CN109357854B - 一种叠片过滤器性能的综合评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了属于农业滴灌技术领域的一种叠片过滤器性能的综合评价方法。首先确定叠片过滤器堵塞均匀度，其次以不同种叠片过滤器叠片结构参数为基础，通过线性函数拟合不同叠片过滤器堵塞均匀度η_u、周期拦沙量M以及拦截泥沙中值粒径d50；叠片结构参数包括叠片厚度d、片数n、流道长度l、流道数fn、外截面流道沟槽底角θ、外截面流道沟槽高h间的相关关系，并采用多元线性回归分析的方法建立回归方程及综合评价数学模型，叠片过滤器性能的综合评价值越小，则叠片过滤器的性能越好。可以通过叠片的结构尺寸参数快速、综合地对叠片过滤器进行性能评价，为选择合适的叠片过滤器产品作指导，具有一定的应用价值。

Description

一种叠片过滤器性能的综合评价方法

技术领域

本发明属于农业滴灌技术领域，特别涉及一种叠片过滤器性能的综合评价方法。

背景技术

灌水器堵塞问题是威胁滴灌技术发展的最大障碍，过滤器作为滴灌系统中对水源进行净化处理的最后一道屏障，是保证整个系统正常运行的核心设备，其工作性能将直接影响整个滴灌系统的性能。

叠片过滤器是当前杂质处理领域的先进技术，但因其复杂的流道结构，运行过程中常伴有水头损失激增的现象，选择合适的叠片过滤器产品是提高过滤性能的最有效方法。叠片的结构是影响过滤器过滤性能的主要参数，但因其属于微观尺度，目前开展的研究仅限于CFD模拟领域，对叠片过滤器过滤性能的评价尚无一个明确的方法。

影响过滤过程的因素很复杂，大多数学者进行了过滤器的性能测试试验，通过对过滤器运行过滤周期、泥沙去除率、水头损失等方面对过滤器过滤性能进行评价。而这些评价方法均是从单一指标出发，不能综合地反映其过滤性能。通过试验发现，叠片过滤器水头损失动态变化特征均表现出随系统运行先线性缓慢增长后线性加速递增的变化特征，而不同运行时段水头损失的变化规律在一定程度上能够反映杂质颗粒在叠片流道内堵塞的均匀性。另一方面，不同的叠片过滤器其叠片结构存在差异，因此，需要一种可以基于叠片结构尺寸参数来评价过滤器过滤性能的方法。本发明提出一个评价叠片过滤器过滤性能的综合评价指标，可以为选择合适的叠片过滤器产品作指导。

目前，大多数研究均通过对叠片过滤器开展性能测试试验，从叠片过滤器的运行周期、泥沙去除率以及水头损失等方面对其过滤性能进行评价，而这些评价方法均是从单一指标出发，水头损失的增长速率和运行周期是表征叠片过滤器性能的的重要指标之一，然而根据不同过滤器水头损失随系统运行的动态变化规律可以看出，不同叠片过滤器在不同的运行阶段表现出相异的变化特征，仅靠水头损失和运行周期的大小分别对叠片过滤器性能进行评价，标准相对宽泛，不能综合的反映其过滤性能。而叠片的结构是影响叠片过滤器性能的主要因素，目前从叠片结构角度对叠片过滤器的性能的影响研究还局限于CFD模拟领域，尚无一个方法能基于叠片的结构尺寸大小对叠片过滤器性能进行评价。

发明内容

本发明的目的是提出一种叠片过滤器性能的综合评价方法，其特征在于，包括：

(1)确定叠片过滤器堵塞均匀度，通过对叠片过滤器水头损失随运行时间的动态变化规律可知，大多数叠片过滤器水头损失均表现出随系统运行先缓慢上升后线性激增的变化特征；参考国内水头损失达7m开始进行叠片过滤器反冲洗的指标和微灌工程中灌水均匀度指标：系统流量下降至初始流量的80％则认为系统堵塞；将叠片过滤器开始运行至水头损失达6～8m期间定义为过滤器稳定运行阶段t₁，从水头损失达6～8m至流量下降至初始流量的80％时，即认为完全堵塞，停止运行，该期间定义为过滤器堵塞运行阶段t₂；叠片过滤器的水头损失在t₁阶段增长缓慢，在t₂阶段呈现急剧增长态势；t₂和t₁阶段水头损失线性增长速率的相对大小在一定程度上可以反映过滤器堵塞运行阶段堵塞物在叠片流道内分布的均匀度；基于此，设叠片过滤器堵塞均匀度为η_u，由此定量描述稳定运行阶段与堵塞运行阶段叠片过滤器水头损失变化；定义t₂时段水头损失随时间增长速率为k₂，t₁时段水头损失随时间增长速率为k₁，k₂、k₁的比值即叠片过滤器堵塞均匀度，

