《Applied Ocean Research》:Laboratory investigation of polydisperse rock releases into deep receiving waters through vertical, enclosed fall-pipes
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本研究针对海洋工程中岩石倾倒作业存在的颗粒沉降路径控制难题,通过实验室尺度实验系统探究了多分散颗粒在垂直落管内的沉降行为。研究人员采用七种颜色编码的颗粒模拟真实岩石级配,通过高速摄像和图像处理技术定量分析了不同管径(46 mm/66 mm)、管长(600 mm/1000 mm)和输入质量(50-227 g)条件下颗粒浓度时空演化规律。结果表明:高浓度输入(φs,0>5%)会引发显著的自由液面振荡和颗粒滞留效应,导致粗颗粒(d50=3.52 mm)优先沉降而细颗粒(d50=0.23 mm)呈现脉冲式释放特征。该研究为优化海洋倾倒作业的落管设计提供了关键参数,对控制海底沉积物分布具有重要工程意义。
在海洋资源开发和海底工程建设中,通过垂直管道进行岩石倾倒是一种常见的作业方式。然而,这种操作存在一个关键难题:不同粒径的岩石碎片在管道内沉降过程中会发生复杂的相互作用,导致其最终在海底的分布难以预测。粗颗粒可能过早沉积,而细颗粒则可能被水流携带至非目标区域,造成环境污染或工程安全隐患。传统研究多关注单分散颗粒的沉降行为,而对更接近实际工程的多分散颗粒混合沉降机理的认识仍存在空白。
为揭示多分散颗粒在密闭管道内的运移规律,研究人员在《Applied Ocean Research》上发表了实验研究成果。他们设计了一套精密的实验系统,核心是一根透明的垂直落管,将其浸没于水槽中。研究选用了七种不同颜色和粒径的轻质颗粒(密度约1500 kg/m3)来模拟天然岩石碎片的级配特征,粒径范围覆盖0.19 mm至5.05 mm。通过精确控制颗粒混合物的总质量(50 g, 100 g, 227 g)并将其一次性注入管道顶部,利用沿管道布置的高速摄像机记录颗粒群的沉降过程。后续采用先进的图像处理算法,对拍摄的视频进行颜色阈值分割和颗粒追踪,从而定量获取不同位置、不同时刻各粒径组分的浓度和运动速度。
研究的关键技术方法主要包括:1) 多粒径颜色编码颗粒体系的构建,实现了可视化追踪;2) 沿落管多视角同步高速成像系统;3) 基于图像分割和光学流法的颗粒浓度与速度场定量提取技术;4) 针对管道内诱导的自由液面振荡的测量与分析。
颗粒浓度时空演化特征
通过分析管道不同高度(z* = z/Lp)的浓度时间序列,研究发现颗粒混合物的沉降行为强烈依赖于初始体积浓度(φs,0)。当φs,0较低(<0.05)时,各粒径组分的浓度峰值(φi/φi,0)接近1,且沉降曲线较窄,表明颗粒以接近其静止水中沉降速度(ws,0)自由沉降。然而,当φs,0较高(>0.05)时,由于颗粒间的相互作用和管道壁面的限制效应,出现了明显的 hindered settling 现象。总浓度分布(φt)变得宽泛且平坦,峰值降低,表明颗粒在管道内的滞留时间延长。特别是在管道上部(如z* = -0.5),观测到浓度峰值显著高于初始输入浓度(φt,max/φs,0> 1),而在管道出口下方(z* > -1.0),浓度峰值则低于初始值,这反映了颗粒群在沉降过程中的弥散效应。
粒径分选与释放模式
研究清晰地揭示了颗粒按粒径分层的现象。较粗的颗粒(C1-C4)由于沉降速度快,首先到达管道下部并集中释放,其浓度时间序列显示出与管道内水体振荡周期(T0* ≈ 1)同步的脉冲特征。而较细的颗粒(C5-C7)则滞留时间更长,其释放呈现为更平缓、持续的流态。这种分选效应随着初始浓度的增加而加剧,高浓度输入导致更强烈的颗粒间碰撞和流体扰动,进一步改变了不同粒径颗粒的沉降轨迹和出口通量。
自由液面动力学与颗粒速度
颗粒的注入会引发管道内水柱的振荡。分析表明,自由液面的瞬时下陷幅度(zd)与初始颗粒浓度成正比,而振荡幅度(ha)则与颗粒输入的动量有关。这种流体振荡反过来调制了颗粒的沉降速度。测量到的归一化颗粒速度(ws*/ws,0)普遍小于1,证实了 hindered settling 的存在。并且,速度的减小程度与初始浓度φs,0正相关,在管道上部位置尤为明显。
本研究通过系统的实验室实验,定量刻画了多分散颗粒在垂直落管中的复杂沉降行为。主要结论是,颗粒的初始体积浓度是控制其运移和分选过程的关键参数。低浓度条件下,颗粒近似以各自终端速度独立沉降;而高浓度条件下,颗粒群沉降显著受阻,并伴随强烈的粒径分选和脉冲式释放。管道内诱导的流体振荡进一步调制了沉降动力学。这些发现深刻揭示了落管系统内固-液两相流的基本物理机制。研究结果对实际海洋岩石倾倒作业具有重要指导意义,为优化落管几何尺寸、倾倒速率和颗粒级配,以精确控制沉积物在海底的分布范围、减少环境影响提供了科学依据。该研究建立的方法和获得的数据集也可为后续更复杂的数值模型开发和验证提供支撑。