Często w trakcie analizy materiału sypkiego interesuje nas czas przebywania cząstek w danej strefie np. w celu wyznaczenia prawdopodobieństwa dopalenia odpadów w kotle czy równomierności wyprażenia kawy. Co jednak jeżeli interesuje nas nie czas przebywania w danej strefie czy objętości ale widoczność z danego punktu w przestrzeni? I czy to w ogóle jest nam potrzebne? Otóż zagadnienie to nabiera znacznie innego charakteru jeżeli spojrzymy na poniższą grafikę.
Widzimy tu przykład skanera optycznego do odsiewania wadliwych owoców lub niepożądanych elementów. Kto znalazł zamkniętą pistację albo oliwkę z pestką (a miały być drylowane) ten wie o czym mowa. Przykładów jest oczywiście dużo więcej. Weźmy pod uwagę jeszcze jedną możliwość: zamiast promienia świetlnego, docierającego do oczu obserwatora, wyobrazimy sobie proces odwrotny? W tym momencie widzimy pokrywanie drobin farbą lub powłoką ochronną czy przyprawami. Za przykład posłużyć tu mogą orzeszki w czekoladzie czy w przyprawach lub otoczki tabletek. Zwłaszcza w tym drugim przypadku chcemy być pewni naszego produktu oraz możliwie zminimalizować ilość odpadów.
W przypadku programu Rocky DEM, poza transportem i procesem mieszania, możemy również modelować proces powlekania jak i sortowania. W jaki więc sposób przeprowadzić taką symulację? Odpowiedź na to pytanie przedstawię na przykładzie wybranego podajnika taśmowego.
Symulacja widoczności frakcji?
Na wstępie przyznam się do oszustwa lub raczej niedopowiedzenia. Otóż takiego zjawiska w Rocky DEM się nie symuluje. Jest to część post-processingu co znaczy, że jeżeli przeprowadziliśmy już w naszej historii symulację transportu jakiegoś materiału to w celu wyznaczenia prawdopodobieństwa zeskanowania lub pokrycia danej cząstki nie musimy przeprowadzać jej jeszcze raz! W związku z tym ograniczę się do samego opisu przypadku oraz obróbki danych. Jest to również bardzo przydatne do tworzenia powtarzalnych zrzutów ekranu dla różnych analiz.
Nasz przypadek to prosty i schematyczny podajnik taśmowy, na który poza idealnymi, sferycznymi cząstkami ładujemy również cząstki „zniekształcone”. Symulacja ta ma na celu zbadanie jaka ilość tych cząstek uniknie „wzroku” skanera. Jednym słowem, czy dla tej wydajności i dla tych parametrów procesu skanowanie będzie efektywne.Rysunek 3 Transportowane cząstki
Pierwszym krokiem do przeprowadzenia takiej analizy jest ustawienie się w punkcie skanera lub dyszy rozpylającej oraz skierowanie kamery w odpowiednie miejsce. Można to zrobić ręcznie ale czemu nie wykorzystać do tego możliwości programu. Mamy tu do dyspozycji linię komend podobnie jak w naszym flagowym produkcie do analiz CFD – Fluencie. W naszym przypadku, linia komend oparta jest na języku Python i za pomocą kilku prostych komend jesteśmy w stanie wybrać odpowiednie okno, ustawić kamerę w danym punkcie oraz skierować ją w odpowiednie miejsce i z odpowiednim przybliżeniem.Rys. 4 wycinek kody opisujący własności „skanera”
Kolejnym krokiem jest odczytanie widoczności cząstek oraz utworzenie nowej zmiennej, definiowanej jako widoczność w danym kroku symulacji (tutaj 700 krok z okna „3D View <01>”).
Rys. 5 wynik makra przedstawiający „widoczność cząstek”
Dla całego przebiegu czasowego należały wykonać tą operację wielokrotnie dla każdego kroku, co było by iście benedyktyńską pracą natomiast tutaj z pomocą przychodzi nam makro, wykonujące tą procedurę w pętli i jako wynik mamy skumulowaną wartość widoczności cząstek w każdym kruku czasowym.
Wyniki
Skumulowana wartość pozwala nam uwzględnić czy dana cząstka pojawiła się w polu skanera jeden lub więcej razy. Jest to niezwykle pomocne w przypadku badania napylania cząstek lub ocenianiu prawdopodobieństwa zeskanowania.
Rys. 6 rzut boczny na którym można wstępnie ocenić efektywność „skanera”
W celu wyznaczenia jakości skanowania wyznaczmy objętość na wylocie z domeny oraz „zatrzymajmy” w niej wszystkie cząstki z grupy zniekształconej oraz wyświetlamy je według nowo utworzonego parametru widoczności. Pozwala to przeanalizować nam sytuację biorąc pod uwagę nie tylko dany moment w czasie ale w całym przebiegu procesu.
Rys. 7 określenie „widocznych” cząsteczek w zadanej objętości
Jeżeli spojrzymy na nasze cząstki z góry, zauważalne jest charakterystyczne ich rozłożenie. Widać, że cząstki lepiej skanowane znajdują się dalej od ściany, natomiast te przysłonięte bliżej.
Jeżeli oznaczymy cząstki, które zostały zeskanowana w małym stopniu a następnie prześledzimy historię ich ruchu widoczne jest to, że zgodnie z oczekiwaniem są to cząstki znajdujące się na dnie taśmy.
Wnioski
Niewątpliwą zaletą tego rozwiązania jest to, że nie wpływa ono w żadnym stopniu na czas obliczeń ponieważ jest częścią obróbki gotowych wyników. Mamy tu również możliwość wzięcia pod uwagę przysłonięcia jednej cząstki przez drugą, co jest niemożliwe w przypadku podejścia wykorzystującego objętość kontrolną. Prezentowana metoda pozwala na usprawnienie procesu powlekania lub transportu pod kątem lepszej widoczności cząstek dla skanera. Narzędzie daje nam możliwość śledzenia cząstek z danego zakresu parametrów tak aby móc lepiej zidentyfikować problem co dodatkowo zwiększa nasze możliwości modernizacji.
Należy pamiętać, że uzyskiwana wartość widoczności nie jest transportowana pomiędzy cząstkami, a jest przypisana do nich na stałe. Natomiast w przypadku gdzie chcemy zamodelować dokładnie proces powlekania lub suszenia, należy w tym celu wykorzystać dedykowany do tego celu model uwzględniający transport wilgoci pomiędzy drobinami oraz adhezję z tego wynikającą.
Poniżej animacja przedstawiająca powyżej opisany proces: