CFD丨多相流案例丨04VOF：沸腾
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使用的网格同CFD丨多相流案例丨01VOF：重力驱动流体
只是此例中的相关物理维度均缩小了，以使喷嘴宽度约为 50 mm。
水从左侧边界流入计算域（速度和温度分别为1m/s和350K）。
水从右侧边界流出（温度为大气压下370K）。
假设底部边界为一个固定温度规定为 540K的壁面。
所有其他边界假定为绝热壁面。
1 导入网格文件
① 启动STAR-CCM+。
② 选择文件→导入→导入体网格。
③ 保存文件。
2 转换为2D网格
① 选择网格→转换为2D。
② 确保已激活转换后删除3D区域选项。
③ 删除连续体→物理1。
注意：三维网格转换成二维网格要求：
a. 网格必须在X-Y平面对齐。
b. 网格必须在Z=0位置有一个边界平面。
3 缩放网格
初始网格并未按正确比例构建，因此需要缩小 10 倍。
① 从菜单中选择网格→比例缩放网格。
② 在比例缩放网格对话框中，选择 Default_Fluid 2D 区域， 比例因子设置为0.1。
③ 单击应用后，网格区域尺寸会缩小。
④ 单击可视化工具栏中的重置视图。
4 选择物理模型
物理模型定义模拟的主变量，包括压力、温度、速度和用于生成求解的数学公式。
在此示例中，流体是湍流且问题涉及多相流体和沸腾。
此次分析需要两种流体（水和水蒸气）。但是，由于这些流体占据相同的域，所以仅需要一个连续体和一个区域即可设置模拟。
① 将physical 1 2D 连续体节点重命名为沸腾。
② 选择物理模型如下图所示。
5 设置材料特性
在欧拉相节点定义各混合物成分所对应的材料。
① 在boiler连续体中，右键单击模型→多相→欧拉相，然后创建一个新相。
② 将相 1 节点重命名为 H2O。
③ 对H2O相，选择模型。
④ 创建第2相，然后将其重命名为H2O（g），H2O（g）模型选择。
⑤ 在STAR-CCM+ 材料数据库中将第3相中的空气替换为水蒸气。
⑥ 右键单击 H2O (g) → 模型→ 气体→ 空气节点，然后选择替换为。
⑦ 在替换材料对话框中，展开材料数据库 → 标准 → 气体→ H2O(Water)。
6 定义相间相互作用
使用多相交互作用模型可定义空气和液相之间的相互作用。
① 在boiler连续体中，右键单击模型→ 多相交互作用→相间相互作用，选择新建 > H2O > H2O (G)。
② 对于相间相互作用 1，按顺序选择下列模型。
因沸腾而产生的壁面热通量是壁面边界的高度非线性函数，其中壁面温度是数值求解的一部分。
给定的热通量壁面边界或固液交界面。在这些情况下，为了改进收敛，可降低沸腾产生的热通量的亚松弛因子值（Rohsenow 沸腾节点中的亚松弛因子属性）。
7 设置初始条件
定连续体内的初始体积分数和温度。连续体内没有初始水蒸气。
要设置boiler连续体的初始条件。
8 设置边界条件
定义边界类型并指定适当的属性值。
① 将 Default_Fluid 2D 节点重命名为流体。
② 流体→边界，left为速度入口，right为压力出口，其它为壁面。
③ bottom底面定温为540K。
④ left→物理值。
⑤ right5物理值。
9 设置求解器参数和停止条件
解算非稳态问题，必须指定时间步长和消耗的模拟时间。此计算以 0.01 s 的时间步长最多运行 3 s 物理时间。
沸腾流体通常是不稳定的，具有很强的浮力效应和极大的流体不稳定性。
因此，建议对此类型的流体使用非稳态求解器。
会遇到这种情况，即平均流体占据主导，且最终找到一个稳态求解。在这种情况下，尽量使用稳态模型和合适的亚松驰参数来模拟这些流体。但是，我们建议即使在这种情况也要使用时间相关求解器，该求解器每个时间步进行一次迭代，且其时间步大小可保证稳定运行。
① 求解器
a. 隐式非稳态，时间步为0.01s。
b. 分离流→速度→亚松弛因子为0.8。
c. 分离的VOF→单个步骤→亚松弛因子为0.1。
② 停止标准
a. Mmaximum physical time
b. Maximum Inner Iterations
10 报告、监视和绘图
为下壁面创建热通量报告、监视器和绘图，以评估稳态求解的收敛。
要创建报告、监视器和绘图：
① 右键单击报告→新建报告→流/能量→热传递。
② 将其重命名为热通量（下壁面）。
③ 选择热通量（下壁面）属性定义部件，选择bottom。
④ 右键选择热通量（下壁面）→根据报告创建监视器和绘图。
11 可视化和初始化求解
创建标量场景显示模拟结果，查看水蒸气体积分数和流体温度云图。这里不再赘述。
12 修改沸腾模型参数
Rohsenow 经验相关性用于计算沸腾时的表面热通量。指定此相关性的两个参数，即 C_qw 和 n_p。
在STAR-CCM+ 中，经验相关性用于计算沸腾时的表面热通量。已指定此相关性的两个参数，即 C_qw 和 n_p。这些经验相关性系数会随液面组合和表面光洁度的变化而变化。
假定下壁面是抛光铜表面，并为 C_qw 和 n_p 参数指定适当的值。
连续体→boiler→模型→多相交互作用 →相间相互作用 1 →模型→ Rohsenow 沸腾节点，然后将 C_qw 和 n_p 分别设为 0.0128 和 1.7。其余参数保留其默认值。
重新求解。
从上述场景可明显看出，C_qw 和 n_p 参数对壁面热通量和蒸汽体积分数的预测水平有显著影响。在此示例中，下壁面热通量被减半，导致产生的水蒸气低 5 倍。因此，确保使用正确值来反映液面组合和表面光洁度非常重要。
