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      <title-group>
        <article-title>CFD Simulation und verbesserte Datenauswertung einer Extraktionskolonne vom Typ Kühni</article-title>
      </title-group>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Mark W. Hlawitschka</string-name>
          <email>1mark.hlawitschka@mv.uni-kl.de</email>
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        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Fang Chen</string-name>
          <email>2chen@informatik.uni-kl.de</email>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Hans-Jörg Bart</string-name>
          <email>3bart@mv.uni-kl.de</email>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Hans Hagen</string-name>
          <email>4hagen@informatik.uni-kl.de</email>
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          <label>0</label>
          <institution>Chair of Seperation Science and Technology</institution>
          ,
          <addr-line>Gebäude 44, Raum 476, Gottlieb-Daimler Straße, 67663 Kaiserslautern AG Computergrafik, Gebäude 36, Raum 22, Gottlieb-Daimler Straße, 67663 Kaiserslautern</addr-line>
        </aff>
      </contrib-group>
      <abstract>
        <p>Zusammenfassung- Computational Fluid Dynamic (CFD) Simulationen wurden gekoppelt mit dem One-Group Populationsbilanzenmodell durchgeführt, um die Tropfengröße in einer Kühni Miniplant Extraktionskolonne zu bestimmen. Zur Strömungssimulation wurde aufgrund der geringeren Rechenzeit auf das Euler-Euler Modell zurückgegriffen, welches die Tropfen als interpenetrierende Phase behandelt. Die Tropfeninteraktion, wie Tropfenkoaleszenz und Tropfenteilung werden durch das Modell von Prince und Blanch [1] und von Martínez-Bazán et al. [2] beschrieben. Eine verbesserte Visualisierungstechnik wird angewendet, um mehrere Daten in einem Bild kombiniert zu visualisieren. Dies bildet die Basis für Visualisierungserweiterungen, wie z.B. der Visualisierung der Tropfenteilung.</p>
      </abstract>
    </article-meta>
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  <body>
    <sec id="sec-1">
      <title>II. MOTIVATION</title>
      <p>Die Auslegung und Modellierung von flüssig-flüssig
Extraktionskolonnen basiert noch immer auf vereinfachten Modellen,
die nur teilweise die realen Geschehnisse wie
Tropfenkoaleszenz und Tropfenteilung in der Kolonne abbilden. Das
Abb. 1. Kooperation zwischen den Instituten
einfachste verwendete Modell ist das Stufenmodell, welches
auf einer idealisierten Propfenströmung basiert. Dieses Modell
berücksichtigt eine Änderung des Zustands in
Strömungsrichtung, jedoch keine radiale Änderung senkrecht zu dieser. Bei
Abweichungen von der idealen Propfenströmung wird daher
auf das Backmixing oder Dispersionsmodell zurückgegriffen,
welche die Abweichungen in radialer Richtung über einen
einzelnen Parameter berücksichtigen. Kombiniert mit
Tropfenpopulationsbilanzmodellen (TPBM) wird Koaleszenz und
Teilung der Tropfen mit in Betracht gezogen und es ergibt
sich eine gute Modellierungsbasis der Kolonne. Allerdings
muss man hierbei auf Korrelationen zurückgreifen, die über
große Datenpools zeitaufwändig verifiziert wurden. In den
letzten Jahrzenten ergab sich durch die steigende
Rechenleistung eine detailliertere, geometrieunabhängige Auflösung
des Strömungsproblems, meist auf Basis der
Navier-StokesGleichungen oder Euler-Gleichungen, die heute als
Computational Fluid Dynamics (CFD) bezeichnet wird. So wurden
auch in den letzten Jahren verstärkt in der Verfahrenstechnik
fluiddynamische Simulationen von Extraktionskolonnen vom
Typ Rotating Disc Contactor (RDC) sowie vom Typ Kühni,
dargestellt in Abb. 2, durchgeführt. Die Simulation der RDC
Kolonne kann dabei aufgrund der Rotationsymmetrie
zweidimensional dargestellt werden, während eine Simulation der
Kühni Kolonne dreidimensional bzw. dreidimensional
rotationssymmetrisch erfolgen muss.</p>
      <p>Einphasige Simulationen einer RDC Kolonne stammen u.a.
