[article]
Titre : |
Analyzing pellet agglomeration in underwater polymer extrusion pelletizers : a numerical simulation study |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Bebhash S. Raj, Auteur ; Abhilash J. Chandy, Auteur |
Année de publication : |
2024 |
Article en page(s) : |
p. 80-98 |
Note générale : |
Bibliogr. |
Langues : |
Anglais (eng) |
Catégories : |
Etat fondu (matériaux) Granulateurs Matières plastiques -- Extrusion:Polymères -- Extrusion Mécanique des fluides numériquesLa mécanique des fluides numérique (MFN), plus souvent désignée par le terme anglais computational fluid dynamics (CFD), consiste à étudier les mouvements d'un fluide, ou leurs effets, par la résolution numérique des équations régissant le fluide. En fonction des approximations choisies, qui sont en général le résultat d'un compromis en termes de besoins de représentation physique par rapport aux ressources de calcul ou de modélisation disponibles, les équations résolues peuvent être les équations d'Euler, les équations de Navier-Stokes, etc.
La CFD a grandi d'une curiosité mathématique pour devenir un outil essentiel dans pratiquement toutes les branches de la dynamique des fluides, de la propulsion aérospatiale aux prédictions météorologiques en passant par le dessin des coques de bateaux. Dans le domaine de la recherche, cette approche est l'objet d'un effort important, car elle permet l'accès à toutes les informations instantanées (vitesse, pression, concentration) pour chaque point du domaine de calcul, pour un coût global généralement modique par rapport aux expériences correspondantes.
Domaines d'application : La CFD est particulièrement employée dans les domaines des transports, pour étudier notamment le comportement aérodynamique des véhicules (automobile, aéronautique, etc) conçus.
La CFD est également utilisée dans le domaine des installations critiques telles que les salles de serveurs. Elle permet de réaliser une représentation 3D de la salle, comprenant toutes les informations relatives aux équipements informatiques, électriques et mécaniques. On obtient une carte graduée des différentes zones de chaleur présentes, ce qui permet de détecter les zones critiques et les points chauds (ou "hot spots"). Modèles mathématiques
|
Index. décimale : |
668.4 Plastiques, vinyles |
Résumé : |
The production of thermoplastic pellets using underwater die-face pelletizers is a widespread process in the thermoplastics compounding industry. One major challenge in this process is pellet agglomeration, which occurs when the polymer is pliable or easily deformed under heat. To tackle this issue, the non-Newtonian flow of a polymer, along with the turbulent flow of heating oil and heat transfer through the die, are modeled using three-dimensional (3D) computational fluid dynamics (CFD) calculations in ANSYS Fluent. The computational model is validated by comparing its predictions of temperature and pressure using two models with and without a slip method, to experimental measurements from an industrial-scale pelletizer, resulting in a maximum error of <3 % for temperature and <16 % for pressure. The efficiency of the underwater die pelletizer is typically evaluated based on the rate at which it produces pellets. Minor variations in operational parameters, such as the inlet mass flow rate and temperature of the polymer, the temperature of the heating oil, and the water temperature, can greatly affect the quality of the final product. Firstly, contours of pressure, velocity and temperature are presented to understand their impact on pellet agglomeration. However, to more specifically link pellet quality, i.e. pellet agglomeration rate, to the input conditions, the study develops a non-dimensional parameter called the pellet agglomeration number (PAN), as a non-linear function of three other non-dimensional numbers: Reynolds number, Euler number, and a non-dimensional temperature. The values of PAN at the exit and inlet are shown to correlate well with the experimentally measured pellet agglomerations, thereby demonstrating the usefulness of PAN in not only differentiating between good and bad pellet quality but also determining apriori the appropriate operating conditions leading to fewer pellet agglomerations in commercial pelletizers. |
Note de contenu : |
- Mathematical formulation : Fluid equations - Solid equations
- Problem description : Experimental measurements
- Mathematical model : Non-Newtonian viscosity of polymer
- Results : Grid-independence study - Validation with experiments - Contours - Pellet agglomeration number |
DOI : |
https://doi.org/10.1515/ipp-2023-4404 |
En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/1stf9B6k4t4nnM0uhIDXyBoPnb7P_aeNe/view?usp=drive [...] |
Format de la ressource électronique : |
Pdf |
Permalink : |
https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=40853 |
in INTERNATIONAL POLYMER PROCESSING > Vol. 39, N° 1 (2024) . - p. 80-98
[article]
|