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# Física# Dinâmica dos Fluidos

Avanços na Simulação de Fluxo em Duas Fases com Surfactantes

Novo modelo melhora a precisão na simulação dos efeitos de surfactantes na dinâmica de fluidos.

Haohao Hao, Xiangwei Li, Tian Liu, Huanshu Tan

― 7 min ler


Novo Modelo de SimulaçãoNovo Modelo de Simulaçãode Fluxo com Surfactantessurfactantes em fluxos de fluidos.Um modelo robusto para a dinâmica de
Índice

Surfactantes são químicos especiais que ajudam a diminuir a Tensão Superficial entre dois líquidos ou entre um líquido e um sólido. Eles são compostos por moléculas que têm uma parte que ama água (hidrofílica) e outra parte que odeia água (hidrofóbica). Essa estrutura única permite que os surfactantes se aglomerem nas Interfaces dos fluidos, mudando como esses fluidos se comportam.

Na prática, os surfactantes são usados em várias indústrias, incluindo produtos como tintas, detergentes e cosméticos. A capacidade deles de modificar as propriedades nas interfaces dos fluidos é crucial em processos como emulsificação, formação de espuma e molhabilidade.

Entender como os surfactantes afetam o fluxo dos fluidos é essencial para várias áreas, incluindo engenharia química, ciência ambiental e biotecnologia. Este artigo discute um método para simular o fluxo de duas fases com surfactantes, focando em como a concentração de surfactantes afeta o fluxo e o comportamento dos líquidos.

O Básico do Fluxo de Duas Fases

Fluxo de duas fases se refere ao fluxo simultâneo de duas fases distintas, como líquido e gás ou dois líquidos imiscíveis. Interações complexas na interface entre essas fases podem impactar significativamente o comportamento geral do fluxo. A presença de surfactantes influencia essas interações ao modificar a tensão superficial, levando a variações na dinâmica do fluxo.

Quando os surfactantes estão presentes na interface, eles mudam a tensão superficial de acordo com sua concentração. Como resultado, se a concentração de surfactantes não estiver uniforme na interface, cria tensões variadas que afetam como os fluidos se movem. Essas diferenças de tensão podem levar a comportamentos complexos como migração de gotas, deformação e até fusão ou quebra de gotas.

Desafios na Simulação do Fluxo de Duas Fases com Surfactantes

Simular o fluxo de duas fases com surfactantes apresenta vários desafios. Um problema significativo é garantir que a massa total de surfactantes no sistema se conserve. Ao realizar simulações, é crucial assegurar que a massa não diminua ou aumente de forma não natural ao longo do tempo.

Vários fatores podem levar à não Conservação da Massa de surfactantes nos modelos. Por exemplo, se a simulação se desviar do estado de equilíbrio esperado, isso pode alterar o perfil de surfactantes, dificultando a manutenção da conservação de massa precisa. Além disso, a difusão numérica, que ocorre devido a erros nos cálculos, pode causar perda de massa adicional.

Embora existam técnicas para ajustar as concentrações de surfactantes para compensar a perda de massa, esses métodos podem alterar acidentalmente os gradientes de surfactantes, levando a imprecisões nas dinâmicas simuladas.

Desenvolvendo um Modelo de Simulação Aprimorado

Para enfrentar esses desafios, um novo modelo de simulação foi criado focando no fluxo de duas fases com transporte de surfactantes. O modelo foi projetado para manter a conservação de massa precisa enquanto captura efetivamente a dinâmica na interface.

Método de Campo de Fase Preservador de Perfil

Um aspecto chave do novo modelo é o método de campo de fase preservador de perfil. Esse método garante que a interface entre as duas fases permaneça estável e representada com precisão ao longo do tempo. Ele ajuda a capturar os detalhes necessários da interface, mantendo tanto a estrutura quanto a concentração de surfactantes corretamente.

O processo corrige iterativamente quaisquer desvios no perfil da interface, mantendo-o próximo ao estado de equilíbrio. Isso ajuda a prevenir mudanças artificiais que poderiam surgir da interação de vários fatores na simulação.

Modelo Híbrido de Tensão Superficial

Outra característica importante do novo modelo é o modelo híbrido de tensão superficial. Isso combina dois métodos diferentes para calcular a tensão superficial: um baseado em energia livre e outro baseado em forças superficiais contínuas. Usando ambas as abordagens, o modelo consegue reduzir erros que poderiam ocorrer devido à discretização espacial, especialmente em casos com diferenças significativas nas propriedades dos fluidos, como densidade e viscosidade.

O resultado é uma melhor precisão ao calcular as forças que atuam na interface, o que é crucial para simular comportamentos fluidos realistas na presença de surfactantes.

Verificação do Modelo

Para garantir que o modelo desenvolvido funcione corretamente, vários testes de verificação foram realizados. Esses testes focaram em diferentes cenários envolvendo transporte de surfactantes e dinâmicas de fluxo.