k₂越接近k₁，即η_u值越接近于1，堵塞物在叠片过滤器滤芯内的堵塞越均匀；

(2)叠片过滤器性能综合评价，以不同种叠片过滤器叠片结构参数为基础，通过线性函数拟合不同叠片过滤器堵塞均匀度η_u、周期拦沙量M以及拦截泥沙中值粒径d50；叠片结构参数包括叠片厚度d、片数n、流道长度l、流道数fn、外截面流道沟槽底角θ、外截面流道沟槽高h间的相关关系，并采用多元线性回归分析的方法建立回归方程，如式(2)、(3)、(4)所示：

η_u＝0.214×d-0.0028×n-0.205×l+0.0033×θ+0.3843×h+20.22 (2)

M＝-12.544×d+0.075×fn+4.669 (3)

d50＝-51.775×l-0.792×θ+129.665×h+818.162 (4)

根据单个评价指标的回归方程，采用直接加权法建立叠片过滤器过滤性能的统一目标函数P，如式(5)所示，

P＝ω₁×M+ω₂×η_u+ω₃×d50 (5)

其中，ω₁、ω₂、ω₃表示M、η_u和d50三个函数所对应的加权因子，η_u和d50以越小越好，M则越大越好；经计算得ω₁＝0.00439，ω₂＝1.248，ω₃＝0.000695；则综合评价数学模型Q如式(6)所示，

Q＝0.3221×d-0.00349×n-0.2918×l-0.00033×fn+0.00357×θ+0.5697×h+25.783, (6)，

上述Q值为叠片过滤器性能的综合评价值，该值越小，则叠片过滤器的性能越好。

本发明的有益效果是：

1.本发明结合叠片过滤器运行过程中水头损失和流量变化的相对关系，提出了堵塞均匀度指标，该指标可以通过定量表征运行时段水头损失变化规律来判定叠片过滤器堵塞均匀性，其相对大小可以反映叠片过滤器的性能。

2.本发明分别建立叠片过滤器堵塞均匀度指标η_u、周期拦沙量M以及拦截泥沙中值粒径d50与叠片各结构参数间的多元线性回归方程，并综合三者的影响，采用直接加权法建立叠片过滤器过滤性能的统一目标函数P，Q值为叠片过滤器性能的综合评价；P、Q值不仅从叠片过滤器的堵塞均匀度、拦沙量以及拦截泥沙中值粒径3个方面综合的反映了叠片过滤器的过滤性能，同时可以通过叠片的结构尺寸参数快速、综合地对叠片过滤器进行性能评价，具有一定的应用价值。

附图说明

图1为含沙水条件下5种叠片过滤器水头损失动态变化，其中，(a)q＝30m³/h，含沙水浓度0.2‰；(b)q＝30m³/h，含沙水浓度0.3‰；(c)q＝30m³/h，含沙水浓度0.4‰；(d)q＝25m³/h，含沙水浓度0.3‰；(e)q＝35m³/h，含沙水浓度0.3‰；

图2为含沙水条件下5种叠片过滤器周期拦沙量M；

图3为含沙水条件下5种叠片过滤器拦截泥沙中值粒径d50；

具体实施方式

本发明提出一种叠片过滤器性能的综合评价方法，该叠片过滤器性能综合评价方法是以不同种叠片过滤器叠片结构参数为基础，通过线性函数拟合不同叠片过滤器堵塞均匀度η_u、周期拦沙量M以及拦截泥沙中值粒径d50；叠片结构参数包括叠片厚度d、片数n、流道长度l、流道数fn、外截面流道沟槽底角θ、外截面流道沟槽高h间的相关关系，并采用多元线性回归分析的方法建立回归方程，如式(2)、(3)、(4)所示：

