毛细流动聚焦的实验方法及过程控制

穆恺, 司廷

穆恺, 司廷. 毛细流动聚焦的实验方法及过程控制[J]. 实验流体力学, 2020, 34(2): 46-56. DOI: 10.11729/syltlx20190146
引用本文: 穆恺, 司廷. 毛细流动聚焦的实验方法及过程控制[J]. 实验流体力学, 2020, 34(2): 46-56. DOI: 10.11729/syltlx20190146
MU Kai, SI Ting. Experimental method and process control of capillary flow focusing[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2020, 34(2): 46-56. DOI: 10.11729/syltlx20190146
Citation: MU Kai, SI Ting. Experimental method and process control of capillary flow focusing[J]. Journal of Experiments in Fluid Mechanics, 2020, 34(2): 46-56. DOI: 10.11729/syltlx20190146

毛细流动聚焦的实验方法及过程控制

基金项目: 

国家自然科学基金 11902318

国家自然科学基金 11722222

深圳市科技计划技术攻关项目 JSGG20170412115256747

中央高校基本科研业务费专项资金 WK2090050047

详细信息
    作者简介:

    穆恺(1989-), 男, 四川成都人, 博士。研究方向:微纳尺度流动, 界面不稳定性。通信地址:安徽省合肥市蜀山区黄山路443号中国科技大学近代力学系(230027)。E-mail:mukai@ustc.edu.cn

    通讯作者:

    司廷, E-mail: tsi@ustc.edu.cn

  • 中图分类号: O358;O359

Experimental method and process control of capillary flow focusing

  • 摘要: 作为一种基于毛细流动制备微纳尺度液滴的技术,毛细流动聚焦(Capillary flow focusing)在工程领域具有重要应用。回顾了基于吹气式和吸气式核心装置的毛细流动聚焦实验方法,展示了完整的测试平台,介绍了施加外部激励控制流动聚焦射流破碎的实验方法。同时,给出了同轴界面的拍摄方法,可获得清晰的内外层流体界面图像。在对流体锥形收缩阶段的研究中,探讨了几何参数与流动控制参数对流体锥形的形态与稳定性的影响。在稳定锥形下,研究了流动控制参数对液体射流直径、扰动波长及复合射流界面耦合的影响,并基于光的折射定律,对复合射流外层界面透镜效应所导致的内界面失真进行了修正。在对激励作用下射流破碎的研究中,考察了射流长度随振幅的变化,建立了尺度率关系,探讨了频率对生成液滴的单分散性及粒径的影响规律,为在实际应用中可控制备单分散性微液滴提供了理论与技术支持。
    Abstract: Capillary flow focusing as one typical kind of capillary flows is able to produce droplets and capsules at micro-scales, offering promising advantages in applications. This work reviews the experimental methods of capillary flow focusing based on the 'air-injecting' and 'air-sucking' devices, and presents the complete platform for studying the fluid cone-jet structures. Moreover, the method of adding external actuations on the flow focusing device to manipulate the breakup of liquid jets is illustrated. The flow visualization methods to capture the interface evolutions of the compound fluid cones and jets are introduced. It is found that the geometric parameters and the external flow parameters significantly affect the morphologies and instabilities of the fluid cone, and would further affect the diameters, perturbation wavelengths and interface coupling of the coaxial liquid jets. The lens effect of the outer interface on the coaxial jets could cause distortion of the inner jet and droplets, and a modified method was developed to remove the distortion based on the law of refraction. For the jet breakup upon external actuation, the relationship between the jet breakup length and the excitation amplitude was studied. The effects of the actuation frequency on the diameters and monodispersity of resultant droplets were studied.
  • 飞机在飞行中穿越含有过冷水滴的云层,过冷水滴撞击在飞机表面,在撞击区域附近很可能产生结冰现象[1-2]。结冰广泛存在于飞行实践中,并对飞行安全产生危害[3-5]。飞机结冰传感器是安装于机体表面,用于侦测飞机是否进入结冰环境的仪器设备,是飞机结冰防护系统的重要组成部分[6-7]。航空系统结冰传感器种类众多,按照安装方式分类可分为2种[8]:一种是传感器探头从飞机机体伸出,这种传感器通常是安装在机头一侧;另一种是传感器埋装于易结冰部位,探头与飞机表面(如机翼前缘)齐平。虽然第2种结冰传感器测量更直接,但是仅有少数国外公司生产,而且存在安装麻烦、需耐受飞机表面防冰或除冰加热时的高温等不足,所以目前第1种传感器仍然是主流。

