造粒操作のIndustry4.0を実現する粉体シミュレーション技術の開発

2022年度は、個々の粒子運動を計算する離散要素法(DEM)と、粒子凝集現象の速度論的数理モデルであるポピュレーションバランスモデル(PBM)を組み合わせたDEM－PBM法に着目した。DEM-PBM法では、まず、DEMで造粒機内部の粉粒体流れを計算し、これを元に凝集確率関数を算出する。そして、これを主関数としたPBM計算を行い、粒度分布の時間変化を算出する。更新された粒度分布を入力値としたDEMシミュレーションを再び行い、以降は同じ手順を繰り返す。これにより、造粒機内部の粒度変化とそれに伴う粉粒体流れの変化が双方向に計算される。この手法の最大の特長は、凝集確率関数に造粒機内部の粉粒体流れ場が反映される点にある。しかし、現状のDEM-PBM法では、DEMの結果から凝集確率関数の一部しか算出できず、方程式を閉じるためにはadjustableな実験定数を含む経験式を導入しなければならなかった。2022年度はこの課題を克服すべく、この凝集確率関数をDEMの結果から直接算出する “DAK”(Deterministically calculated Aggregation Kernel)を考案した。DAKは、凝集した2粒子間の相対速度は無視小になることに着目し、DEMで計算される粒子間相対速度データ群から相対速度が無視小と見なせる割合を抽出して、凝集確率関数を算出する手法である。これにより、PBMの凝集確率項をDEMの結果から直接求めることができ、パラメータフィッティングに頼らずに、造粒物粒度変化を計算できる。DEM-DAK-PBM法で造粒プロセスにおける粒子径分布を計算し、これを実験結果と比較したところ良好な一致を示したことから、提案手法の有効性を実証することができた。

2022年度は、個々の粒子運動を計算する離散要素法(DEM)と、粒子凝集現象の速度論的数理モデルであるポピュレーションバランスモデル(PBM)を組み合わせたDEM－PBM法に着目した。DEM-PBM法では、まず、DEMで造粒機内部の粉粒体流れを計算し、これを元に凝集確率関数を算出する。そして、これを主関数としたPBM計算を行い、粒度分布の時間変化を算出する。更新された粒度分布を入力値としたDEMシミュレーションを再び行い、以降は同じ手順を繰り返す。これにより、造粒機内部の粒度変化とそれに伴う粉粒体流れの変化が双方向に計算される。この手法の最大の特長は、凝集確率関数に造粒機内部の粉粒体流れ場が反映される点にある。しかし、現状のDEM-PBM法では、DEMの結果から凝集確率関数の一部しか算出できず、方程式を閉じるためにはadjustableな実験定数を含む経験式を導入しなければならなかった。2022年度はこの課題を克服すべく、この凝集確率関数をDEMの結果から直接算出する “DAK”(Deterministically calculated Aggregation Kernel)を考案した。DAKは、凝集した2粒子間の相対速度は無視小になることに着目し、DEMで計算される粒子間相対速度データ群から相対速度が無視小と見なせる割合を抽出して、凝集確率関数を算出する手法である。これにより、PBMの凝集確率項をDEMの結果から直接求めることができ、パラメータフィッティングに頼らずに、造粒物粒度変化を計算できる。DEM-DAK-PBM法で造粒プロセスにおける粒子径分布を計算し、これを実験結果と比較したところ良好な一致を示したことから、提案手法の有効性を実証することができた。