(a) RDC Kolonne
(b) Kühni Miniplant
Kolonne</p>
      <p>
        Abb. 2. Unterschiedliche Extraktionskolonnengeometrien
von Modes und Bart [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref3">3</xref>
        ], wobei Rieger [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref4">4</xref>
        ] die
Zweiphasenströmung in einer RDC Kolonne simulierte. Haderer et al. [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref5">5</xref>
        ]
verwendete ein Euler-Euler Modell zur Simulation der
Zweiphasenströmung in RDC Kolonnen. Kolb [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref6">6</xref>
        ] untersuchte die
Strömung in Kühni Kolonnen und validierte seine Ergebnisse
mit einer Lasermesstechnik, der Particle Image Velocimetry.
Wang und Mao [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref7">7</xref>
        ] simulierten die Zweiphasenströmung in
einem Kühni Miniplant Kompartment unter Verwendung
periodischer Randbedingungen in axialer Richtung. Vikhansky
und Kraft [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref8">8</xref>
        ] verwendeten Euler-Lagrange Modell zur
Simulierung der Zweiphasenströmung in einer RDC Kolonne
gekoppelt mit der Monte-Carlo Methode zur Berücksichtigung
von Koaleszenz und Zerfall. Drumm et al. [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref9">9</xref>
        ] untersuchte
die Zweiphasenströmung auf Basis des Euler-Euler Modells
und koppelte dieses mit stochastischen Populationsmodellen.
CFD Untersuchungen an Extraktionskolonnen vom Typ Kühni
gekoppelt mit Populationsbilanzen sind in der Literatur neu
und erfordern eine Anpassung der bestehenden Zerfalls- sowie
Koaleszenzmodelle an experimentelle Ergebnisse. Eine
effektive Datenauswertung ist dabei für den Anwender wichtig,
wobei zur schnellen und benutzerfreundlichen Datenauswertung
existieren jedoch keine entsprechende Tools. Kommerzielle
Post-Processing Programme können jeweils eine fluide
Eigenschaft darstellen, z.B. Phasenanteil, Geschwindigkeit oder
Tropfengröße. Um aussagekräftige Informationen zu erhalten,
benötigt es einer Überlagerung der Informationen z.B. der
Tropfengröße und des Phasenanteils. Ebenso können Tropfen,
die aufgrund des zu benötigenden hohen Rechenaufwands
nicht aufgelöst dargestellt werden, sondern nur als Datenpunkt
in jeder einzelnen numerischen Zelle, nicht
wirklichkeitsgetreu visualisiert werden. Zudem kann der zeitliche Verlauf
der Tropfen nur durch Stromlinien dargestellt werden, wobei
diese aufgrund der angenommen Randbedingung an allen
Wänden und Einbauten enden und eine Darstellung nahezu
unmöglich machen. In dieser Arbeit werden die
vorangegangenen Arbeiten zum Thema Populationsbilanzen von den
2D-Modellen (RDC-Kolonne) auf einen 3D-Anwendungsfall
(Kühni-Kolonne) transferiert. Ein besonderes Augenmerk wird
hierbei auf eine verbesserte Auswertemöglichkeit gelegt.
(a) Gitter eines
Kompartments
(b) Rührerzone mit Rührerblättern
Abb. 3. Erstelltes Gitter
      </p>
    </sec>
    <sec id="sec-2">
      <title>III. METHODE</title>
      <p>Die hier beschriebenen Methoden gliedern sich in drei
Teile. Der erste Teil beschäftigt sich mit der numerischen
Simulation. Der zweite Teil befasst sich mit den
Populationsbilanzen und deren Implementierung. Der dritte Teil zeigt
die Vorgehensweise bei der verbesserten Datenauswertung und
Visualisierung der Simulationsergebnisse auf.</p>
      <sec id="sec-2-1">
        <title>A. Methode der Simulation</title>
        <p>Der Kühni Miniplant Extraktor hat einen Nenndurchmesser
von 32 mm und einer Kompartmenthöhe von 28 mm und
Strombrecher in Form von flachen Blechen sind in einem
Winkel von 120 zueinander angeordnet. Ein Sechsblattrührer ist
in der Mitte jedes Kompartments mit der Welle verbunden. In
dieser Arbeit wurden sieben Kompartments für die Simulation
als Gitter mit dem Pre-Prozessor Gambit generiert. Für die
