SCHOOL OF MECHANICAL ENGINEERING SEMINAR
Thursday, September 13, 2018 at 14:00
Wolfson Building of Mechanical Engineering, Room 206

The settling of inertial particles through a density interface

Lilly Verso

 PhD. student of Prof. Alex Liberzon

A correct prediction of the particles settling velocity in stratified environments is the key to address environmental problems of dispersion of pollutants in the atmosphere and aggregation of  plankton, sediments or detritus in the oceans thermocline.

In this study, we investigate the gravity-driven motion of spheres that settle/rise in a two layer ambient density fluid with and without turbulence, using Particle Image Velocimetry (PIV) and 3D Particle Tracking Velocimetry (3D-PTV). The two layers are separated by a diffusive region hereafter defined as the interface. For spheres travelling in still fluids, it was found that the stratification effects have a significant impact on the spheres settling speed in a specific range of Reynolds and Froude numbers. The velocity of both falling and rising spheres results to be non-monotonic and differ substantially from the steady-state settling velocities in the homogeneous density layers. We propose a phenomenological model to predict the settling velocity of a particle in a two-layers fluid system in the range of parameters investigated. The model is then applied to the turbulent flow case, driven by a vertically oscillating grid in the top layer. For this case our PIV measurements of the flow and estimate of the relative velocity between the fluid and the particle are utilized. Using the combined Eulerian and Lagrangian measurements, we extend the understanding of particle motion through a density stratified TNTI.

פיתוח מערכת בקרת טמפרטורה המבוססת על מעבר חום בשינוי פאזה בתווך נקבובי

Dror Nissan

סטודנט של פרופ' נעימה בראונר ופרופ' עמוס אולמן

מערכות בקרת טמפרטורה משמשות במגוון רחב של אפליקציות, כגון: רכיבים אלקטרוניים, ציוד רפואי, בקרת תהליכים בתחום הכימיה והנדסת חומרים ועוד. מטרת עבודה זו לתת פתרון יעיל וחדשני למערכת בקרת טמפרטורה של רכיב אלקטרוני המיועדת לתעשיית החלל. פעולתו התקינה של רכיב אלקטרוני לרוב מוגבלת לטווח טמפרטורות מצומצם, וכמו כן קיימות בדרך כלל דרישות נוספות, כגון שמירה על אחידות ויציבות הטמפרטורה. בתכנון של מערכת המיועדת לפעול בחלל נדרשת יעילות גבוהה, וכן מזעור מימדים ומשקל.

בעבודה זו נבחנה אפשרות ליישם מערכת בקרת טמפרטורה המבוססת על עקרון של קירור ב"הזעה" דרך תווך נקבובי (Sweat Cooling through Porous Media), כאשר נוזל קירור מוזרם בלחץ דרך התווך ועובר תהליך שינוי פאזה מנוזל לאד. הבחירה בחומר נקבובי כמצע למחליף חום מאפשרת לנצל את יתרונו הבולט, אשר בא לידי ביטוי בשטח מעבר חום גדול כתוצאה משטח פנים נפחי גדול. היתרונות העיקריים בשיטה: 1) יעילות גבוהה כתוצאה מניצול תהליך מעבר פאזה האנדותרמי הדורש הספק חום גבוה ביחס לצריכת נוזל הקירור;
2) המערכת מיושמת כ-Skin (פלטה נקבובית) על כל המשטח המחומם, לקבלת טמפרטורה אחידה ופינוי חום אחיד; 3) תוספת מינימלית של נפח ומשקל לאלמנט המקורר.

המחקר כולל חלק ניסיוני וחלק תיאורטי. בחלק הניסיוני נעשתה בדיקת ייתכנות והערכת ביצועים ראשונית על סמך נתונים אמפיריים. החלק התיאורטי התמקד בפיתוח מודל תיאורטי לחיזוי פעולת המערכת, ומהווה כלי לאופטימיזציה לטובת תכנון עתידי.

School of Mechanical Engineering Seminar
Monday, November 5, 2018 at 14:00
Wolfson Building of Mechanical Engineering, Room 206

Stochastic Modeling of Pollutant Transport under Remediation

Ziv Moreno

 PhD student of Dr. Amir Paster and Prof. Gedeon Dagan

Prediction of pollutant transport in aquifers is necessary for decision making regarding a suitable remediation strategy and risk assessment for production wells. Prediction is usually conducted based on a calibrated numerical model, which couples the water mass balance and Darcy's equations for water flow, and the advection dispersion equation for pollutant transport. However, due to the scarcity of data, the spatial variability of the hydraulic conductivity, which has a pronounced effect upon pollutant transport, is subject to uncertainty.

The aim of this study was to provide prediction of the pollutant plume evolution in space and time under remediation while considering the uncertainty which stems from the unknown structure of the aquifer. An actual polluted site, located at the Eastern borders of the Israeli Coastal Plain Aquifer, served as a case study.

The lithological units' spatial correlations were identified based on lithological data from surrounding boreholes. A Monte-Carlo approach was adopted and multiple realizations of the aquifer structure were constructed. Two geostatistical methods were considered: discrete (lithological unit); and continuous (hydraulic conductivity). Once constructed, realizations were implemented into a flow and transport model, allowing the quantification of the expected remediation efficiency and its associated uncertainty. 

First, we considered a simple case of vertical heterogeneity. The two geostatistical methods were compared with a semi-analytical solution of the problem. The semi-analytical solution was in good agreement with the complex numerical simulations, therefore showing that it can be used for an initial estimation of the remediation efficiency.   

For a more complex 3D heterogeneity case, the discrete approach was adopted. Here, a forward predictive model, based on measurements of hydraulic head and concentrations, was used to reconstruct the plume shape. Remediation efficiencies, as well as risk analysis for contamination, were evaluated from the ensemble of realizations. We noticed that by reconstructing the plume shape, the uncertainty regarding the pollutant fate was significantly reduced.   

Finally, a new approach for stochastic inversion was developed, combining heuristic (genetic algorithm) and geostatistical methods. The approach was able to generate an ensemble of solutions with a better agreement with measurements while significantly reducing the computational effort.

REFERENCES

Moreno, Z. and A. Paster (2017), Prediction of Remediation of a Heterogeneous Aquifer: A Case Study, Groundwater, 55, 428-439.

Moreno Z. and A. Paster (2018), Prediction of pollutant remediation in a heterogeneous aquifer in Israel: Reducing uncertainty by incorporating lithological, head and concentration data. Journal of Hydrology, doi: http://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.07.012.

Moreno Z. and A. Paster (2018), A Genetic Algorithm for Stochastic Inversion in Contaminant Subsurface Hydrology, submitted to Water Resources Research (under review).