生物反应器内不同桨叶组合计算流体力学模拟

开发应用2008,Vol .25N o .7化学与生物工程Chemistry &Bioen gineering54　收稿日期:2008-03-21作者简介:蒋啸靖(1982-),女,上海人,硕士研究生,研究方向:发酵工程;通讯联系人:张嗣良,教授。

E -mail :siliangzh @ecust .edu .cn 。

生物搅拌反应器内混合情况的CFD 模拟及在发酵中的应用蒋啸靖,夏建业,赵　劼,储　炬,王永红,庄英萍,张嗣良(华东理工大学生物反应器国家重点实验室,上海200237) 摘　要:用计算流体力学(CF D )方法模拟了50L 生物反应器中不同的搅拌桨组合对搅拌流场、混合时间的影响,并从流体力学角度对生物反应器搅拌桨组合进行了优化。

将模拟优化结果用于重组大肠杆菌发酵过程,结果表明,优化后的搅拌桨组合可以改善发酵罐内部的流场和气体分布,能够明显降低获得相同溶氧所需的转速和最大通气量,而菌体生物量和产酶水平也略有提高。

关键词:计算流体力学;生物搅拌反应器;多桨叶系统中图分类号:T Q 920.1 文献标识码:A 文章编号:1672-5425(2008)07-0054-04 生物搅拌反应器中流体混合过程对放大培养是一个关键的限制因素,不同的搅拌桨组合对混合过程有很大影响,随着桨叶组合不同,反应器内各处的流体力学性能、溶氧浓度、营养物浓度、湍流能量耗散强度等参数也有很大不同[1～3]。

混合时间是表征搅拌槽反应器内流体混合过程、评定搅拌器效率的一个重要参数。

Kalischew ski 等[4]及Jaramilo 等[5]分别在搅拌反应器和环流反应器中研究了氧传递系数与混合时间的关系,结果表明对混合时间的研究能给出反应器中总体反应速率及传质和传热速率的信息。

然而,实验测定混合时间无法在不透明的罐体中进行,所测数据被限制在罐体中的个别点,所需设备价格昂贵,并且要求满足严格的实验条件。

近年来,计算流体力学(CFD )方法在发酵过程研究中获得长足发展,利用CFD 方法可以方便地获得搅拌槽内的混合信息,节省大量的研究经费,获得实验手段所不能得到的数据。

《基于计算流体力学的膜生物反应器流场计算与结构优化》一、引言膜生物反应器（Membrane Bioreactor，MBR）是一种结合了生物反应技术和膜分离技术的水处理系统。

其核心优势在于高效处理能力以及较低的污泥产量。

然而，流场分布的均匀性对MBR 的性能有着显著影响。

因此，基于计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）的流场计算与结构优化成为了提升MBR 性能的关键手段。

本文旨在利用CFD技术对膜生物反应器的流场进行深入计算，并通过分析结果对结构进行优化。

二、计算流体力学基础CFD是一种利用计算机模拟流体流动的技术。

它通过求解流体动力学方程，如Navier-Stokes方程，来预测和分析流体的行为。

CFD在许多领域得到了广泛应用，包括水处理系统的设计和优化。

在MBR中，CFD可用于模拟和优化反应器内的流场分布，提高混合效率和传质效果。

三、膜生物反应器流场计算本文采用CFD技术对膜生物反应器进行流场计算。

首先，建立三维模型并设定边界条件，包括进出口流量、压力等。

然后，通过求解Navier-Stokes方程和湍流模型，得到反应器内的速度场、压力场等流体动力学参数。

最后，通过后处理技术，将计算结果可视化，便于分析和理解。

四、流场分析通过CFD计算得到的流场结果表明，膜生物反应器内存在明显的流速不均现象。

在靠近进/出口区域，流速较高；而在远离进/出口的区域，流速较低。

这种不均匀的流场分布可能导致局部浓度过高或过低，影响混合效率和传质效果。

此外，流速过高或过低还可能对膜组件造成损伤或影响其正常工作。

五、结构优化针对流场分析结果，提出以下结构优化措施：1. 优化进/出口设计：通过调整进/出口的位置、大小和角度，使流体在反应器内分布更加均匀。

这可以通过增加进/出口的数量或采用多级进/出口来实现。

2. 优化内部构件：在反应器内设置搅拌装置或挡板等内部构件，以改善流体的混合和传质效果。

生物反应器中流体动力学的研究在现代生物技术和生物工程领域，生物反应器扮演着至关重要的角色。

它们为细胞培养、微生物发酵以及生物催化过程提供了适宜的环境，以实现高效的生物生产。

而在生物反应器的设计和操作中，流体动力学是一个关键的因素，其对于反应效率、产物质量和生物过程的稳定性都有着深远的影响。

生物反应器中的流体流动特性是复杂多样的。

首先，我们来了解一下流体在生物反应器中的流动模式。

常见的有层流和湍流两种。

层流状态下，流体的质点沿着平行的流线运动，流速分布较为均匀，这种流动模式在一些小型、低流速的生物反应器中较为常见。

而湍流则是流体的质点作不规则的运动，流速分布较为混乱，通常在较大型、高流速的生物反应器中出现。

流体动力学对于生物反应器中的传质过程有着显著的影响。

传质包括了氧气、营养物质以及代谢产物在液相和细胞之间的传递。

在良好的流体动力学条件下，能够促进物质的均匀分布和快速传递，从而为细胞提供充足的养分，并及时排出代谢废物，这对于细胞的生长和代谢活动至关重要。

例如，在搅拌式生物反应器中，搅拌桨的类型、转速和位置等因素都会影响流体的流动模式和传质效果。

如果搅拌速度过慢，可能导致流体混合不均匀，局部出现营养物质匮乏或代谢产物积累的情况，从而抑制细胞的生长和产物的生成。

相反，搅拌速度过快则可能对细胞造成机械损伤，影响细胞的活性和生产性能。

生物反应器中的温度分布也受到流体动力学的影响。

由于流体流动的不均匀性，可能导致局部温度过高或过低。

温度的不均衡可能会影响酶的活性、细胞的代谢速率以及生物反应的选择性。

因此，在设计生物反应器时，需要充分考虑流体动力学对温度分布的影响，采取适当的措施来保证反应体系的温度均匀性。

另外，流体动力学还会影响生物反应器中的剪切力。

剪切力是流体流动对细胞产生的机械作用力，如果剪切力过大，可能会破坏细胞的结构和功能，导致细胞死亡或凋亡。

因此，在生物反应器的设计和操作中，需要控制流体的流速和流动模式，以减小剪切力对细胞的损伤。

《基于计算流体力学的膜生物反应器流场计算与结构优化》一、引言膜生物反应器（Membrane Bioreactor，MBR）是一种结合了生物反应技术和膜分离技术的水处理系统。

其核心优势在于高效、紧凑和低能耗的特性和卓越的固液分离效果。

而流场特性对于膜生物反应器的性能有着至关重要的影响。

因此，本文旨在利用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）方法对膜生物反应器的流场进行精确计算，并通过结构优化提高其性能。

二、计算流体力学在膜生物反应器中的应用计算流体力学是一种基于计算机模拟和数值分析的流体动力学研究方法。

在膜生物反应器中，CFD的应用主要体现在以下几个方面：1. 流场计算：通过建立三维模型，利用CFD软件对膜生物反应器内的流场进行模拟和计算，得到流速、压力等参数的分布情况。

2. 优化设计：根据流场计算结果，可以分析出反应器内存在的流动问题，如死角、涡旋等，为结构优化提供依据。

3. 预测性能：CFD可以预测膜生物反应器的处理效率、能耗等性能指标，为实际运行提供参考。

三、膜生物反应器流场计算本文采用ANSYS Fluent软件对膜生物反应器进行流场计算。

首先，建立三维模型，包括反应器主体、膜组件、进出水口等部分。

然后，设置边界条件和初始条件，如进出口流速、温度、压力等。

最后，利用CFD软件进行求解，得到流场分布情况。

通过流场计算，我们可以发现膜生物反应器内存在以下问题：1. 近壁面区域存在较大的速度梯度，可能导致固体颗粒沉积和膜污染。

2. 反应器内部存在涡旋和死角，影响流体的混合和传质效率。

四、膜生物反应器结构优化针对四、膜生物反应器结构优化针对上述流场计算中发现的问题，我们可以对膜生物反应器进行结构优化。

以下是基于计算流体力学（CFD）的膜生物反应器结构优化的一些建议和措施：1. 近壁面区域的速度梯度问题：- 增加近壁面的湍流强度，通过优化进出水口的设计，如采用扩散式进水或安装湍流器，使流体在进入反应器时产生更多的涡流，增加流体的扰动程度，减少速度梯度，防止固体颗粒沉积和膜污染。

《基于计算流体力学的膜生物反应器流场计算与结构优化》一、引言膜生物反应器（Membrane Bioreactor，MBR）作为一种新型的污水处理技术，其核心优势在于高浓度的污泥负荷和低排放的优点。

流场分布的合理性对MBR的性能有着显著影响，因此，对MBR的流场进行精确计算与结构优化显得尤为重要。

本文旨在基于计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）对膜生物反应器的流场进行计算，并进一步进行结构优化。

二、计算流体力学基础计算流体力学是一种通过计算机模拟流体流动、传热和质量传递等物理现象的技术。

在MBR的流场计算中，CFD可以模拟复杂的三维流场，通过求解Navier-Stokes方程和湍流模型等基本物理定律，实现对MBR内流体流动特性的定量分析。

三、膜生物反应器流场计算首先，构建MBR的三维模型。

然后根据实验条件设置模型的初始参数和边界条件，包括进水流速、出口压力等。

在求解过程中，选用适当的湍流模型，如k-ε模型或大涡模拟模型（LES）等，来模拟流体的流动过程。

通过对模型的数值计算，得到MBR内部详细的流场分布信息。

分析流体在反应器中的速度、压力和浓度分布情况，进而判断流场的均匀性和稳定性。

同时，还可以通过分析流体的剪切力分布情况，评估膜的受力和磨损情况。

四、结构优化策略根据流场计算结果，提出以下结构优化策略：1. 优化进水和出水口的设计：通过对进水和出水口的位置、尺寸和角度进行调整，优化进出水流量分配和流动方向，从而提高流场的均匀性和稳定性。

