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Koordinierendes Institut

Projekt

Titel:Coupled Discrete Element Method-Computational Fluid Dynamics modelling of mixed-flow grain dryer
Beginn:01.01.2013
Ende:31.12.2014
Koordinierendes Institut:Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. (ATB), Potsdam
Koordinator:Mulugeta A. Delele
Ansprechpartner im ATB:Jochen Mellmann
Förderung:Alexander von Humboldt-Stiftung, Bonn
Förderprogramm:Humboldt Fellowship for Postdoctoral Researchers
  
Angesiedelt im Forschungsprogramm:Qualität und Sicherheit von Lebens- und Futtermitteln
Kurzbeschreibung:Um die Ungleichmäßigkeit der Trocknung der Körner zu minimieren, die üblicherweise bei Getreidemischern mit gemischten Fließströmen beobachtet wird, ist die Optimierung des Designs und des Betriebs des Trockners sehr wichtig. Das Ziel dieser Forschung ist die Entwicklung eines validierten kombinierten diskreten Elements (DEM) - Computational Fluid Dynamics (CFD) -Modells eines Mixed-Flow-Korntrockners, der die Trocknungsluftgeschwindigkeit, die Trocknungsluft- und Korntemperaturen, die Feuchtigkeit, die Kornverweilzeit und die Korngeschwindigkeit vorhersagen kann Kornfeuchtigkeitsgehalt. Für den Feuchtetransport vom Getreide in die Trocknungsluft wird ein kinetisches Modell entwickelt und über eine benutzerdefinierte Funktion implementiert. Die Parameter des kinetischen Modells werden aus Dünnschichttrocknungsexperimenten bestimmt. Das Modell wird anhand von Messwerten für Luftgeschwindigkeit, Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Kornverweilzeit und Kornfeuchtigkeitsgehalt validiert. Die Messungen werden mit einem Pilot-Mischstromtrockner durchgeführt. Das Modell wird angewendet, um die Auswirkungen verschiedener Design- und Betriebsparameter auf die Homogenität und Effizienz von Mischfließtrocknern zu analysieren.
Abstract:In order to minimize the non-uniformity of grain drying that is commonly observed in mixed-flow grain dryers, optimizing the design and operation of the dryer is very important. The aim of this research is to develop a validated combined discrete element method (DEM)-computational fluid dynamics (CFD) model of mixed-flow grain dryer that can predict drying air velocity, drying air and grain temperatures, humidity, grain residence time and grain moisture con-tent. The model will take into account drying air to grain, grain to grain and grain to dryer wall interactions and detail properties of the grain. For the moisture transfer from the grain to the drying air, a kinetic model will be developed and implemented via user defined function. The parameters of the kinetic model will be determined from thin-layer drying experiments. The model will be validated using measured values of air velocity, temperature, relative humidity, grain residence time and grain moisture content. The measurements will be conducted using a pilot scale mixed-flow dryer. The model will be applied to analyse the effect of different design and operating parameters on the homogeneity and efficiency of mixed-flow dryer.
 

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