Electronic Theses and Dissertation

Siklon merupakan peralatan umum yang biasanya digunakan untuk memisahkan partikel padatan dari fasa gas. konstruksinya yang sederhana, pengoperasian yang mudah, biaya pemeliharaan yang murah serta konsumsi energi yang rendah merupakan aspek menguntungkan dari siklon sehingga penggunaannya terdapat di berbagai industri. kinerja utama dari siklon meliputi efisiensi pengumpulan, efisiensi fraksional, dan penurunan tekanan. desain dan kajian kinerja siklon dewasa ini dilakukan menggunakan dinamika fluida komputasi (dfk). kehandalan hasil desain atau prediksi menggunakan dipengaruhi oleh sejumlah faktor desain seperti pemilihan model turbulensi, model dinamika partikel, jumlah grid, bentuk mesh, dan solusi numerik. akurasi prediksi sangat dipengaruhi oleh kesesuaian pemilihan parameter-parameter tersebut di atas. oleh karena itu, dalam penelitian ini dikaji sensitivitas parameter-parameter tersebut terhadap kinerja siklon, efisiensi pengumpulan dan penurunan tekanan. perangkat lunak ansys versi r2 digunakan dalam penelitian ini mulai dari tahap pre-processing sampai post-processing. variasi model turbulen dilakukan untuk merepresentasikan medan alir fasa gas di dalam siklon, sedangkan variasi model fasa partikel digunakan untuk memodelkan interaksi partikel di dalam siklon. kinerja siklon diamati dari sisi efisiensi pemisahan partikel dan penurunan tekanan. hasil simulasi menunjukkan parameter desain model turbulensi, jumlah elemen, bentuk mesh, dan solusi numerik memiliki sensitivitas yang tinggi terhadap prediksi kinerja siklon. prediksi menggunakan model turbulen reynolds stress memberikan akurasi yang sangat baik, dibandingkan dengan hasil prediksi menggunakan model turbulen k-ε rng dan k-ꞷ sst. ini ditunjukkan dari hasil validasi prediksi efisiensi pengumpulan terhadap data eksperimen. jumlah elemen yang digunakan dalam proses meshing sensitif terhadap prediksi penurunan tekanan, tetapi tidak sensitif terhadap efisiensi pengumpulan. bentuk mesh yang digunakan sensitif terhadap prediksi kinerja dengan bentuk hexahedral memberikan prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan bentuk yang lain. dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa parameter desain model turbulensi, jumlah elemen, bentuk mesh, memiliki sensitivitas yang signifikan terhadap prediksi kinerja siklon. oleh karena itu, pemilihan model turbulen dan bentuk mesh yang sesuai serta jumlah elemen yang optimum merupakan hal yang krusial untuk mendapatkan kehandalan prediksi kinerja siklon.

Cyclone is a common equipment that is usually used to separate solid particles from the gas phase. Their simple construction, easy operation, low maintenance costs and low energy consumption are the advantageous aspects of cyclones, making them widely used in various industries. The main performance of a cyclone includes collection efficiency, fractional efficiency, and pressure drop. Current cyclone design and performance studies are carried out using computational fluid dynamics (DFK). The reliability of the design results or predictions using is influenced by a number of design factors such as the selection of turbulence models, particle dynamics models, number of grids, mesh shape, and numerical solutions. Prediction accuracy is strongly influenced by the suitability of the selection of the parameters mentioned above. Therefore, in this study, the sensitivity of these parameters to cyclone performance, collection efficiency and pressure drop was studied. The ANSYS software version R2 was used in this study from pre-processing to post-processing stages. The variation of the turbulent model is used to represent the gas phase flow field in the cyclone, while the variation of the particle phase model is used to model the interaction of the particles in the cyclone. Cyclone performance was observed in terms of particle separation efficiency and pressure drop. The simulation results show that the turbulence model design parameters, number of elements, mesh shape, and numerical solutions have high sensitivity to the prediction of cyclone performance. Predictions using the Reynolds Stress turbulent model provide very good accuracy, compared to the prediction results using the k-ε RNG and k-ꞷ SST turbulent models. This is shown from the results of the validation of the prediction of the efficiency of collecting the experimental data. The number of elements used in the meshing process is sensitive to pressure drop prediction, but not sensitive to collection efficiency. The shape of the mesh used is sensitive to performance predictions with the hexahedral form giving better predictions than other forms. From the results of this study, it can be concluded that the design parameters of the turbulence model, the number of elements, the shape of the mesh, have a significant sensitivity to the prediction of cyclone performance. Therefore, the selection of the turbulent model and the appropriate mesh shape as well as the optimum number of elements are crucial to obtain reliable predictions of cyclone performance.