η_u＝0.214×d-0.0028×n-0.205×l+0.0033×θ+0.3843×h+20.22 (2)

M＝-12.544×d+0.075×fn+4.669 (3)

d50＝-51.775×l-0.792×θ+129.665×h+818.162 (4)

根据单个评价指标的回归方程，采用直接加权法建立叠片过滤器过滤性能的统一目标函数P，如式(2)所示，

P＝ω₁×M+ω₂×η_u+ω₃×d50 (2)

根据单个评价指标的回归方程，采用直接加权法建立叠片过滤器过滤性能的统一目标函数P，如式(5)所示，

P＝ω₁×M+ω₂×η_u+ω₃×d50 (5)

其中，ω₁、ω₂、ω₃表示M、η_u和d50三个函数所对应的加权因子，η_u和d50以越小越好，M则越大越好；经计算得ω₁＝0.00439，ω₂＝1.248，ω₃＝0.000695；则综合评价数学模型Q如式(6)所示，

Q＝0.3221×d-0.00349×n-0.2918×l-0.00033×fn+0.00357×θ+0.5697×h+25.783, (6)，

上述Q值为叠片过滤器性能的综合评价值，该值越小，则叠片过滤器的性能越好。下面列举实施例进一步说明本发明。

实施例

1试验材料与方法

试验选取5种国内外叠片过滤器(2种国外叠片过滤器DF1、DF2及3种国内叠片过滤器DC1、DC2、DC3)进行性能测试试验，5种叠片过滤器叠片材料均为PE，额定流量均为30m³/h，额定工作压力为0.1Mpa，管道的进出口尺寸为2寸，过滤目数均为120目。不同过滤器均采用同一外壳，因此除滤芯不同外，其他均保持一致。

试验设计保持过滤流量(30m³/h)不变条件下，分别设置0.2‰、0.3‰、0.4‰三个进水含沙量梯度；保持进水含沙量(0.3‰)不变条件下，分别设置25m³/h、30m³/h、35m³/h三个过滤流量梯度。试验以系统流量偏差20％作为本试验衡量和判断过滤器严重堵塞的指标，达到该指标就停机结束本次试验。

试验主要测试指标为过滤器进出口压力差、系统瞬时流量、过滤前后水流含沙量、过滤周期、过滤器周期内拦沙量以及所拦截泥沙的粒径组成。

2结果与分析

5种含沙水工况条件下，不同叠片过滤器水头损失动态变化如图1中a、b、c、d、e所示。图中可以看出，不同工况条件下，不同叠片过滤器水头损失均表现出随系统运行先缓慢上升后线性激增的变化特征，但不同叠片过滤器线性激增阶段递增速率存在显著差异。

表1为额定流量条件下，含沙水浓度不同时5种过滤器的η_u值。从表中可以看出，同种工况下，相比其他4种过滤器，DC3的η_u值最小，DF2、DF1、DC2、DC1的η_u值依次增大。而DF1与DF2之间、DC1与DC2之间η_u值差距较小。结合过滤器的水头损失动态变化特征(图1所示)可以看出，DC3的曲线靠右且水头损失随系统运行增长较为均匀，DC1、DC2的曲线靠左，水头损失曲线存在十分明显的拐点，过滤器发生明显堵塞后，流量在较短时间内便下降至初始流量的80％，这可能与堵塞物在叠片流道内的分布均匀度有关。堵塞物在叠片流道内分布不均匀，堵塞发生后，水头损失随系统运行增长较快，过滤周期相对较短，即过滤性能较差。且随着水源含沙浓度的增加，DC1和DC2的η_u值上升较快，性能稳定性较差，可以认为高浓度的含沙水流加剧了过滤器流道内堵塞物分布不均匀从而导致过滤器的堵塞。因此，使用η_u评价过滤器堵塞均匀度是可行的。

