WIE DIE GESETZE DER PHYSIK SOWOHL DIE HERAUSFORDERUNG ALS AUCH DIE LÖSUNG FÜR EINE LANGFRISTIGE, INTELLIGENTE GÜLLELAGERUNG IM FLEXXOBAG SIND
Im Durchschnitt produziert eine Kuh etwa 100 kg Urin und Dung pro Tag [1]. Der Urin und Mist einer Kuh (oder eines Schweins) kann zur natürlichen Düngung des Bodens verwendet werden. Bei durchschnittlich ca. 80 Kühen pro (Milch-)Betrieb [2] werden Lösungen für die Lagerung dieser großen Mengen an Urin und Gülle benötigt. Der Flexxobag ist eine nachhaltige und kosteneffiziente Lösung für die Lagerung von Flüssigkeiten, hauptsächlich Gülle von Rindern, in großen Volumina bis zu 7000 m³. Bei Bedarf kann die Gülle aus dem Stallkeller in den Lagersack gepumpt werden. Mit der Zeit zieht die Schwerkraft die festen und schweren Partikel auf den Boden des Beutels. Das macht es schwierig, den Inhalt abzupumpen, wenn der Landwirt beschließt, ihn für sein Land zu verwenden. Diese Herausforderung kann durch den Einsatz von Mischern gelöst werden. Die Rührwerke bewegen die Gülle und heben die Feststoffpartikel an.
Was können wir aus dem Absinken dieser Partikel lernen und wie können wir diese Informationen nutzen, um unsere Produkte und unseren Service zu verbessern? Die Ingenieure Maarten Steggink und Martin Nieuwmeijer haben sich nicht nur clevere Lösungen für die Güllelagerung ausgedacht, sondern auch geforscht, um mehr darüber herauszufinden. Die Ergebnisse können Sie (unter anderem) in diesem Blog nachlesen.
Zielsetzungen für das Mischen sind: 1. Um den Dung in Bewegung zu setzen; 2. Erreichen einer Geschwindigkeit, die den abgesenkten Festkörper erodiert; 3. Beibehaltung einer Geschwindigkeit, die den Inhalt in Bewegung hält.
Um die besten Mischergebnisse zu erzielen, ist eine korrekte Konfiguration und Einrichtung der Mischer erforderlich. Da eine visuelle Bestimmung der Durchmischungsqualität aufgrund der Größe, Tiefe und Trübung der Flüssigkeit nicht möglich ist, sind CFD-Simulationen der beste Weg, um über die Durchmischung zu beraten. Um das Verhalten von Partikeln in bewegten Flüssigkeiten zu simulieren, haben wir uns an der Natur orientiert. Auf dem Gebiet der Hydrologie wurden viele Anstrengungen unternommen, um die Funktionsweise von Flüssen zu untersuchen. Ein Phänomen, das in Flüssen auftritt, ist die Erosion und der Transport von Sedimenten von flussaufwärts zu flussabwärts gelegenen Stellen im Flusslauf. Die beiden Hauptmerkmale, die dieses Phänomen bestimmen, sind die Wassergeschwindigkeit im Fluss und die Partikelgröße des erodierten Materials. Eine Mindestgeschwindigkeit ist erforderlich, damit eine bestimmte Größe von Partikeln erodiert/transportiert werden kann. Die Arbeit des schwedischen Geographen Filip Hjusltröm setzt diese beiden Bedingungen in Beziehung [3]. Aus Hjulströms Arbeit können wir schließen, dass wir mit dem Mischen von Dung zwei Ziele verfolgen: 1. Maximierung der Durchflussrate des Dungs im Beutel; 2. Maximierung der Fläche, die eine Strömungsgeschwindigkeit größer als 0,5 m/s erreicht.
