CN113591170B - 一种对流干燥的预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明通过基于不同工况参数对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据；基于风干数据对干燥动力学模型参数和干燥工况参数进行拟合，以获得相应的函数关系式；获取目标物料内水分蒸发形成的质量源项，并基于函数关系式确定质量源项、干燥工况参数和干燥动力学模型中的水分比之间的关系式；获取目标物料铺设区域的多孔介质物理模型，并将物理模型代入质量源项以建立数学模型进行干燥预测，能够准确预测对流干燥工程应用中干燥工况参数的分布和物料的干燥过程，从而在考虑物料干燥的不均匀性以及干燥工况参数对干燥不均匀性基础上对干燥过程进行预测，使得预测结果更加的准确可靠，可以为干燥箱结构设计、提高产品质量等提供技术支持。

Description

一种对流干燥的预测方法
技术领域
本发明属于农产品干燥技术领域，具体涉及一种对流干燥的预测方法。
背景技术
干燥是一种常见的提高水果、蔬菜等高含水率食物储存时间的方法，因为脱水可以降低水的活性，抑制微生物的活性，降低各种反应的化学速率。其中，对流干燥具有干燥时间较短、产品品质稳定、环境污染小等优点，是一种非常重要的干燥技术。同时，对流干燥是包含流动、传热、传质、收缩的多场耦合问题，针对该复杂问题建立数学模型并进行数值模拟计算是研究其内在多场耦合作用机理的重要方法。
目前对于对流干燥的研究大部分都局限在物料尺度，物料在均匀分布且恒定不变的干燥条件下完成对流干燥。而实际上在对流干燥工程应用中干燥箱体积很大且结构复杂，这就使得风速、温度、相对湿度等干燥条件分布不均匀。同时在需要干燥的物料较多时，物料内的液态水吸热蒸发成水蒸气进一步使得干燥条件多变且分布不均匀，从而导致现有的预测方法准确性和可靠性都非常低。
发明内容
为了解决现有技术存在的预测不够全面、准确性可靠性低的问题，本发明提供了一种对流干燥的预测方法，其具有预测结果更加的准确可靠，可以为干燥箱结构设计、干燥工艺优化、提高产品质量等提供技术支持等特点。
根据本发明的具体实施方式的一种对流干燥的预测方法，包括：
基于不同工况参数对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据；
基于所述风干数据对干燥动力学模型参数和干燥工况参数进行拟合，以获得相应的函数关系式；
获取所述目标物料内水分蒸发形成的质量源项，并基于所述函数关系式确定所述质量源项、所述干燥工况参数和所述干燥动力学模型中的水分比之间的关系式；
获取目标物料铺设区域的多孔介质物理模型，并将所述物理模型代入所述质量源项以建立数学模型进行干燥预测。
进一步的，所述基于不同工况参数对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据包括：
基于不同风速、温度和相对湿度对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据。
进一步的，所述基于所述风干数据对干燥动力学模型参数和干燥工况参数进行拟合，以获得相应的函数关系式包括：
所述干燥动力学模型为：MR＝Aexp(-BtC)；
其中t为时间；A、B、C均为拟合常数，MR为水分比。
进一步的，所述拟合参数和所述干燥工况参数的函数关系式为：
A＝a1+a2U+a3T+a4RH+a5U2+a6T2+a7RH2+a8UT+a9URH+a10TRH；
B＝b1+b2U+b3T+b4RH+b5U2+b6T2+b7RH2+b8UT+b9URH+b10TRH；
C＝c1+c2U+c3T+c4RH+c5U2+c6T2+c7RH2+c8UT+c9URH+c10TRH；
其中T为温度℃，U为风速m/s，RH为相对湿度，a1—a10、b1—b10、c1—c10均为常数。
进一步的，所述质量源项表达式为：
其中为质量源项表示物料内的水分蒸发速率，kg/(m3·s)；mw为物料内液态水的质量kg；t为时间；φ0为初始时刻的孔隙率；ρl,0为初始时刻物料的密度，kg/m3；Mwb,0为初始时刻物料的湿基含水率；MR为水分比。
基于所述函数关系式确定所述质量源项、所述干燥工况参数和所述干燥动力学模型中的水分比之间的关系式为：
进一步的，所述获取目标物料铺设区域的多孔介质物理模型，并将所述物理模型代入所述质量源项以建立数学模型进行干燥预测包括：
基于干燥箱尺度和物料铺放方式建立物理模型；
建立流动、传热和传质的数学模型；
基于所述物理模型、数据模型以及初始条件和边界条件进行干燥预测。