2. 增加搅拌装置：在反应器中增加搅拌装置，如机械搅拌或气升式搅拌等，以增强流体在反应器中的混合程度，提高传质效率。

3. 优化膜组件布局：调整膜组件的排列方式和间距，以改善膜表面的剪切力分布，减少膜的磨损和堵塞现象。

4. 优化反应器结构：对反应器的几何形状、高度和直径等参数进行优化，以提高流体在反应器内的流通效率和处理效果。

生物反应器的流体动力学分析在现代生物技术和生物工程领域，生物反应器是一个至关重要的设备。

它为生物细胞或微生物提供了一个适宜的生长和代谢环境，以实现各种生物过程，如发酵、细胞培养等。

而要理解和优化生物反应器的性能，对其内部的流体动力学进行深入分析是必不可少的。

生物反应器中的流体动力学现象非常复杂，涉及到流体的流动、混合、传质和传热等多个方面。

首先，流体的流动模式直接影响着细胞或微生物在反应器内的分布和停留时间。

不同的流动模式可能导致营养物质和氧气的不均匀供应，从而影响生物反应的效率和产物质量。

例如，在搅拌式生物反应器中，如果搅拌不均匀，可能会出现局部的死区，导致细胞生长不良。

混合是另一个关键因素。

良好的混合可以确保反应器内各部分的温度、pH 值、营养物质浓度等保持均匀，为生物反应创造稳定的条件。

如果混合不充分，就会产生浓度梯度，影响细胞的代谢和产物的生成。

传质过程在生物反应器中也起着重要作用。

氧气从气相向液相的传递以及营养物质从液相向细胞的传递，都直接关系到细胞的呼吸和生长。

传质效率的高低取决于流体的流动状态、界面面积和浓度差等因素。

传热同样不可忽视。

生物反应通常会产生或吸收热量，如果不能及时有效地将热量传递出去或供应进来，反应器内的温度就会发生变化，从而影响生物过程的稳定性和效率。

为了研究生物反应器中的流体动力学，科学家们采用了多种方法和技术。

计算流体动力学（CFD）是一种常用的工具。

通过建立数学模型和数值模拟，可以预测反应器内的流场、浓度场和温度场等，从而为反应器的设计和优化提供有价值的信息。

在实际应用中，不同类型的生物反应器具有不同的流体动力学特点。

例如，搅拌式生物反应器通过搅拌桨的旋转来促进流体的流动和混合。

搅拌桨的类型、转速和安装位置都会对流体动力学性能产生影响。

桨叶的形状和尺寸决定了搅拌所产生的流型和剪切力，而转速则直接影响着混合的程度和能量消耗。

气升式生物反应器则利用气体的上升来驱动流体的循环。

生物反应器不同搅拌速度的计算流体力学模拟生物反应器不同搅拌速度的计算流体力学模拟及对悬浮培养cho细胞的影响及
对悬浮培养cho细胞的影响
生物反应器是用于生物过程的装置，其中搅拌速度是影响反应器内流体力学行为和细胞生长的重要参数之一。

计算流体力学（CFD）模拟是一种将流体动力学方程与计算方法相结合的数值模拟方法，可以用于分析生物反应器中不同搅拌速度下的流体行为和对细胞的影响。

通过CFD模拟，可以计算得到反应器内不同搅拌速度下的流
场分布、液体的速度和压力分布，并进一步分析流体的剪切力、混合程度等参数。

这些参数对细胞生长、传质和代谢活性等有着重要的影响。

对于悬浮培养CHO细胞来说，搅拌速度对培养过程中细胞的
悬浮状态、生长和代谢产物的产量都有直接影响。

通过CFD
模拟，可以预测不同搅拌速度下细胞的受力情况、气泡的尺寸和分布等参数，进而优化反应器设计和操作条件，以提高
CHO细胞的生长和代谢活性。

例如，较低的搅拌速度可能导致细胞沉降或聚集，影响氧气和营养物质的传递，从而限制细胞生长和代谢产物的产量。

而较高的搅拌速度可能导致细胞受到较大的剪切力和机械应力，对细胞造成损伤和破坏。

因此，通过CFD模拟可以评估不同搅拌速度下细胞受力情况
和培养环境的变化，为优化细胞培养过程提供重要的参考和指
导。

在实际操作中，可以根据CFD模拟结果选择合适的搅拌速度，以提高CHO细胞的生长和代谢活性，进而提高产量和质量。