Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui
karakteristik aliran dua fase gas-cairan non-Newtonian
di dalam microchannels dan
pengaruh pola aliran dua fase terhadap perpindahan kalor. Penelitian ini
menggunakan microchannel berpenampang
persegi dengan panjang sisi 8 x 10-4 m. Nitrogen merupakan gas uji yang digunakan
dalam penelitian ini. Sedangkan, cairan uji yang digunakan terdiri dari air, CMC (carboxymethyl cellulose) 0,2 wt%, CMC 0,4%wt, dan XG (xanthan gum) 0,2 wt%. Kecepatan
superfisial cairan, <!--[if gte msEquation 12]>jL<![endif]--><!--[if !msEquation]-->
<!--[endif]--> dan gas uji, <!--[if gte msEquation 12]>jG<![endif]--><!--[if !msEquation]-->
<!--[endif]--> divariasikan
dalam rentang 0,05 – 1 m/s dan 0,26 – 7,8 m/s. Gas dan cairan uji akan bertemu di daerah
percampuran yang berbentuk T-junction sebelum
memasuki daerah pengamatan. Terdapat tiga daerah pengamatan pada microchannel dalam penelitian ini
meliputi dua daerah pengamatan pola aliran serta pressure gradient yang
terbuat dari akrilik dan sebuah daerah pengamatan perpindahan kalor yang
terbuat dari tembaga. Kedua daerah
pengamatan pola aliran serta pressure gradient terletak pada 37,5 dan
172,75 mm dari daerah percampuran berupa T-junction. Sedangkan, daerah
pengamatan perpindahan kalor terletak pada 120 mm dari daerah percampuran T-junction.
Untuk mengetahui karakteristik pola aliran dua fase, pressure drop dari aliran dua fase pada daerah-daerah pengamatan
diukur menggunakan differential pressure
transducer yang akan diolah menggunakan metode signal processing meliputi
PSD (Power Spectrum Density), DWT (Discrete Wavelet Transformed), ANN (Artifical Neural Network), dan
Entropi Kolmogorov. Kemudian, pressure gradient aktual dibandingkan
dengan kolerasi prediksi pressure gradient yang didapat pada penelitian
terdahulu. Sedangkan video pola aliran direkam menggunakan high-speed camera dan
diolah menggunakan metode image
processing. Selain itu, pada daerah perpindahan kalor, temperatur dinding
daerah perpindahan kalor diukur menggunakan termokopel tipe-T yang diletakkan
pada 100, 120, dan 140 mm setelah daerah percampuran T-junction untuk
mengetahui besar koefisien perpindahan kalor konveksi. Selain untuk mengetahui karakteristik pressure
gradient, pola aliran dalam penelitian ini juga digunakan untuk mengetahui
karakteristik perpindahan kalor melalui nilai koefisien perpindahan kalor
konveksi, <!--[if gte msEquation 12]>hTP<![endif]--><!--[if !msEquation]-->
<!--[endif]--> dan indeks kinerja perpindahan kalor, ?.
Nilai koefisien perpindahan kalor konveksi yang didapat dalam penelitian ini
dibandingkan dengan koefisien perpindahan kalor yang dihitung menggunakan
persamaan-persamaan prediksi dari penelitian sebelumnya. Pola
aliran dua fase yang terbentuk di dalam microchannel pada penelitian ini
meliputi pola aliran bubbly, slug, slug-annular, dan churn. Namun,
pola aliran bubbly hanya terbentuk pada aliran dua fase nitrogen-air. Pressure gradient aliran dua fase meningkat seiring peningkatan
kecepatan superfisial cairan uji, jL untuk setiap jenis
cairan uji pada jG yang konstan. Korelasi prediksi pressure
gradient oleh Kawahara et al. (2011) menunjukkan kesesuaian yang paling
baik dengan data pressure gradient aliran dua fase dalam penelitian ini.