    受空气绕流的影响,结冰环境下飞机周围流场中的水滴在空间分布不均匀。在近壁面的广泛区域,存在无水区,如果传感器探头处于这一区域,会探测不到结冰,导致漏报。离壁面一定距离,又存在水滴聚集区,该区域的水滴容积分数远高于周围流场,如果传感器探头始终在该区域,又会使得信号过于敏感,干扰飞行员的操作。好的结冰传感器需要适用于不同的飞行状态,除了避免漏报,还应该在起到预警作用的同时,避免传感器的反馈过于敏感,出现虚警误报的情况。因此,传感器的安装位置直接决定了冰的探测效果,在进行飞机设计时,需要专门研究。由于飞机上可安装传感器的区域众多,且传感器外形尺寸与飞机差距巨大,如果按照常规设计思路,把传感器加载到飞机表面逐个位置进行设计分析,需耗费巨大的工作量。

    目前国内外对飞机结冰探测技术的研究依然十分活跃[9-11],但主要集中于新型结冰传感器的研发及验证方面,关于如何确定结冰传感器安装位置方面的研究很少,仅有零星的公开报道[12]。目前尚未形成系统的结冰传感器位置确定方法及规范。针对该现状,本文提出一种确定结冰传感器安装位置的方法,采用该方法对某型民航客机的结冰传感器安装位置进行分析,并采用数值仿真手段进行安装效果验证,以获得适合该型飞机的结冰传感器安装位置。

    确定结冰传感器安装位置的步骤为:

    (1) 采用CFD方法计算未安装传感器飞机的空气流场,获得不同条件下绕飞机的空气流场分布;

    (2) 在流场计算的基础上,采用欧拉法计算水滴场,得到不同直径水滴在飞机流场中的容积分数分布;

    (3) 根据水滴收集率的定义以及传感器探头距物面的尺寸范围,获得传感器拟安装区域不同位置的水滴收集率以及对应条件下飞机机翼的水滴收集率;

    (4) 对比传感器拟安装位置的水滴收集率与机翼表面的最大水滴收集率,从保证传感器可以起到预警作用的角度出发,进而给出传感器合适的安装位置范围;

    (5) 将传感器加载到对应位置,对机体/传感器的组合构型进行数值仿真分析,对探测效果进行验证确认。

    空气流场通过采用成熟的SIMPLE系列算法求解低速粘流的时均N-S方程获得,控制方程的通用形式为:

    (1)

    式中:ρa为空气密度; ua为空气速度; ϕqϕ取不同的值,可代表流场的连续性方程、动量方程和湍动能等其他标量的输运方程。方程(1)中各项的物理意义和具体表达式,以及方程的求解方法,可参见文献[13],此处不再详述。

    引入水滴容积分数α,其定义为空间微团中水滴相所占的体积比例,则可以建立水滴相的控制方程,包括连续方程和动量方程,分别为[14]

    (2)

    (3)

    式中:ud为水滴速度;ρd为水滴密度;g为重力加速度;K为惯性因子。与空气流场控制方程类似,水滴项控制方程可以统一写成输运方程的形式:

    (4)

    式中:qϕ为源项; ϕ取1;udvdwd分别代表连续方程和xyz方向的动量方程,方程(4)的求解详见文献[14]。

    飞机表面的水滴收集率β可在获得当地水滴容积分数α和水滴速度ud之后,由以下公式计算:

    (5)

    式中:α为远场水滴容积分数;u为远场水滴速度;n为物面碰撞点处的单位法线向量。

    研究选用的构型是某民航客机的简化外形,包括机头、机身和机翼的组合体,忽略发动机和尾翼的影响。

    第一类结冰传感器通常安装于机头,因此重点分析该飞机机头周边区域,在机头区域沿着垂直于飞机轴向的方向截取4个截面,截面的位置选取如图 1(a)所示,4个截面距机身鼻尖分别为0.73、1.2、2.08和4.66m。根据传感器探头距物面的距离,在每个截面上不同周向位置选取6个点,以分析传感器分别安装于这6个点的结冰探测效果。图 1(b)所示为截面1传感器布置,图中红色的圆圈为拟布置结冰传感器的6个位置,其他3个截面的布置及编号与截面1类似。

