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ECE 论文解读 ▎纤维聚结过程液滴聚并机制：非对称构型如何影响油水分离效率 |
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论文标题：Coalescence dynamics of sessile and pendant droplets on fibers and mechanisms of secondary droplet formation
期刊：ENGINEERING Chemical Engineering
作者：Yan Zhang, Qinghai Huang, Xinyan Yan, Yuejia Song, Zhiwen Wang, Zhaojin Lu, Lian Zhang, Hang Yang, Likun Ma, Zhishan Bai
发表时间：14 Jan 2026
DOI：10.1007/s11705-026-2647-5
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文章信息
文章题目
Coalescence dynamics of sessile and pendant droplets on fibers and mechanisms of secondary droplet formation
文章来源
Yan Zhang, Qinghai Huang, Xinyan Yan, Yuejia Song, Zhiwen Wang, Zhaojin Lu, Lian Zhang, Hang Yang, Likun Ma, Zhishan Bai. Coalescence dynamics of sessile and pendant droplets on fibers and mechanisms of secondary droplet formation. ENG. Chem. Eng., 2026, 20(4): 23
DOI:10.1007/s11705-026-2647-5
研究背景
含油废水处理是化工行业的重要环保课题，纤维聚结器凭借低成本、高效益成为广泛应用的油水分离设备，其核心在于分散相液滴的有效聚并。工业中液滴多呈“悬垂-附着”非对称构型，但现有研究多聚焦于对称液滴，与实际工况存在较大差距。近日，华东理工大学白志山教授、马丽坤老师团队在ENG. Chem. Eng.发表的论文，采用高速成像与Mask R-CNN技术相结合，定量解析了该类液滴的聚并动力学。
创新研究方法
精准捕捉聚并全过程
1. 实验系统搭建：以直径0.8 mm的中空玻璃纤维为载体，分散相为水，连续相为97%异辛烷，通过微注射泵控制悬垂-附着液滴半径比（r = 1、1.25、1.5），采用高速相机（20000 帧/秒）记录聚并动态。
2. 智能数据处理：引入Mask R-CNN深度学习模型（ResNet-101为骨干网络），自动提取液滴形态参数，无需人工干预，液桥宽度测量平均绝对误差仅0.02 mm，精度远超传统方法。
3. 关键指标定义：采用无量纲液桥宽度（H* = H/2R）和无量纲时间（t* = t/tc），系统分析聚并过程中的动力学特征。
核心研究结果
解锁非对称聚并关键规律
聚并三阶段特征明确
液滴聚并分为液桥形成、振荡衰减、稳定形态形成三个阶段（图7）。液桥形成阶段由毛细压差主导，扩展过程与半径比无关，符合H* = 1.24√t* 的标度律（R² = 0.98），证实惯性-毛细力主导该阶段。
毛细压差演化一致
不同半径比下，液桥形成初期毛细压差均快速升高，随后液桥扁平化增长减缓，证实液桥扩展由局部毛细压差主导，与全局液滴构型无关。
振荡衰减特性独特
与对称液滴的多周期振荡不同，非对称构型中纤维黏附加速能量耗散，振荡无明显周期性，快速衰减至平衡状态。毛细波传播呈现不对称性，悬垂液滴侧振幅随半径比增大显著增强，附着液滴侧受纤维约束快速衰减。
二次液滴调控有效
二次液滴源于液滴与针管及纤维连接处的丝状物断裂。半径比越大，二次液滴尺寸越小，当 r = 1.5时，可完全消除纤维侧二次液滴生成，大幅降低多分散性，为工业优化提供关键依据。
结论与展望
助力工业聚结器优化
研究证实，悬垂-附着液滴的非对称聚并动力学受几何约束与能量耗散共同调控，提升液滴半径比至1.5是减少二次液滴和提升分离效率的有效策略。未来团队将进一步开展三维成像实验，捕捉液滴空间形态演化；模拟工业动态纤维与湍流场环境，让研究更贴近实际工况，同时建立二次液滴尺寸分布与关键控制参数之间的关联关系，推动聚并动力学理论完善。
亮图解读
图1 实验系统示意图 + 液滴位置示意图
图2 Mask R?CNN 框架与识别效果， AI 可自动识别液滴
图3 液桥扩张规律表明，非对称聚结初期仍遵循惯性，毛细控制下的演化关系，半径比几乎无影响
图7 横向维度振荡过程，H* 快速上升后小幅波动，无明显周期性，证实了颈部断裂导致的突然能量耗散机制
图10 不同半径比下二次液滴形成过程和尺寸变化，半径比提到 1.5，可显著减小甚至消除二次液滴
作者简介
第一作者： 张燕，华东理工大学博士，主要从事油水分离过程中纤维聚结分离、液滴聚并行为相关研究。
通讯作者1：白志山，华东理工大学机械与动力工程学院教授、博士生导师，何梁何利产业创新奖获得者、国家杰青、万人计划科技创新领军人才，长期从事分离过程强化新技术与装备相关研究，在液滴振荡分离、工艺流程重构和装备创新等方面形成了系列成果，第一/通讯作者发表论文80余篇，主持包括国家重点研发计划项目、国自然重点项目等项目50余项。
通讯作者2：马丽坤，华东理工大学机械与动力工程学院讲师、硕士生导师，上海市浦江人才计划获得者，发表论文20余篇，主持国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划项目子课题等项目，主要从事化工废水分离过程强化、化工分离过程多相流动测量、人工智能赋能化工分离等研究。
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