Teste 1: Concentração de Surfactante em uma Gota em Expansão

No primeiro teste, o modelo foi usado para simular o comportamento da concentração de surfactante em uma gota circular em expansão. Os resultados mostraram que o modelo representou com precisão como a concentração de surfactante evolui enquanto a gota se expande. No geral, a simulação manteve a massa total de surfactante, demonstrando uma boa conservação de massa.

Teste 2: Esfera Estacionária

No segundo teste, o modelo analisou a difusão de surfactantes em uma gota esférica estacionária. Os resultados da simulação corresponderam de perto às soluções analíticas, confirmando a validade do modelo em simular a dinâmica de surfactantes nessas condições.

Teste 3: Correntes Espúrias em uma Gota

O terceiro teste focou na avaliação do desempenho do modelo híbrido de tensão superficial, analisando correntes espúrias em uma gota de surfactante estacionária. Os testes revelaram que o novo modelo produziu correntes espúrias menores em comparação aos modelos tradicionais. Isso sugere que a abordagem híbrida ajuda a melhorar a estabilidade das simulações envolvendo dinâmicas de surfactantes.

Aplicações do Modelo

O modelo recém-desenvolvido tem aplicações em várias áreas. Por exemplo, pode ser usado para estudar a dinâmica de gotas em sistemas de emulsão, essenciais para as indústrias de alimentos e cosméticos. Também tem implicações para impressão a jato de tinta, onde os surfactantes desempenham um papel no controle da formação e comportamento das gotas.

Deformação de Gotas em Fluxo de Cisalhamento

Uma aplicação específica do modelo é examinar como uma gota carregada de surfactante se deforma quando submetida ao fluxo de cisalhamento, uma situação comum em muitos processos fluidos. Os resultados da simulação alinham-se bem com estudos existentes, validando a capacidade do modelo de prever com precisão o comportamento das gotas em condições de fluxo.

Dinâmica de Filamentos Líquidos Carregados de Surfactantes

O modelo também pode simular os comportamentos de contração e oscilação de filamentos líquidos contendo surfactantes. Esses fenômenos são críticos para processos como impressão a jato de tinta, onde entender como o filamento se comporta é essencial para alcançar os resultados desejados.

As simulações revelam que a presença de surfactantes altera a amplitude e a frequência da oscilação em comparação com filamentos limpos. Isso se deve principalmente à influência do efeito Marangoni, que surge da distribuição de surfactantes afetando a tensão superficial e a dinâmica do fluxo.

Conclusão

Resumindo, um novo modelo de simulação foi desenvolvido para estudar o fluxo de duas fases com transporte de surfactantes. O modelo incorpora um método de campo de fase preservador de perfil e um modelo híbrido de tensão superficial para aumentar a precisão e a estabilidade na simulação de comportamentos fluidos.

Através de verificações cuidadosas em vários cenários, o modelo demonstra uma boa conservação de massa e previsões realistas das dinâmicas de surfactantes em fluxos complexos. Suas aplicações abrangem várias áreas, fornecendo insights valiosos sobre como os surfactantes modificam os comportamentos e interações dos fluidos. O trabalho futuro buscará expandir as capacidades do modelo para incluir surfactantes solúveis e desenvolver uma versão tridimensional para ainda mais precisão nas simulações.

Fonte original

Título: Enhanced Profile-Preserving Phase-Field model of Two-Phase Flow with Surfactant Interfacial Transport and Marangoni Effects

Resumo: Using a regularized delta function to distribute surfactant interfacial concentration can simplify the computation of the surface gradient operator $\nabla_s$, enabling the phase-field model to effectively simulate Marangoni flows involving surfactant transport. However, the exact conservation of total surfactant mass is compromised due to deviation from the equilibrium phase field profile, numerical diffusion, and mass non-conservation in each phase. To overcome these limitations, we have developed a new model for simulating two-phase flow with surfactant transport along the interface. This model employs a profile-preserving strategy to maintain the equilibrium interface profile, ensuring accurate calculation of the regularized delta function and better surfactant mass conservation. Within the framework of the advective Chan-Hilliard phase-field model, we utilize a regularized delta function with a reduced gradient to minimize numerical diffusion. Furthermore, we introduce a hybrid surface tension model that integrates the free-energy and the continuum-surface force models to mitigate spatial discretization errors, particularly in scenarios with high density and viscosity ratio. Verification tests demonstrates the model's effectiveness in simulating surface diffusion on stationary and expanding drop, suppressing spurious currents, and capturing the deformation of two-dimensional drops in shear flow. The results closely align with analytical solutions and previous numerical studies. Finally, we apply the model to investigate the contraction and oscillation dynamics of a surfactant-laden liquid filament, revealing the role of the Marangoni force in shaping filament behavior.

Autores: Haohao Hao, Xiangwei Li, Tian Liu, Huanshu Tan

Última atualização: 2024-09-28 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.19374

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.19374

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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