用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖1  
用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖2      

計算流體動力

學-離散元法分析

軸流泵的流場和溶

血指標

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖3      


用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖4      



1.背景介紹

血泵作為拯救生命的重要輔助裝置,已成為眾多學者研究的重點。計算流體動力學(Computational Fluid Dynamics,CFD)模擬是優化血泵性能的有效手段,其模擬結果在實踐中得到了反復驗證。然而,在固相紅細胞粒子破碎損傷的區域,紅細胞粒子在不同時間和地點的運動、碰撞等動力學特征,僅靠CFD技術不可能實現技術突破。離散元法(Discrete Element Method,DEM)通過建立固體粒子系統的參數模型來分析和模擬粒子行為。本研究的目的是利用CFD-DEM多相流耦合技術,將DEM應用于血細胞粒子碰撞特性和運動分析,并結合血泵內流場的經典CFD分析方法,通過血液動力學特性與血液流變學的耦合,為溶血模型的建立提供支持。


2.方法方案

本文研究的血泵模型如圖1所示。該模型內徑16mm,總長為81mm,主要由三部分組成:前葉片,葉輪,和后葉片。在葉片的頂部與外殼之間有0.1mm的間隙。

由于葉輪高速旋轉,為了提高計算結果的準確性,將內部流場分為三部分:先導流場、葉輪流場和后方流場。這三部分均采用了非結構化的四面體網格,總網格數為12,549,766。壓力出口用作邊界條件。

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖5        

圖1.軸流式血泵模型[1]


3.討論

為了驗證宏數據數值計算的一致性,搭建了血泵實驗平臺。原理框圖如圖2所示。該流體采用水和甘油按2:1的比例混合而成,具有與血液相似的粘度和特性。針對不同轉速下血泵的水力性能,通過阻尼閥調節血泵進出口壓差,使之與仿真值一致。在三種模擬工況(6000, 8000, 和10,000r/min)下分別進行了五次試驗。對流動實驗結果進行了分析,如圖3所示。在10000r/min內,轉速每增加2000r/min,血泵流量就隨之增加約21%。結果發現,在6000、8000和10000r/min工況下,仿真和實驗的流量誤差分別為5.1%、4.3%和3.2%。試驗精度在允許范圍內,說明數值計算模型與實驗結果吻合較好。

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖6        

圖2.軸流泵的實驗原理圖和圖片:(a)實驗原理圖。(b) 軸流泵。[1]

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖7        

圖3.血泵在不同轉速下的水力參數。[1]

以8000r/min為例,血泵內部流場壓力分布如圖4所示。血泵內壓力沿流動方向逐漸增大,最小值出現在血泵入口處,約為-27kPa,最大值出現在葉輪后緣,約為552kPa。后葉片的壓力分布相對平均。在葉輪排水區,流道壓力迅速上升。由于壓力梯度變化很大,可能會導致血細胞因壓力差而破裂,從而產生一定的溶血現象。同時,EDEM(EDEM是用于散裝材料模擬的DEM軟件)計算出的血細胞粒子速度較快,導致血細胞溶血。因此,該區域的結構設計與溶血指數相關。

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖8        

圖4.血泵的內部壓力云圖和血細胞的粒子速度。[1]

以8000r/min為例,血泵內速度場分布如圖5所示。由于葉輪轉速較高,血泵內血流最高速度位于葉片頂部靠近壁面的位置。從圖中數據來看,血流的最大速度約為7.27m/s。通過EDEM中的粒子速度合成分析得到的血細胞最高速度達到13.6m/s。

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖9        

圖5.血泵的速度云圖和血細胞的粒子速度。[1]

圖6為血細胞粒子軌跡。結合圖4-6分析,可以得出結論:在血細胞粒子的運動軌跡中存在少量的流動分離(場速度、粒子速度與圖6中紅色軌跡的差異),從而降低了血泵的升力比。由于葉頂間隙為0.1mm,從圖6(a)中可以看到少量血細胞穿過葉輪邊緣直接流出。

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖10        

圖 6. 血細胞粒子軌跡:(a)血細胞流動圖。(b) 軸向血細胞粒子軌跡圖[1]

圖7為轉速8000r/min,流速5.78L/min時,各區域溶血預測平均值及整體情況。由分析可知,CFD和CFD-DEM方法得到的先導葉片區域溶血值分別為3.78×10-6 和4.01×10-6,后導葉片區域溶血值分別為1.05×10-3 和1.11×10-3。它們遠低于葉輪區域的值5.05×10-3和5.31×10-3,因此可以忽略先導葉片區域對整體溶血性能的影響。同時,與CFD方法相比,CFD-DEM方法得到的溶血值增加了約4.75%。

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖11        

圖 7.CFD 和 CFD-DEM 方法進行的溶血預測。[1]

當紅細胞以低速碰撞血管壁時,是相對安全的。Yun和Tan[2]指出,在6m/s的臨界速度下,紅細胞有破裂的風險。由圖8可以得出,當發生約1.6%的碰撞時,相對速度超過6m/s,血細胞就會破裂和損傷。總之,這些碰撞主要發生在葉輪出口和后導葉片前部。通過優化導向葉片和后導葉片,可以減少溶血。同時,進一步驗證了CFD-DEM耦合方法的正確性,并通過溶血指數進一步改善血細胞粒子與壁面的相互作用。

用計算流體動力學-離散元法分析軸流泵的流場和溶血指標的圖12        

圖8.相對速度與碰撞率。[1]

總之, CFD-DEM耦合方法的正確性得到了進一步驗證。血細胞粒子在葉輪出口和入口處的壓力梯度較大,容易導致血細胞破裂和溶血,因此壓力梯度是優化血泵結構的重點。




4.參考文獻

[1] Lizhi Cheng, Jianping Tan, Zhong Yun, et al. Analysis of flow field and hemolysis index in axial flow blood pump by computational fluid dynamics–discrete element method. The International Journal of Artificial Organs 2021; 44(1):46-54.

[2] Yun Z and Tan J. Simulation analysis of the high-speed spiral blood pump based on the shear injure principle of blood. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni 2008; 47(1): 47–50.

文章來源:晟視科技

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