水处理软件：BioWin二次开发_（6）.BioWin的物理处理模型.docx

PAGE1

PAGE1

BioWin的物理处理模型

1.物理处理模型概述

在水处理工艺中，物理处理是一个重要的环节，主要用于去除水中的固体颗粒、悬浮物和部分溶解物质。BioWin软件提供了多种物理处理模型，包括初沉池、沉淀池、过滤器、气浮池等。这些模型通过模拟水流和颗粒的行为，帮助工程师优化设计和操作参数，提高处理效率和水质。

1.1初沉池模型

初沉池是水处理工艺中的第一道物理处理设施，主要用于去除较大的悬浮颗粒。在BioWin中，初沉池模型基于Stokes定律和层流理论，模拟颗粒在水流中的沉降过程。

1.1.1原理

初沉池模型的核心原理是Stokes定律，该定律描述了小球在粘性流体中沉降的速度。Stokes定律公式如下：

v

其中：

v是颗粒的沉降速度

g是重力加速度

dp

ρp

ρf

μ是流体的动态粘度

初沉池模型还考虑了水流的层流特性，通过计算颗粒在不同水层中的停留时间，来预测颗粒的去除率。

1.1.2内容

在BioWin中，初沉池模型的设置主要包括以下几个方面：

几何参数：

长度、宽度、深度

进水口和出水口的位置

流体参数：

水流速度

水的粘度

水的密度

颗粒参数：

颗粒的直径分布

颗粒的密度

操作参数：

水温

停留时间

1.1.3代码示例

以下是一个使用Python模拟初沉池颗粒沉降过程的示例代码：

importnumpyasnp

#定义物理常量

g=9.81#重力加速度(m/s^2)

rho_f=1000#水的密度(kg/m^3)

mu=0.001#水的动态粘度(Pa·s)

#定义颗粒参数

d_p=np.array([0.001,0.002,0.003,0.004,0.005])#颗粒直径(m)

rho_p=np.array([2650,2650,2650,2650,2650])#颗粒密度(kg/m^3)

#计算沉降速度

v=(g*(d_p**2)*(rho_p-rho_f))/(18*mu)

#打印结果

foriinrange(len(d_p)):

print(f颗粒直径{d_p[i]}m的沉降速度为{v[i]}m/s)

1.1.4数据样例

假设我们有一个初沉池，其几何参数如下：

长度：20m

宽度：10m

深度：5m

水流参数：

水流速度：0.5m/s

水的粘度：0.001Pa·s

水的密度：1000kg/m^3

颗粒参数：

颗粒直径分布：[0.001,0.002,0.003,0.004,0.005]m

颗粒密度：2650kg/m^3

操作参数：

水温：20°C

停留时间：120分钟

2.沉淀池模型

沉淀池是水处理工艺中用于去除悬浮颗粒的第二个重要环节。在BioWin中，沉淀池模型基于固液分离理论，模拟颗粒在水中的沉降过程，并考虑了颗粒的聚集和分散效应。

2.1原理

沉淀池模型的核心原理是固液分离理论，该理论描述了颗粒在水中的沉降行为。模型主要考虑以下几个方面：

Stokes定律：描述了颗粒在水中的沉降速度。

颗粒聚集：颗粒在沉降过程中可能会聚集形成较大的颗粒，从而影响沉降速度。

颗粒分散：水流的湍流效应可能会导致颗粒分散，影响沉降效率。

2.2内容

在BioWin中，沉淀池模型的设置主要包括以下几个方面：

几何参数：

沉淀池的长度、宽度、深度

进水口和出水口的位置

流体参数：

水流速度

水的粘度

水的密度

颗粒参数：

颗粒的直径分布

颗粒的密度

颗粒的聚集和分散系数

操作参数：

水温

停留时间

2.2.3代码示例

以下是一个使用Python模拟沉淀池颗粒沉降过程的示例代码，考虑了颗粒的聚集和分散效应：

importnumpyasnp

#定义物理常量

g=9.81#重力加速度(m/s^2)

rho_f=1000#水的密度(kg/m^3)

mu=0.001#水的动态粘度(Pa·s)

#定义颗粒参数

d_p=np.array([0.001,0.002,0.003,0.004,0.005])#颗粒直径(m)

rho_p=np.array([2650,2650,2650,2650,2650])#颗粒密度(kg/m^3)

aggregation_coeff=0.001#颗粒聚集系数(m^3/s)

dispersion_coeff=0.0001#颗粒分散系数(m^2/s)

#计算沉降速度

v=(g*(d_p**2)*(