本发明的有益效果为：通过基于不同工况参数对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据；基于风干数据对干燥动力学模型参数和干燥工况参数进行拟合，以获得相应的函数关系式；获取目标物料内水分蒸发形成的质量源项，并基于函数关系式确定质量源项、干燥工况参数和干燥动力学模型中的水分比之间的关系式；获取目标物料铺设区域的多孔介质物理模型，并将物理模型代入质量源项以建立数学模型进行干燥预测，能够准确预测对流干燥工程应用中干燥工况参数的分布和物料的干燥过程，从而在考虑物料干燥的不均匀性以及干燥工况参数对干燥不均匀性基础上对干燥过程进行预测，使得预测结果更加的准确可靠，可以为干燥箱结构设计、干燥工艺优化、提高产品质量等提供技术支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据一示例性实施例提供的对流干燥的预测方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例提供的干燥箱物理模型图；
图3是根据一示例性实施例提供的对流干燥三维物理模型的边界标注图；
图4是根据一示例性实施例提供的预测结果图。
附图标记
1-干燥箱入口边界；2-7为干燥箱的壁面边界；8-干燥箱出口。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
参照图1所示，本发明的实施例提供了一种对流干燥的预测方法包括以下步骤：
101、基于不同工况参数对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据；
确定好目标农产品后，分别进行不同工况下的热风干燥实验，从而获得实验数据，可选的，还可以获得水分比随时间的变化数据。其中，水分比(Moisture Ratio)是指某一时刻被干燥物料的干基含水率和平衡时刻被干燥物料的干基含水率之差与初始时刻被干燥物料的干基含水率和平衡时刻被干燥物料的干基含水率之差的比值，t时刻的水分表达式为：
其中Mt为t时刻被干燥物料的干基含水率；Meq为平衡时刻被干燥物料的干基含水率；M0为初始时刻被干燥物料的干基含水率。
例如可选用香菇为目标物料进行不同工况参数下的干燥实验，温度、风速和相对湿度都选择三个水平进行正交实验，共进行9次干燥实验。
102、基于风干数据对干燥动力学模型参数和干燥工况参数进行拟合，以获得相应的函数关系式；
常见的干燥动力学模型统一表达形式为：
MR＝Aexp(-BtC)
其中，t为时间；A、B、C均为拟合参数。
不同干燥工况下的实验获得的水分比随时间的变化数据，可以拟合得到模型系数A、B、C与干燥工况参数的函数关系式，如下式：
A＝a1+a2U+a3T+a4RH+a5U2+a6T2+a7RH2+a8UT+a9URH+a10TRH；
B＝b1+b2U+b3T+b4RH+b5U2+b6T2+b7RH2+b8UT+b9URH+b10TRH；
C＝c1+c2U+c3T+c4RH+c5U2+c6T2+c7RH2+c8UT+c9URH+c10TRH；
其中，T为温度，℃；U为风速，m/s；RH为相对湿度；a1—a10、b1—b10、c1—c10均为常数。
例如，由实验得到不同工况参数下水分比随时间的变化数据，拟合得到香菇的干燥动力学模型系数A、B、C与干燥工况参数的函数关系式为：
A＝0.812133+0.132356U+0.007121T-0.138441RH-0.028009U2-0.000062T2-0.011781RH2-0.00086UT+0.010533URH+0.004043TRH；
B＝-0.701384+0.589857U+0.031344T+0.058937RH-0.239258U2-0.000196T2+0.079899RH2-0.007796UT-0.269823URH-0.014944TRH；
C＝1.186739-0.276911U-0.010943T+0.236156RH+0.075475U2+0.00011T2-0.124092RH2+0.000129UT-0.007503URH-0.003874TRH。
103、获取目标物料内水分蒸发形成的质量源项，并基于函数关系式确定质量源项、干燥工况参数和干燥动力学模型中的水分比之间的关系式；
首先根据单位体积物料内液态水的蒸发速率，即质量源项的表达式：
其中为质量源项表示物料内的水分蒸发速率，kg/(m3·s)；mw为物料内液态水的质量kg；t为时间；φ0为初始时刻的孔隙率；ρl,0为初始时刻物料的密度，kg/m3；Mwb,0为初始时刻物料的湿基含水率；MR为水分比。