CFD-Simulation mit dem kommerziellen CFD Tool FLUENT
wurde das Gitter in zwei Regionen geteilt, eine statische und
eine drehende Region, die den Rührer umgibt. Am Boden
und am Kopf des Gitters wurde zusätzlich eine Zone für
den Einlauf und den Auslauf definiert. Die Randbedingung
am Boden wurde als Geschwindigkeitseinlass definiert, wobei
der Auslass durch einen Austrittsdruck definiert wird. Als
numerischer Rahmen wurde das Euler-Euler Modell verwendet,
welches die beiden Phasen als interpenetrierende Kontinua
behandelt. Ein Populationsbilanzmodell wurde mit der CFD über
benutzerdefinierte Funktionen (“user defined functions“, UDF)
gekoppelt, um Koaleszenz- sowie Zerfallsereignisse zu
berücksichtigen. Das verwendete flüssig-flüssig-System besteht aus
Wasser und n-Butylacetat, wobei die organische Phase in Form
von Tropfen am Boden und die kontinuierliche Phase (Wasser)
am Kopf in die Kolonne fließt, wodurch eine Gegenströmung
der beiden Phasen entsteht. Das für die Simulation erstellte
Gitter besteht aus über 500 000 Zellen, welches als Ausschnitt
in Abbildung 3 dargestellt ist.</p>
        <p>Die Kolonnenwand sowie die Rührer, Welle und
Strombrecher sind als no-slip Randbedingung definiert, d.h. dass die
Geschwindigkeit der Fluide an der Wand gleich Null ist. Der
first-order implicit solver wurde für die Zeitdiskretisierung
verwendet, während für die Diskretisierung im Raum das
first order upwind scheme verwendet wurde. Die
DruckGeschwindigkeitskopplung erfolgt über die Verwendung des
Simple Algorithmus. Standard Relaxationsfaktoren wurden für</p>
        <p>iOp
+O i + i i~g + Fd;i
Hierbei ist der Druck durch p und der Stresstensor der Phase
i durch i gekennzeichnet. Zusätzlich zu diesen Gleichungen
muss für die Zweiphasenströmung die Erhaltung des
Phasenanteils gewährleistet sein:
c +
d = 1:
Die Phaseninteraktion wurde durch den Widerstandsterm
berücksichtigt. Die Widerstandskraft wird durch Gleichung 4
beschrieben:</p>
        <p>Fd;i =
3 c c dCdj!u d
!u cj (u~d;i</p>
        <p>
          u~c;i) ;
4dd
wobei Cd über das Modell von Schiller-Naumann [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref10">10</xref>
          ]
berechnet wird.
        </p>
      </sec>
      <sec id="sec-2-2">
        <title>B. Populationsbilanzgleichung</title>
        <p>Die Populationsbilanzgleichung wird generell in Termen der
Anzahlkonzentration N ausgedrückt :
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
wobei V das Tropfenvolumen und S(V; t) der Quellterm
zur Berücksichtigung von Teilung und Koaleszenz durch die
Interaktion der Tropfen ist. Der Wachstumsterm G wird bei
Massentransferberechnungen benötigt und wird hier
vernachlässigt. Der Quellterm besteht aus vier Termen, jeweils zwei
für den Zerfall von Tropfen und zwei für die Koaleszenz der
Tropfen. Die zwei Terme berücksichtigen jeweils die
Entstehung neuer Tropfen mit einer bestimmten Größe und die damit
einhergehende Auslöschung von Tropfen einer bestimmten
Größe.</p>
        <p>S (V; t) = BC (V; t)
+BB(V; t)</p>
        <p>DC (V; t)
DB (V; t)</p>
        <p>Die Zerfalls- und Koaleszenzkernel sind Funktionen der
Tropfengröße, systemtypische Parameter wie Viskosität und
Oberflächenspannung sowie der turbulenten Energie. Die One
die Simulation verwendet. Im Folgenden werden die
mathematischen Modelle des Zweiphasenmodells zusammengefasst.</p>
        <p>1) Zweiphasenmodell: Das verwendete Zweiphasenmodell
ist das Euler-Euler Modell, bei dem die jeweilige Phase i durch
den Volumenanteil i beschrieben wird. Die
Kontinuitätsgleichung für die kontinuierliche Phase c ist durch
@ ( l c) + O ( c cu~c) = 0 (1)</p>
        <p>
          @t
gegeben. In dieser Gleichung ist der Phasenanteil durch c,
die Dichte der kontinuierlichen Phase durch c und die
Geschwindigkei der Phase durch u~c gekennzeichnet. Die
Erhaltungsgleichung wird durch Gleichung 2 beschrieben.
