与自旋极化密度P(x)密切相关[3],而有机半导体的自旋注入效率η(x)又直接影响着自旋极化密度P(x),随自旋注入效率η(x)的增大,自旋极化密度P(x)迅速增大,致使极化子自旋相关的电导β1也发生同样的变化。这表明电导的自旋相关性对自旋注入具有非常重要的意义,在讨论自旋注入的相关问题中应该考虑电导自旋相关性的影响。
图2为极化子电导的自旋相关性β1和电场的关系(其它参数同图1)。从图2可以看出,随着外电场的增大,电导的自旋相关性迅速增大,T=5K时,当外电场从零增大到1mV/μm的过程中,电导的自旋相关性增大了近4个数量级,这是因为电导的自旋相关性与极化子的有效自旋扩散长度λd密切相关(见方程(14))。λd会随外电场的增大而增大,外电场可以通过作用λd而影响电导的自旋相关性,最终致使有机半导体的自旋相关的电导随外电场的增大而增大。
另外,式(14)说明自旋注入使有机半导体极化子电导的自旋相关性β1为位置的函数。在有机半导体不同的位置上,极化子电导的自旋相关性β1也不相同。图3为发生自旋注入的有机半导体自旋相关的电导随极化子所在位置x的变化关系(其它参数同图1)。在极化子固有的自旋扩散长度内,有机半导体极化子电导的自旋相关性β1随着到FM/OSE界面距离的增大而减小。但当电场大于100μV/nm后,极化子电导的自旋相关性β1几乎不再随极化子所在位置发生变化,说明极化子电导的自旋相关性直接与自旋极化密度(自旋积聚)密切相关。自旋极化密度是产生电导自旋相关性的直接原因。归根结底,电导的自旋相关性是由于FM到OSE的自旋注入而产生的。图4为有机半导体的η随极化子所在位置x的变化关系(其它参数同图1),也进一步证明了这一点。
3 结论