结合干燥动力学模型的统一表达形式，质量源项可以进一步表示为：
这样由干燥动力学模型系数A、B、C与干燥工况参数的函数关系式，进而得到质量源项与干燥工况参数和水分比之间的关系式。
104、获取目标物料铺设区域的多孔介质物理模型，并将物理模型代入质量源项以建立数学模型进行干燥预测。
首先将物料铺设区域视为多孔介质，根据干燥箱尺度和物料铺放方式建立物理模型；其次，在对流干燥过程中，热空气吹过物料的表面，在对流换热的作用下物料的温度会上升；温度的上升使得物料内部的水蒸发，产生的水蒸气在压差和扩散的作用下移动到物料表面并被热空气不断带走。因此，对流干燥是一个物料与热空气的流动、传热、传质耦合问题，需要分别建立流动、传热和传质的数学模型。
由上述建立的物理模型和数学模型，根据初始条件和边界条件进行相应的预测计算。从而实现了能够准确预测对流干燥工程应用中干燥工况参数的分布和物料的干燥过程，从而在考虑物料干燥的不均匀性以及干燥工况参数对干燥不均匀性基础上对干燥过程进行预测，使得预测结果更加的准确可靠，可以为干燥箱结构设计、干燥工艺优化、提高产品质量等提供技术支持。
在本发明的一些具体实施例中，根据干燥箱尺度和香菇的铺放方式，建立如图2的物理模型，其中干燥箱被划分成两个区域，分别为热空气自由流动区域和香菇平铺区域。在香菇平铺区域，香菇之间存在充满热空气的空隙，这与颗粒填充非常相似，故将香菇平铺区域假设为多孔介质。
首先，建立对流干燥过程的流动数学模型。由实际干燥箱入口风速大于1可知对流干燥中的流动属于湍流流动，则建立的流动数学模型为:
式中，u为矢量风速m/s；ρg为热空气的密度kg/m3；νg为热空气的运动粘度m2/s；νT为湍流粘度m2/s；F为动量源项。
在自由流动区域热空气自由流动，没有额外的阻力，因此该区域的动量源项为零。由于热空气在香菇铺设区域受多孔介质阻力的影响，根据Darcy–Forchheimer定律，多孔介质内的流动阻力分为与流速成正比的粘性阻力和与流速的平方成正比的惯性阻力两部分。对于各项同性的多孔介质，采用Ergun公式计算动量源项F：
式中，φ为孔隙率，deq为当量直径m。
因为其在壁面边界层流动方面的卓越表现，选用k-ωSST模型描述湍流流动，其中k-ωSST湍流模型和湍流模型中各参数的表达式如下：其中湍流模型为：
湍流模型中各参数的表达式为：
G＝2νTSijSij
αk＝F1(αk1-αk2)+αk2,αω＝F1(αω1-αω2)+αω2
α＝α1F1+α2(1-F1),β＝β1F1+β2(1-F1)
式中，k为湍流动能，m2/s2；ω为比耗散率，1/s；Sij为张量分量。
湍流模型的系数表为：
αk1 αk2 a1 c1 β* αω1 αω2 α1 α2 β1 β2
0.85 1.0 0.31 10.0 0.09 0.5 0.856 0.5532 0.44 0.075 0.0828
然后，建立对流干燥过程的能量数学模型。由于自由流动区域只有热空气存在，根据能量守恒定律，该区域内的能量数学模型如下式：
式中，Cp,g为热空气的比热容，J/(kg·℃)；λg为热空气的导热系数，W/(m·℃)。
由于铺设区域被假定为多孔介质，其中的气相和固相分别为热空气和香菇，两者的温度相差较大，采用非热平衡模型描述该区域的传热过程。根据非热平衡假设，多孔介质内各相温度不相等，所以要为热空气和物料分别建立能量数学模型。热空气和香菇的能量数学模型分别如下所示：
式中，hAlg(Tl-Tg)表示多孔介质内热空气与物料的对流换热量，J；Tg为热空气的温度，℃；Tl为物料温度，℃；Alg为界面面积密度，1/m；表示香菇内液态水蒸发消耗的蒸发潜热，J/kg。
最后，建立对流干燥过程的传质数学模型。在对流干燥过程中，水蒸气的传质发生在自由流动和香菇铺设两个区域，主要是由压差形成的对流和浓度扩散。在香菇铺设区域，香菇内部液态水蒸发形成的水蒸气被周围的空气带走，所以该区域的传质数学模型存在质量源项。故自由流动区域和香菇铺设区域的传质数学模型分别为：
式中，ψ为气体中蒸汽的质量分数；Dva为两相扩散系数，m2/s；为质量源项，kg/(m3·s)。
其中初始条件为初始时刻，物料未开始失水，水分比为1；
对流干燥三维物理模型的边界标注如图3所示，其中，1代表干燥箱入口边界，入口空气的速度、温度和水蒸气质量分数为固定值，湍动能和湍流耗散率分别由下式确定：
2-7代表干燥箱的壁面边界，具有很好的保温性能。速度、温度和水蒸气质量分数分别为无滑移、绝热和零法向梯度条件；壁面湍流采用壁面函数，湍动能的法向梯度为零；8代表干燥箱出口，为出口边界:
式中，Re是入口处的雷诺数；lin＝0.07din是入口处的湍流长度尺度，din是水力直径，m。
式中，ωVis和ωLog分别是粘性底层(y+＜5)和log-low层(y+＞30)的值：
式中，Cμ＝0.09，κ＝0.41。则边界条件如下表所示：
利用FLUENT求解建立的物理模型；湍流、能量和组分运输模块分别用于求解流动、能量和传质数学模型；非稳态项、对流项、扩散项分别采用一阶隐式格式、二阶迎风格式、Least squares cell based格式进行离散；压力和速度的亚松弛系数分别为0.3和0.7，湍动能和比耗散率的亚松弛系数为0.8；当温度的绝对容差小于1×10-6，其他变量的绝对容差小于1×10-4时，认为在当前时步达到收敛并开始下一时步的计算。
例如对香菇对流干燥的实验数据结果和预测数据结果进行对比验证：
首先通过对比第1、5、9列香菇平均含水比的实验结果和预测结果，来验证预测技术的准确性，如图4所示。从图中可以看出预测值和实验值吻合的很好，这说明干燥过程得到准确的预测。下表进一步给出了这三列香菇平均含水比的实验结果和预测结果的决定系数R2。从表中可以看出，三列香菇平均含水比的决定系数都大于0.99，这进一步验证了一种物料-干燥箱一体化对流干燥过程的预测技术能够准确的预测香菇的对流干燥过程。
列数 R2
1 0.9979
5 0.9981
9 0.9988
本发明上述实施例所提供的对流干燥的预测方法，能够准确预测对流干燥工程应用中干燥工况参数的分布和物料的干燥过程，从而在考虑物料干燥的不均匀性以及干燥工况参数对干燥不均匀性基础上对干燥过程进行预测，使得预测结果更加的准确可靠，可以为干燥箱结构设计、干燥工艺优化、提高产品质量等提供技术支持。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种对流干燥的预测方法，其特征在于，包括：
基于不同工况参数对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据；
基于所述风干数据对干燥动力学模型参数和干燥工况参数进行拟合，以获得相应的函数关系式；
获取所述目标物料内水分蒸发形成的质量源项，并基于所述函数关系式确定所述质量源项、所述干燥工况参数和所述干燥动力学模型中的水分比之间的关系式,所述质量源项的表达式为：
其中，为质量源项表示物料内的水分蒸发速率，kg/(m3·s)；mW为物料内液态水的质量kg；t为时间；φ0为初始时刻的孔隙率；ρ1,0为初始时刻物料的密度，kg/m3；Mwb，0为初始时刻物料的湿基含水率；MR为水分比；
基于所述函数关系式确定所述质量源项、所述干燥工况参数和所述干燥动力学模型中的水分比之间的关系式为：
其中，t为时间；A、B、C为干燥动力学模型的拟合参数，MR为水分比；
获取目标物料铺设区域的多孔介质物理模型，并将所述物理模型代入所述质量源项以建立数学模型进行干燥预测。
2.根据权利要求1所述的对流干燥的预测方法，其特征在于，所述基于不同工况参数对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据包括：
基于不同风速、温度和相对湿度对目标物料进行热风干燥，以获得相应的风干数据。
3.根据权利要求2所述的对流干燥的预测方法，其特征在于，所述基于所述风干数据对干燥动力学模型参数和干燥工况参数进行拟合，以获得相应的函数关系式包括：
所述干燥动力学模型为：MR＝Aexp(-BtC)；
其中t为时间；A、B、C均为拟合参数，MR为水分比。
4.根据权利要求3所述的对流干燥的预测方法，其特征在于，所述拟合参数和所述干燥工况参数的函数关系式为：
A＝a1+a2U+a3t+a4RH+a5U2+a6T2+a7RH2+a8UT+a9URH+a10TRH；
B＝b1+b2U+b3T+b4RH+b5U2+b6T2+b7RH2+b8UT+b9URH+b10TRH；
C＝c1+c2U+c3T+c4RH+c5U2+c6T2+c7RH2+c8UT+c9URH+c10TRH；
其中T为温度℃，U为风速m/s，RH为相对湿度，a1-a10、b1-b10、c1-c10均为常数。
5.根据权利要求4所述的对流干燥的预测方法，其特征在于，所述获取目标物料铺设区域的多孔介质物理模型，并将所述物理模型代入所述质量源项以建立数学模型进行干燥预测包括：
基于干燥箱尺度和物料铺放方式建立物理模型；
建立流动、传热和传质的数学模型；
基于所述物理模型、数据模型以及初始条件和边界条件进行干燥预测。
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