Selanjutnya, metode signal processing dapat menjelaskan
karakteristik aliran dua fase yang terjadi pada penelitian ini dengan baik
menggunakan data pressure gradient. Pola aliran churn memiliki
nilai koefisien perpindahan kalor konveksi, <!--[if gte msEquation 12]>hTP<![endif]--><!--[if !msEquation]-->
<!--[endif]--> yang tertinggi dibandingkan dengan pola aliran slug
dan slug-annular. Persamaan prediksi nilai koefisien perpindahan
kalor konveksi yang dibuat oleh Rezkallah et al., (1986) memberikan kesesuaian
yang paling baik dengan nilai koefisien perpindahan kalor konveksi dalam
penelitian ini. Pola aliran slug adalah
pola aliran yang memiliki indeks kinerja, ? yang terbaik diantara pola
aliran lainnya karena pola aliran slug menghasilkan pressure gradient
yang relatif rendah dengan kinerja yang sedang dalam perpindahan kalor yang
ditunjukkan dengan nilai, hTP.
<!--[if gte msEquation 12]>
hTP<![endif]--><!--[if !msEquation]-->
<!--[endif]-->
This study aims to determine the characteristics
of gas-non-Newtonian liquids two-phase flow in square microchannels and the
effects of flow pattern to the heat transfer. A square microchannels with a
hydraulic diameter of 0.8 mm was used as the channels in this study. Nitrogen
gas was used as working gas. While, water, CMC
(carboxymethyl cellulose) 0.2 wt%, CMC 0.4%wt, and XG (xanthan gum) 0.2 wt%
were used as working liquids. The superficial velocity of liquids, <!--[if gte msEquation 12]>jL<![endif]--><!--[if !msEquation]-->
<!--[endif]--> were variated of 0.05 – 1 m/s. Moreover, the superficial velocity of gas, <!--[if gte msEquation 12]>jG<![endif]--><!--[if !msEquation]-->
<!--[endif]--> were variated of 0.26 – 7.8 m/s. The working gas and liquid were introduced in
T-junction mixer before entering the channels. There were three observation
areas in this experiment including 37.5 and 172.25 mm after T-junction mixer,
which are made of acrylic channels for the flow pattern observation areas.
Furthermore, the heat transfer observation area was placed on 120 mm after
T-junction mixer, which is made of copper channel. Pressure
drop were measured by using differential pressure transducer. Moreover, the
actual pressure gradient compared with some existing pressure gradient
correlations that obtained in previous studies. While, the flow patterns were
recorded by using a high-speed video camera. Image and signal processing
consist of PSD (Power Density Spectrum), DWT (Discrete
Wavelet Transformed),
ANN (Artificial Neural Network), and Kolmogorov entropy were used to
characterize the flow pattern. Moreover, three pieces of thermocouple tipe-T
were placed on 100, 120, and 140 mm after T-junction mixer for obtaining the
value of convective heat transfer coefficient<!--[if gte msEquation 12]>hTP<![endif]--><!--[if !msEquation]-->
<!--[endif]-->,.
In addition, the effect of flow pattern to heat transfer characteristics by
obtaining flow index of flow pattern, ? has been done in this study. The actual
convective heat transfer coefficient also compared with some correlations of
convective heat transfer coefficient predictions that obtained in some previous
studies. The flow patterns that occur in this study consist of bubbly, slug,
slug-annular, and churn flow. However, the bubbly flow only occurs in gas-water
two-phase flow. The two-phase flow pressure gradient increase with increasing
the superficial velocity of liquids, jL in the same jG.
The correlation of pressure gradient prediction by Kawahara et al. (2011) shows
the best agreement with the experimental data. Furthermore, the signal
processing methods describe the characteristics of flow pattern. In addition,
the flow pattern that occurs in present study not only used to finding out the
characteristic of pressure gradient but also to determine the characteristics
of heat transfer. The churn flow has the highest convective heat transfer
coefficient, k compared to the slug and slug-annular flow. The prediction
correlation of convective heat ransfer coefficient by Rezkallah et al., (1986)
gives good agreement with the actual convective heat transfer coefficient in
this study. The slug flow has the best performance index, ? among the other
flow patterns in this study due to the slug flow induce a lower pressure
gradient with moderate performance in heat transfer as indicated by the value
of hTP
Kata Kunci : microchannels, non-Newtonian, rectangular channels, two-phase flow, heat transfer coefficient, image processing, signal processing
