[論文レビュー] Effect of Reynolds number on triboelectric particle charging in turbulent channel flow

Christoph Wilms, Holger Grosshans|arXiv (Cornell University)|Feb 11, 2026

Aerosol Filtration and Electrostatic Precipitation被引用数 0

ひとこと要約

この論文は triboFoam を導入し、乱流粒子含有流れにおける摩擦電荷生成のための OpenFOAM ベースのソルバーを提案し、レイノルズ数の増加が壁間粒子濃度と充電速度を高めることを示し、経験的相関を提供している。

ABSTRACT

Triboelectric charging in particle-laden flows is a complex interplay of fluid and particle dynamics, collision mechanics, and electrostatics. In this study, we introduce triboFoam, an open-source solver built on the OpenFOAM framework, designed to simulate triboelectric charging in particle-laden turbulent flows. We validate triboFoam using Direct Numerical Simulations (DNS) of a fully developed turbulent channel flow at a friction Reynolds number of $Re_τ= 180$. The results demonstrate good agreement with DNS data for particle concentration profiles and charge distributions. Then, we investigate the influence of Reynolds number on particle distribution and charging behaviour using Large-Eddy Simulations (LES) at varying friction Reynolds numbers up to $Re_τ= 550$. Our findings reveal that higher Reynolds numbers lead to increased near-wall particle concentrations and enhanced charging rates, attributed to intensified turbulent fluctuations and elevated impact velocities. Finally, an empirical correlation is proposed to predict the average particle charging rate as a function of Reynolds number and particle diameter. With this work, we provide a tool for simulating triboelectric charging in complex geometries and turbulent flows, advancing the understanding of electrostatic phenomena in particle-laden systems. The empirical correlation offers practical insights for predicting charging behaviour in industrial applications and thus can contribute to improved safety and efficiency in processes involving particulate matter.

研究の動機と目的

• レイノルズ数が乱流チャネル流における粒子分布と摩擦電荷生成へ与える影響を調査する。
• DNS に対する triboFoam のオープンソースソルバーを検証し、LES を用いてより高いレイノルズ数へ拡張する。
• 乱流条件下での粒子サイズが充電挙動に与える影響を評価する。
• レイノルズ数と粒子径の関数として平均充電速度を予測する経験的相関を開発する。

提案手法

• OpenFOAM フレームワーク上で triboFoam を開発し、粒子含有乱流における摩擦電荷生成をシミュレートする。
• DNS の検証：充電なしおよび充電あり粒子のための完全発達乱流チャネル流で Re_tau = 180 を用いた DNS データと比較。
• Re_tau = 550 まで LES を実施し、粒子分布と充電に対するレイノルズ数効果を研究する。
• WALE SGS モデルを用いた LES と完全に解決された粘性サブレイヤを用いたオイラー-ラグランジュ法を採用。
• 充電モデル（Condenser モデルと Stochastic Scaling Model）と電気力学のハイブリッド Gauss-Coulomb 法を実装。
• 流体と粒子の結合を 1 方向、2 方向、4 方向のカップリングで検討し、ヘルツの理論と壁衝突を用いた粒子衝突を含める。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 摩擦レイノルズ数 Re_tau の増加は近壁領域の粒子濃度と衝突統計にどのような影響を与えるか？
• RQ2 異なる粒径についてレイノルズ数が粒子の充電速度に与える影響はどのようか？
• RQ3 実装したモデル（Condenser vs. SSM）によってレイノルズ数の下でどのような充電パターンが現れるか？
• RQ4 Re_tau および d_p の関数として平均充電速度を予測する経験的相関を確立できるか？

主な発見

Re_tau	d_p/µm	d_p^+	u_c/(m/s)	St	ω
180	25	0.22	2.50	0.28	0.82
180	50	0.45	2.50	1.14	6.54
180	100	0.90	2.50	4.56	52.36
180	25	0.22	2.38	0.27	0.82
180	50	0.45	2.38	1.08	6.54
180	100	0.90	2.38	4.34	52.36
300	25	0.37	4.39	0.50	0.82
300	50	0.75	4.37	1.99	6.54
300	100	1.50	4.36	7.95	52.36
395	25	0.49	5.91	0.67	0.82
395	50	0.99	5.92	2.70	6.54
395	100	1.97	5.94	10.83	52.36
550	25	0.69	8.38	0.95	0.82
550	50	1.37	8.38	3.82	6.54
550	100	2.75	8.41	15.33	52.36

• DNS に対する tribooFoam の検証は、Re_tau = 180 で粒子濃度プロファイルと電荷分布の良好な一致を示す。
• レイノルズ数の増加は近壁領域の粒子濃度を高め、乱流の振動が強まり接触速度が大きくなることで充電速度が上昇する。
• 壁法線方向の粒子速度と衝突時の有効接触面積が Re_tau の増加により高まり、充電を促進する。
• 粒子径と充電統計の関係を含む、Reynolds number と粒子径の関数として平均粒子充電速度を予測する経験的相関を提供する。
• 粘性サブレイヤが完全に解決された LES は Re_tau = 550 まで実行可能で、DNS 依存領域を超える充電挙動のレイノルズ数依存性を示す。
• 粒子サイズはストークス数と結合強度に影響を与え、レイノルズ数に対する充電統計を変える。