Characterization of Flow Domains and Fluid Flows by Model- and Simulation-based Flow MRI (CFD-MRI)

通过基于模型和仿真的流 MRI (CFD-MRI) 表征流域和流体流动

基本信息

项目摘要

In ultra filtration processes the deposition of organic or inorganic substances leads to fouling on or in a membrane and therefore to a loss in productivity and increase in maintenance and operating costs. This prevents a wider application of this promising technology for water treatment. There are still models missing for the description of the fouling process which describe morphological changes of the porosity in the membrane as well as the forming of a layer on the membrane. Furthermore, at the moment there are no measurements available from the filtration process in the porous media. Imaging techniques such as magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) are limited in terms of spatial resolution and required image contrast. The main objective of this pro-posal is to close this gap by developing a fundamentally new method, the model- and simulation-based flow-MRI (CFD-MRI). For this purpose, a flow model is used to exclude unphysical meas-urement results, to eliminate measurement artifacts and to increase the spatial resolution, which finally leads to a more accurate description of flow and biofilm morphology on the membrane walls.The CFD-MRI is realized by formulating and efficiently solving a topology optimization problem, which minimizes the measurement to simulation result error. For it, gradient-based algorithms are used those kernel is a further development of the recently discovered Adjoint Lattice Boltzmann Methods (ALBM). Advantages of this approach are on the one hand, the underlying mesoscopic modeling of the flow, so that the particle distributions can be directly calculated and correlated with the measured MRI values, and, on the other hand, the efficiency of the parallel algorithm. Finally, the method is applied to the filtration process, which enables to compute the distribution of the per-meability and the fluid flow dynamics inside the membrane. At the end of the project, a characteri-zation tool for fluid flow dynamics in complex geometries is obtained, which also promises to pro-vide new findings for other applications.
在超滤过程中,有机或无机物质的沉积导致膜上或膜中的结垢,并因此导致生产率的损失以及维护和操作成本的增加。这阻碍了这一有前途的水处理技术的广泛应用。仍然缺少描述污染过程的模型,这些模型描述了膜中孔隙率的形态变化以及膜上层的形成。此外,目前没有多孔介质中过滤过程的测量结果。诸如磁共振成像(MRI)和计算机断层摄影(CT)的成像技术在空间分辨率和所需的图像对比度方面受到限制。该方案的主要目标是通过开发一种全新的方法,即基于模型和模拟的流动MRI(CFD-MRI)来缩小这一差距。为此,采用流动模型排除非物理测量结果,消除测量伪影,提高空间分辨率,从而更准确地描述膜壁上的流动和生物膜形态,并通过构造和有效求解拓扑优化问题实现CFD-MRI,使测量与模拟结果误差最小化.对于它,使用基于梯度的算法,这些内核是最近发现的伴随格子玻尔兹曼方法(ALBM)的进一步发展。这种方法的优点是,一方面,底层的流的介观建模,使得颗粒分布可以直接计算并与测量的MRI值相关,另一方面,并行算法的效率。最后,将该方法应用于过滤过程,从而能够计算渗透率的分布和膜内的流体流动动力学。在项目的最后,获得了复杂几何形状中流体流动动力学的表征工具,这也有望为其他应用提供新的发现。

项目成果

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Noise reduction of flow MRI measurements using a lattice Boltzmann based topology optimisation approach
  • DOI:
    10.1016/j.compfluid.2019.104391
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Fabian Klemens;S. Schuhmann;Roland Balbierer;G. Guthausen;H. Nirschl;G. Thäter;M. Krause
  • 通讯作者:
    Fabian Klemens;S. Schuhmann;Roland Balbierer;G. Guthausen;H. Nirschl;G. Thäter;M. Krause
Solving fluid flow domain identification problems with adjoint lattice Boltzmann methods
  • DOI:
    10.1016/j.camwa.2018.07.010
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Fabian Klemens;Benjamin Förster;M. Dorn;G. Thäter;M. Krause
  • 通讯作者:
    Fabian Klemens;Benjamin Förster;M. Dorn;G. Thäter;M. Krause
CFD-MRI : A coupled measurement and simulation approach for accurate fluid flow characterisation and domain identification
  • DOI:
    10.1016/j.compfluid.2018.02.022
  • 发表时间:
    2018-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Fabian Klemens;S. Schuhmann;G. Guthausen;G. Thäter;M. Krause
  • 通讯作者:
    Fabian Klemens;S. Schuhmann;G. Guthausen;G. Thäter;M. Krause
Characterization of biofilm distribution in hollow fiber membranes using Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging
使用压缩传感磁共振成像表征中空纤维膜中的生物膜分布
  • DOI:
    10.1016/j.memsci.2019.117437
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    J.W. Simkins;S. Schuhmann;G. Guthausen;M. Heijnen;S.L. Codd;J.D. Seymour
  • 通讯作者:
    J.D. Seymour
Characterization and quantification of structure and flow in multichannel polymer membranes by MRI
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  • DOI:
    10.1016/j.memsci.2018.10.072
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    S. Schuhmann;J.W. Simkins;N. Schork;S.L. Codd;J.D. Seymour;M. Heijnen;F. Saravia;H. Horn;H. Nirschl;G. Guthausen
  • 通讯作者:
    G. Guthausen
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知道了