表1不同浓度含沙水条件下5种过滤器的η_u值

注：R²分别为t₁和t₂阶段水头损失变化的线性拟合指数系数。

将5种叠片过滤器的叠片厚度d、片数n、流道长度l、流道数fn、断面三角形底角θ、断面三角形高h带入式(6)中，得到各叠片过滤器的无量纲综合评价值，依次为Q_DF1＝21.3785，Q_DF2＝21.3876，Q_DC1＝21.,Q_DC2＝21.6473，Q_DC3＝20.7853.可以看出，DC3的过滤性能综合评价值较低，DC2的综合评价值较高。图2和图3分别为含沙水条件下5种叠片过滤器的周期拦沙量和拦截泥沙的中值粒径，从图中可以明显看出，若以拦截泥沙质量为评判指标，DC3性能最优，DC2性能最差；若以拦截泥沙中值粒径为评判指标，DC1与DC2拦截泥沙的中值粒径均较大，而DF1和DC3能拦截相对多的细颗粒泥沙，性能较优。综上所述，综合了叠片过滤器堵塞均匀度指标η_u、周期拦沙量M以及拦截泥沙中值粒径d50三项指标后，DC3的综合过滤性能较优，而DC2的综合过滤性能较差。而将该综合评价结果与各叠片过滤器t₂时段水头损失增长速率的相对大小对比，吻合度基本一致。可见，利用式(6)可以对叠片过滤器的性能进行综合评价和对比。

Claims (1)

1.一种叠片过滤器性能的综合评价方法，其特征在于，包括：

(1)确定叠片过滤器堵塞均匀度，通过对叠片过滤器水头损失随运行时间的动态变化规律可知，大多数叠片过滤器水头损失均表现出随滴灌系统运行先缓慢上升后线性激增的变化特征；参考国内水头损失达7m开始进行叠片过滤器反冲洗的指标和微灌工程中灌水均匀度指标：滴灌系统流量下降至初始流量的80％则认为滴灌系统堵塞；将叠片过滤器开始运行至水头损失达6～8m期间定义为过滤器稳定运行阶段t₁，从水头损失达6～8m至流量下降至初始流量的80％时，即认为完全堵塞，停止运行，该期间定义为过滤器堵塞运行阶段t₂；叠片过滤器的水头损失在t₁阶段增长缓慢，在t₂阶段呈现急剧增长态势；t₂和t₁阶段水头损失线性增长速率的相对大小在一定程度上可以反映过滤器堵塞运行阶段堵塞物在叠片流道内分布的均匀度；基于此，设叠片过滤器堵塞均匀度为η_u，由此定量描述稳定运行阶段与堵塞运行阶段叠片过滤器水头损失变化；定义t₂时段水头损失随时间增长速率为k₂；定义t₁时段水头损失随时间增长速率为k₁；k₂、k₁的比值即叠片过滤器堵塞均匀度，

k₂越接近k₁，即η_u值越接近于1，堵塞物在叠片过滤器滤芯内的堵塞越均匀；

(2)叠片过滤器性能综合评价，以不同种叠片过滤器叠片结构参数为基础，通过线性函数拟合不同叠片过滤器堵塞均匀度η_u、周期拦沙量M以及拦截泥沙中值粒径d50；叠片结构参数包括叠片厚度d、片数n、流道长度l、流道数fn、外截面流道沟槽底角θ、外截面流道沟槽高h间的相关关系，并采用多元线性回归分析的方法建立回归方程，如式(2)、(3)、(4)所示：

η_u＝0.214×d-0.0028×n-0.205×l+0.0033×θ+0.3843×h+20.22 (2)

M＝-12.544×d+0.075×fn+4.669 (3)

d50＝-51.775×l-0.792×θ+129.665×h+818.162 (4)

根据单个评价指标的回归方程，采用直接加权法建立叠片过滤器过滤性能的统一目标函数P，如式(5)所示，

P＝ω₁×M+ω₂×η_u+ω₃×d50 (5)

其中，ω₁、ω₂、ω₃表示M、η_u和d50三个函数所对应的加权因子，η_u和d50以越小越好，M则越大越好；经计算得ω₁＝0.00439，ω₂＝1.248，ω₃＝0.000695；则综合评价数学模型Q如式(6)所示，

Q＝0.3221×d-0.00349×n-0.2918×l-0.00033×fn+0.00357×θ+0.5697×h+25.783, (6)

上述Q值为叠片过滤器性能的综合评价值，该值越小，则叠片过滤器的性能越好。

Images