Primary One Secondary Particle Methode (OPOSPM),
entwickelt von Attarakih et al. [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref11">11</xref>
          ], ist ist ein Speziallfall der
Sectional Quadrature Method of Moments (SQMOM), wobei
hier nur ein primäres und ein sekundäres Partikel verwendet
wird. Die primären Partikel stellen hierbei die die Klassen
dar, wobei bei der OPOSP Methode die Tropfenverteilung
durch eine Tropfengröße in jeder Zelle ausgedrückt wird. Die
sekundären Partikel können als Lagrange fluide Partikel
verstanden werden, die Informationen über die Tropfenpopulation
transportieren. Daher wird die Populationsverteilung durch
ein einzelnes Partikel repräsentiert, welches eine Kugelform
besitzt und deren Position (Größe) durch den mittleren
Massendurchmesser gegeben ist:
(7)
(8)
wobei die totale Anzahl N und die Volumenkonzentration
d dem nullten Moment (m0) und dem dritten Moment (m3)
der Distribution entsprechen. In der Literatur wird häufig der
Sauter Durchmesser verwendet. Aufgrund des nicht
vorhandenen zweiten Moments in der CFD erscheint die Verwendung
des d30 zielführender für die Simulation. Durch die
Verwendung des nullten Moments, d.h. der Anzahl der Tropfen ist
das Modell mathematisch konsistent. Das dritte Moment wird
für die Zweiwegekopplung auf Eins normiert und führt zu:
        </p>
        <p>
          Da das dritte Moment der Kontinuitätsgleichung der
dispersen Phase entspricht (welche im CFD Solver vorhanden ist),
muss nur das nullte Moment durch eine UDF beschrieben
werden. Die Quellterme für Zerfall und Koaleszenz werden von
jeder Zelle vom CFD Solver zurückgegeben. Der Quellterm
für die Tropfenzerfall g(d30) Koaleszenz a(d30; d30) ist wie
folgt definiert:
1
S = (nd (d30) 1) Nd a (d30; d30) Nd2; (9)
2
wobei nd die Anzahl der Tochtertropfen, Nd die Anzahl der
Partikel ist. Mehr Details über die Kopplung von CFD in
Zusammenhang mit dem OPOSPM Modell und dem verwendeten
Zweiphasenmodell sind in [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref9">9</xref>
          ] gegeben. Die Koaleszenzrate
a(d30; d30) setzt sich aus der Koaleszenzeffizienz (d; d) und
der Kollisionsrate h(d; d) zusammen und wird durch das
Modell von Prince und Blanch [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref1">1</xref>
          ] beschrieben:
(d30; d30) = exp
(d30=4))5=6 c1=2 1=3
4 1=2
ln
h0
hc
!
(10)
h(d30; d30) = 0:089 (d30 + d30)2 1=3(d230=3 + d320=3)1=2 (11)
Hierbei ist die Energiedissipation, die
Grenzflächenspannung und h0 die Filmdicke und hc die kritische Filmdicke,
wobei das Verhältniss der Filmdicken nach Drumm et al. [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref12">12</xref>
          ]
auf 104 gesetzt wurde.
        </p>
        <p>
          Zur Beschreibung des Tropfenzerfalls wird das Modell
Martínez-Bazán et al. [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref2">2</xref>
          ] verwendet:
g(d30) =
0( d)2=3
        </p>
        <p>12( =( d))</p>
        <p>
          K ist eine Konstante, die vom ursprünglichen Wert von
0.25 auf einen Wert von 1 gesetzt wurde, um die anpassbaren
Parameter zu reduzieren (Drumm et al. [
          <xref ref-type="bibr" rid="ref12">12</xref>
          ]).
        </p>
        <p>Die Kenngröße 0 wurde in vorangegangenen Arbeiten
angepasst.</p>
        <p>Die Anzahl der Tochtertropfen wurde mit Hilfe einer
Hochgeschwindigkeitskamera durch Einzeltropfenversuche in der
Miniplant Kühni Kolonne (s. Abb. 4) bestimmt. Einzeltropfen
wurden über eine Zweistoffdüse erzeugt, womit die Ablösezeit
des Tropfens von der Kapillare sowie die Tropfengröße durch
ein um die Kapillare strömendes Fluid beeinflusst werden
kann. Der Abstand zwischen den erzeugten Tropfen wurde
so groß gewählt, dass sich immer nur ein Tropfen im
Kompartment befand. Die entstehenden Tropfen bei einem
Zerfallsprozess wurden anschließend über die Videoaufnahmen
ausgewertet.</p>
        <p>Abb. 4. Tropfenzerfallsbestimmung</p>
      </sec>
      <sec id="sec-2-3">
        <title>C. Visualisierung</title>
        <p>Durch die Verwendung von modernen Visualisierungstools
wird es dem Anwender bzw. dem Forscher ermöglicht, die
Simulation besser zu analysieren. In einem ersten Schritt wurde
dazu die Geometrie auf Basis der Simulationsdaten visualisiert
und ist bereits in der Einleitung dargestellt. Dabei wurde
auf eine möglichst detailgetreue Darstellung der metallenen
Rührer und des Glasschusses wert gelegt (vgl. Abb. 4).</p>
        <p>Die Tropfengröße und damit auch die Anzahl der Tropfen
stellt eine kritische Größe in der Kolonne dar. Da diese
durch das benutzte Modell als Mittelwerte im Gitter
berechnet werden, repräsentieren diese eine Wahrscheinlichkeit.
Die Schwierigkeit bei der Visualisierung der Tropfen in der
Kolonne ist die Bestimmung der Tropfenposition und der
Tropfengröße. Stochastische Modellierung ist daher einer der
möglichen Wege, um die Position der visualisierten Partikel
zu bestimmen. Für jeden Zeitschritt kann eine Anzahl von
N Tropfen mit einem Durchmesser von d in einer Zelle
durch eine homogene Verteilungsfunktion für die Tropfenmitte
[px; py; pz] dargestellt werden:
p(x)
(</p>
        <p>1
xZellmax: xZellmin:
0
;
wenn xZellmin:
ansonsten.</p>
        <p>x
xZellmax:
Adäquate Formeln gelten für die Komponenten py; pz. Die
Anzahl der Tropfen N kann durch folgende Gleichung
beschrieben werden:</p>
        <p>X N</p>
        <p>Vjeder Tropfen =</p>
      </sec>
    </sec>
    <sec id="sec-3">
      <title>VZellenvolumen;</title>
      <p>wobei den Phasenanteil der dispersen Phase darstellt und
durch die Simulationsdaten zur Verfügung gestellt wird.</p>
      <p>Neben der Tropfenvisualisierung soll durch eine
Kombination der CFD mit der Tropfenvisualisierung die
Verfolgung einzelner Tropfen sowie durch Erweiterungen die
Visualisierung des Tropfenzerfalls und der Tropfenkoaleszenz
ermöglicht werden. Hierzu erfolgte in einem ersten Schritt die
Visualisierung des Vektorfeldes in der Auswertesoftware und
um diese um Partikelbahnen zu erweitern. Die Partikelbahnen
zeigen den Weg der Tropfen durch die Kolonne über die Zeit.
Der Start einer solchen Partikelbahn wird durch den Einlass
der Kolonne definiert und endet am Auslass einer Kolonne
bzw. durch einen Zerfall des Tropfen. Die mathematische
Beschreibung der Tropfen erfolgt durch:
8 d
&lt;</p>
      <p>dt
:p~(t0) = p~0
p~(x; y; z) = ~v(p; t)
:
Die Partikelbahnen der Tropfen können für eine
kontinuierliche Visualisierung der Tropfenverteilung verwendet werden.
Überschneidungen zweier Bahnen können als Indikator einer
Tropfenkoaleszenz verwedendet werden.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-4">
      <title>IV. ERGEBNISSE UND DISKUSSION</title>
      <p>
        In vorangegangenen Forschungsarbeiten wurde der
Zerfallskernel aus dem Modell an die Ergebnisse von Steinmetz et al.
[
        <xref ref-type="bibr" rid="ref13">13</xref>
        ] angepasst. Die Tochtertropfenanzahl ergab sich aus den
Einzeltropfenexperimenten. Es wurden im Mittel 4
Tochtertropfen festgestellt. Durch die Kopplung von CFD mit PBM
wurde eine Aussage über die Tropfengröße ermöglicht. Die
simulierte Tropfengröße mit dem gekoppelten CFD-PBM Tool
ist in Abb. 5 für die gesamte Kolonne sowie vergrößert für ein
einzelnes Kompartment dargestellt. Die Tropfen koaleszieren
unterhalb der Statoren und werden durch den Energieeintrag
des Rührers zerteilt. Die Tropfengröße im Bereich des Rührers
bei 2,6 mm und sinkt aufgrund der steigenden Turbulenz auf
2,4 mm direkt an der Rührerspitze ab. Durch Koaleszenz steigt
die Tropfengröße auf 3,1 mm unterhalb der Statoren wieder
an.