    图  1  传感器拟布置位置示意图
    Fig.  1  Locations of icing probers

    空气流场计算条件为3种迎角(2°、4°和6°)与2种飞行速度(116和127m/s)的组合,共6种状态,考虑2种水滴直径(20和40μm),计算状态共12组。计算网格采用结构化多块对接网格,网格规模2000万。

    表 1给出了不同状态下机翼上的最大水滴收集率,可以看出,水滴直径及速度的增加,都会导致水滴收集率增加,最大水滴收集率的范围在0.570至0.742之间。图 2给出了Case 5和Case 10这2种典型状态下,全机表面的水滴收集率分布,可见水滴主要撞击在机头鼻尖、风挡和机翼前缘区域,最大水滴收集率βw出现在机翼翼尖前缘。

    表  1  各状态下机翼最大水滴收集率
    Table  1  The maximum local collection coefficient on the wings under each condition
    编号 速度
    /(m·s-1)
    水滴直径
    /μm
    迎角
    /(°)
    最大水滴
    收集率β
    1 116 20 2 0.623
    2 116 40 2 0.720
    3 116 20 4 0.615
    4 116 40 4 0.718
    5 116 20 6 0.570
    6 116 40 6 0.708
    7 127 20 2 0.635
    8 127 40 2 0.742
    9 127 20 4 0.639
    10 127 40 4 0.742
    11 127 20 6 0.603
    12 127 40 6 0.733
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    图  2  典型状态下飞机表面水滴收集率分布
    Fig.  2  Local collection coefficient on aircraft surface under typical conditions

    图 3给出的是Case 5和Case 10这2种典型状态下截面1内的无量纲液态水含量(当地水滴容积分数与远场水滴容积分数之比)分布云图及结冰传感器位置。可以看到,6个传感器在各种状态下均处于无水区之外,并靠近最大液态水含量分布区域。

    图  3  截面1无量纲液态水含量云图
    Fig.  3  Liquid water content distribution in section 1

    表 2提供的是传感器探头处的平均水滴收集率和机翼上最大水滴收集率的比值,可以看出,水滴收集率比值在1.371~2.077之间。这表明在所有状态下,探头上的结冰速度比飞机机翼上结冰速度最快的位置还要快,说明选取截面1上6个位置安装传感器都可以起到较好的结冰预警作用。

    表  2  截面1水滴收集率与机翼上最大水滴收集率的比值
    Table  2  The ratio of local collection coefficient in section 1 to maximum local collection coefficient on the wing
    编号 1_1 1_2 1_3 1_4 1_5 1_6
    1 1.38 1.371 1.372 1.547 1.663 1.713
    2 1.491 1.460 1.422 1.59 1.663 1.713
    3 1.607 1.605 1.542 1.621 1.763 1.825
    4 1.755 1.534 1.491 1.496 1.807 1.845
    5 1.79 1.792 1.658 1.728 1.819 1.865
    6 2.077 1.683 1.525 1.505 1.604 1.727
    7 1.492 1.498 1.469 1.661 1.866 1.919
    8 1.457 1.405 1.346 1.534 1.731 1.962
    9 1.591 1.522 1.485 1.595 1.676 1.749
    10 1.57 1.476 1.429 1.431 1.561 1.614
    11 1.724 1.749 1.731 1.684 1.738 1.866
    12 1.749 1.716 1.408 1.415 1.523 1.574
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    图 4表 3给出的是截面2的结果。6个位置在各种状态下也处于无水区之外,水滴收集率比值在1.586~3.229之间,较截面1的比值稍大,说明选取截面2上6个位置安装传感器也都可以起到较好的结冰预警作用。

    图  4  截面2无量纲液态水含量云图
    Fig.  4  Liquid water content distribution in section 2
    表  3  截面2水滴收集率与机翼上最大水滴收集率的比值
    Table  3  The ratio of local collection coefficient in section 2 to maximum local collection coefficient on the wings
    编号 2_1 2_2 2_3 2_4 2_5 2_6
    1 1.586 1.608 1.705 1.893 2.173 2.191
    2 2.239 1.834 1.836 2.666 3.229 2.767
    3 1.756 1.662 1.747 1.882 2.007 2.124
    4 3.167 2.244 1.938 2.223 3.173 3.023
    5 1.904 1.910 1.904 2.000 2.126 2.174
    6 2.884 2.915 2.313 2.191 2.589 2.852
    7 1.600 1.618 1.689 1.892 2.048 2.269
    8 1.708 1.685 1.786 2.226 3.251 2.680
    9 1.711 1.706 1.725 1.861 1.982 2.110
    10 2.717 1.913 2.110 2.474 3.146 2.901
    11 1.796 1.877 1.835 1.929 2.045 2.276
    12 2.900 3.094 2.580 2.098 2.887 2.702
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    表 4给出的是截面3的结果。可以看到,3_1、3_2、3_3、3_4这4个位置的水滴收集率与机翼上最大水滴收集率的比值在1.456~3.366之间;而在位置3_5、Case 8时,探头的平均水滴收集率与机翼上最大水滴收集率的比值仅为0.856;在位置3_6、Case 2、Case 8和Case 10时,探头的平均水滴收集率与机翼上最大水滴收集率的比值均小于1,最小值甚至只有0.287。图 5给出的是典型状态下截面3内的无量纲液态水含量分布云图及结冰传感器位置,可以看到,3_5、3_6已经接近无水区,说明传感器安装在3_5和3_6不能满足结冰探测需求。