Da sich Gülle nicht wie Wasser verhält, haben wir zunächst ihre Eigenschaften untersucht und in unser Simulationsmodell implementiert. Die wichtigsten Unterschiede, die in diesen Fällen von Interesse sind, sind die Dichte und die Viskosität der Gülle. [4] Aus diesen Simulationen in Comsol Multiphysics lässt sich schließen, dass eine konventionelle Mischeranordnung, z.B. zentriert oder konzentrisch, nicht die besten Ergebnisse liefert.Uit deze simulaties in Comsol Multiphysics kan worden geconcludeerd dat een conventionele mixeropstelling, bijvoorbeeld in het midden of concentrisch, niet de beste resultaten geeft.
Zur Veranschaulichung zeigen wir zwei Konfigurationen, die auf dem „konventionellen“ Markt häufig verwendet werden.
Abbildung 1 oben zeigt einen 1000 m³ Güllesack mit einem 11 kW Mischer in der Mitte. Diese Konfiguration hat eine Durchschnittsgeschwindigkeit von „nur“ 0,34 m/s und die gesamte Mischfläche, bei der die Geschwindigkeit >0,5 m/s ist, beträgt „nur“ 27 %.
Auf der Grundlage unserer Optimierungen kamen wir zu dem Schluss, dass (unter den gleichen Bedingungen wie Beutelgröße, Mischertyp usw.) eine verbesserte Mischerposition und -ausrichtung die durchschnittliche Geschwindigkeit auf 0,53 m/s (+56 %) und die gemischte Fläche auf 51 % (+89 %) erhöhen könnte. Eine Konfiguration mit zwei Mischern mit optimierter Position und Ausrichtung erhöht die durchschnittliche Geschwindigkeit auf 0,97 m/s und die ausreichend durchmischte Fläche auf 79%.
Abbildung 2 zeigt einen 7000 m³ großen Güllesack mit Kuhmist und enthält 5 Mischer mit 11 kW. Unsere Simulation zeigt, dass diese konventionelle Konfiguration eine durchschnittliche Geschwindigkeit von 0,7 m/s und einen Mischbereich, der eine Geschwindigkeit >0,5 m/s erreicht, von 74 % aufweist. Diese Konfiguration erfordert 55 kW und eine hohe Investition in Mischer und Zusatzgeräte.
In unserem verbesserten Aufbau, ebenfalls mit einem 7000 m³ Güllesack und 11 kW Rührwerken, haben wir durch unsere Simulationsoptimierung gelernt, dass mit nur 3 Rührwerken deutlich bessere Ergebnisse erzielt werden können. Durch Änderung der Positionierung und Geometrie erreichen wir eine Durchschnittsgeschwindigkeit von 1,01 m/s und einen Mischbereich, in dem die Geschwindigkeit >0,5 m/s beträgt, 87 %. Das Ergebnis ist eine wesentlich bessere Mischleistung bei 40 % weniger Stromverbrauch und 40 % weniger Investition.
Wo die Schwerkraft die Herausforderung darstellt, einen Güllesack vollständig zu entleeren, finden wir unsere Lösung in der Anwendung des Wissens, das wir über das Verhalten von Güllepartikeln gewonnen haben. Auf dieser Grundlage geben wir die richtigen Ratschläge für Mischerkonfigurationen in einer Flexxobag.
Obwohl CFD oft als „Farben für Regisseure“ bezeichnet wird, sind diese Computational Fluid Dynamics-Berechnungen sehr nützlich für die Optimierung der Durchmischung in großen Güllesäcken.
Von: Maarten Steggink, BSc Applied Physics; Martin Nieuwmeijer, MSc Chemical Engineering; Laura Nieuwmeijer, BSc Industrial Engineering & Management
Referenzen
[1] Biologische Koeien. (2014, december 2). Extracted from TU Delft Open Research.
[2] Feiten en cijfers Nederlandse veehouderij. (2019, january 15). Extracted from Melkveebedrijf
[3] The Hjulström Curve of River Erosion, Transportation and Deposition. (2019, july 7).
[4] Physical properties of Dairy Manure Pre- and Post-Anaerobic Digestion. Applied Sciences. (2019, July 3) Wang c.s.