      </p>
      <p>Durch eine erweiterte Visualisierung wird eine Kombination
des Tropfendurchmessers mit dem Phasenanteil erzielt, womit
Aussagen über die Tropfenverteilung im dreidimensionalen
Raum durch eine einzelne Abbildung, die den real sichtbaren
Verhältnissen entspricht, getroffen werden können. Dies ist
ist Abb. 6 dargestellt. Die Tropfen treten durch den unteren
Abb. 5. Tropfengrößenverteilung dargestellt als Schnitt durch die Kolonne
Statorring in das Kompartment ein. Im unteren Bereich des
Kompartments sind die Tropfen auf die Mitte des
Kompartments hin konzentriert, während sie im oberen Teil durch die
Rührerwirkung verteilt werden. Das Vektorfeld ist in Abb. 7
gezeigt, wobei zur Übersichtlichtkeit die Anzahl der Vektoren
reduziert wurde.</p>
      <p>Die Visualisierung bietet die Möglichkeit der Filterung von
Daten, z.B. extrem großer bzw. kleiner Tropfen und wird durch
die Visualisierung der Zerfallswahrscheinlichkeit sowie der
Koaleszenzwahrscheinlichkeit ergänzt.</p>
      <p>Abb. 6. Darstellung der Tropfen sowie der Tropfengrößenverteilung</p>
    </sec>
    <sec id="sec-5">
      <title>V. ZUSAMMENFASSUNG</title>
      <p>
        Die Simulationen der sich im Gegenstrom befindlichen
Zweiphasenströmung für die Miniplant Extraktionskolonne
vom Typ Kühni wurde mit dem CFD solver (FLUENT)
gekoppelt mit Populationsbilanzmodellen durchgeführt. Hierfür
wurde ein Eingruppenmodell, das One Primary One Secondary
Particle Modell, für die Zweiwegekopplung verwendet. Zur
Berücksichtigung von Koaleszenz und Zerfall der Tropfen
Abb. 7. Vektorfeld der kontinuierlichen Phase im Kompartment
wurde ein kombiniertes Modell, bestehend aus dem
Zerfallskernel von Martínez-Bazán [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref2">2</xref>
        ] und dem Koaleszenzkernel von
Prince und Blanch [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref1">1</xref>
        ] verwendet. Durch gemittelte Daten auf
Basis stochastischer Modelle erfolgte eine Visualisierung der
Tropfen, womit erstmals zwei Parameter, der Phasenanteil und
die Tropfengröße kombiniert in einer Abbildung dargestellt
werden können.
      </p>
    </sec>
    <sec id="sec-6">
      <title>VI. AUSBLICK</title>
      <p>Das bestehende CFD Modell wird durch weitere
Koaleszenz- und Teilungskernel erweitert werden,
um eine umfangreiche Basis für verschiedene
Stoffeigenschaften sicherzustellen. Eine Implementierung von
Massentransfer wird zunächst anhand des zweidimensional
rotationssymmetrischen Modells der RDC Kolonne erfolgen
und mit Literaturdaten sowie eigenen Messungen validiert
werden. Eine Übertragung der Ergebnisse auf unterschiedliche
Kolonnengrößen sowie ist in naher Zukunft geplant.
Die Visualisierung wird durch die Möglichkeit zur
Erstellung von Animationen bewegter Tropfen erweitert
werden. 3D Partikelbahnen können durch eine
StandardIntegrationsmethode eingebunden werden. Die
Implementierung von Tropfenkollisionen und Tropfenteilungen in die
Visualisierungsumgebung erfordern zusätzliche Modellierung
sowie Implementierungen. Topologische Analysen der
transienten Tropfengrößenverteilung sind dazu mit dem
Morse-Smale Komplex sowie mit Reeb Graphs geplant.</p>
    </sec>
    <sec id="sec-7">
      <title>DANKSAGUNG This work was financially supported by the State Research Centre of Mathematical and Computational Modelling and the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), Bonn.</title>
    </sec>
    <sec id="sec-8">
      <title>LITERATUR</title>
    </sec>
  </body>
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          </string-name>
          and
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            <given-names>H. W.</given-names>
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            <surname>Martínez-Bazán</surname>
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