    表  4  截面3水滴收集率与机翼上最大水滴收集率的比值
    Table  4  The ratio of local collection coefficient in section 3 to maximum local collection coefficient on the wings
    编号 3_1 3_2 3_3 3_4 3_5 3_6
    1 1.456 1.743 2.054 2.016 2.38 2.347
    2 2.001 2.086 3.324 3.081 2.052 0.287
    3 1.529 1.827 2.100 2.193 2.297 2.411
    4 2.348 1.849 3.311 2.873 2.196 1.296
    5 1.723 1.913 2.097 2.139 2.303 2.255
    6 2.680 2.253 3.376 3.440 2.992 2.080
    7 1.498 1.837 2.026 2.063 2.367 2.353
    8 1.848 2.036 3.016 3.166 0.856 0.250
    9 1.553 1.788 2.096 2.054 2.359 2.456
    10 2.729 2.172 3.366 3.245 1.594 0.862
    11 1.807 1.839 2.144 2.136 2.343 2.239
    12 2.839 2.822 3.363 3.323 1.438 2.988
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    图  5  截面3无量纲液态水含量云图
    Fig.  5  Liquid water content distribution in section 3

    表 5图 6给出的是截面4的安装效果。从表 5可以看出,6个位置在某些状态下都存在传感器探头处平均水滴收集率与机翼上最大水滴收集率的比值小于1的情况。从图 6可以看到,6个位置都在某些状态下靠近或处于无水区,说明传感器安装在这些位置均不能满足结冰探测需求。

    表  5  截面4水滴收集率与机翼上最大水滴收集率的比值
    Table  5  The ratio of local collection coefficient in section 4 to maximum local collection coefficient on the wings
    编号 4_1 4_2 4_3 4_4 4_5 4_6
    1 2.723 2.137 2.478 2.390 2.510 2.485
    2 2.276 0.216 0.089 0.211 0.001 0.089
    3 2.295 2.328 2.190 2.705 2.487 2.310
    4 0.933 1.642 1.277 0.03 0.000 0.015
    5 2.704 2.27 2.476 2.573 2.640 2.513
    6 1.588 2.188 0.72 0.122 0.030 0.089
    7 2.402 2.245 2.365 2.614 2.279 2.445
    8 1.203 1.800 0.057 0.015 0.000 0.001
    9 2.539 2.253 2.258 2.587 2.501 2.578
    10 1.059 1.332 0.459 0.087 0.003 0.001
    11 2.694 2.352 2.505 2.488 2.52 2.433
    12 0.618 1.155 0.116 0.015 0.004 0.143
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    图  6  截面4无量纲液态水含量云图
    Fig.  6  Liquid water content distribution in section 4

    以上分析是基于飞机未安装传感器的结果,实际传感器安装在飞机上之后,必定会给安装位置附近的流场带来干扰,使得探头处的水滴收集率发生改变。为了验证以上分析方法的可行性,将结冰传感器安装在飞机上,并对传感器/飞机组合构型的水滴收集率进行了计算仿真。

    结冰传感器选用目前运输类飞机普遍采用的磁致伸缩型传感器,总高度为7cm,其中底座直径为4cm,高3cm,探头直径1cm,高4cm,将其置于位置2_3,计算采用多块对接网格(见图 7)。

    图  7  计算仿真验证的表面网格
    Fig.  7  Mesh for computational simulation

    图 8给出的是Case 5状态下,传感器表面的水滴收集率分布云图。探头处的平均水滴收集率为1.141。同时,本文对组合构型在Case 10状态下的结果进行了计算,探头处的平均水滴收集率为1.756, 而Case 5和Case 10未考虑传感器位置的平均水滴收集率为1.063和1.392。由于Case 5和Case 10是机翼水滴收集率最大和最小的2种情况,因此空气流场不同导致的探测结果差异均在这两者之间变动。在其他状态下,位置2_3传感器探头处的水滴收集率同样略高于未考虑传感器扰动时的水滴收集率,说明采用本文提出的结冰传感器安装位置确定方法是偏保守、可行的方法。

    图  8  传感器表面水滴收集率云图
    Fig.  8  Local collection coefficient on prober surface

    提出了飞机结冰传感器安装位置的确定方法,并针对某型民航客机进行了应用分析,得到如下结论:

    (1) 本文方法基于飞机未加装传感器的构型进行分析,其得到的结论已满足安装传感器后的要求,可普遍应用于运输类飞机设计,有效提高结冰防护系统设计的效率。

    (2) 结冰传感器的安装,还需考虑与其他机载传感器(如迎角传感器、速度传感器)的干扰问题,可在本文方法得到的区间范围内,选取与其它传感器距离较远的、干扰较少的位置。

    需要说明的是,传感器除了要具有预警作用,还要避免结冰过快导致过度报警,只要求传感器的结冰速度比机翼快,虽然可以保证飞行安全,但却不是最科学的。传感器的结冰速率究竟要比机翼快多少合适,目前还没有一个标准和规范,需要下一步深入研究。

  • 图  1   流动聚焦核心装置示意图及实物图

    Fig.  1   Sketches and real pictures of the devices in flow focusing experiments

    图  2   流动聚焦实验平台示意图

    Fig.  2   Sketch of the flow focusing experimental platform

    图  3   外部激励控制下的流动聚焦核心装置示意图与实验装置图[51]

    Fig.  3   Sketches of the flow focusing upon external actuation and the core device[51]

    图  4   不同照明方式下拍摄的同轴流体锥形

    Fig.  4   The images of coaxial liquid cone under different illumination conditions

    图  5   结构参数对同轴流体锥形形态及稳定性的影响(流动控制参数:Qin=1mL/h, Qout=60 mL/h, Δpg=60 kPa, U=1 kV)

    Fig.  5   Effect of geometry parameters on the profiles and instabilities of the coaxial liquid cone (the flow parameters are fixed at Qin=1 mL/h, Qout=60 mL/h, Δpg=60 kPa and U=1 kV)

    图  6   流动控制参数对同轴流体锥形形态及稳定性的影响

    Fig.  6   Effect of flow parameters on the profiles and instabilities of the coaxial liquid cone

    图  7   带电单轴射流在不同气体压差Δpg下的破碎形态[54]

    Fig.  7   Breakup of the charged liquid jet as Δpg changes[54]

    图  8   射流直径随流量Q及驱动压差Δpg的变化规律[54]

    Fig.  8   The effect of Q and Δpg on the jet diameters[54]

    图  9   Δpg对界面扰动波长λ的影响

    Fig.  9   The effect of Δpg on the perturbation wavelength λ of the jet interface

    图  10   同轴射流在不同rQ下破碎时的界面耦合规律

    Fig.  10   The interface coupling of the coaxial liquid jets under different rQ

    图  11   平行光通过射流界面后的折射规律

    Fig.  11   Refraction of the parallel light after crossing the jet interfaces

    图  12   不同激励电压U时的射流破碎图像[51]

    Fig.  12   Typical photographs of the liquid jet with an increase in the value of U[51]

    图  13   射流破碎长度Lb随上游锥形脉动振幅η的变化规律[51]

    Fig.  13   The jet breakup length (Lb) vs. vibration amplitude (η) of the cone upstream[51]

    图  14   激励频率fe变化时液滴粒径统计[51]

    Fig.  14   The variation of droplet size vs. excitation frequency fe[51]

    图  15   不同频率下液滴粒径的标准差[51]

    Fig.  15   The normalized standard deviation of collected droplets[51]

  • [1]

    GAÑÁN-CALVO A M, MONTANERO J M, MARTÍN-BANDERAS L, et al. Building functional materials for health care and pharmacy from microfluidic principles and flow focusing[J]. Advanced Drug Delivery Reviews, 2013, 65(11-12):1447-1469. DOI: 10.1016/j.addr.2013.08.003

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出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-30
  • 修回日期:  2019-12-09
  • 刊出日期:  2020-04-24

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