Three-dimensional Numerical Modeling of Cohesive Sediment Flocculation Processes in Turbulent Flows

Kohäsive Sedimente spielen eine wichtige Rolle im Bereich der Morphodynamik. Ökologische Probleme resultieren aus der Adsorption von Schadstoffen, wirtschaftliche Probleme entstehen durch hohe Sedimentationsraten kohäsiver Sedimente in strömungsberuhigten Bereichen. Die Vorhersage des Schwebstofftransports erfordert numerische Modelle, welche die dominierenden physikalisch-chemischen Prozesse feiner Sedimente nachbilden können. Besonders im Hinblick auf die Modellierung mikro-skaliger Prozesse, spielen Flockungsprozesse kohäsiver Feinsedimente, d.h. die Aggregation und Disaggregation (Zerbrechen) der Feinstpartikel, eine besondere Rolle, da diese den Transport und das Absetzen der Feinstpartikel beeinflussen. ... mehrDie numerische Modellierung kohäsiver Flockungsprozesse stellt gegenwärtig aufgrund der vielschichtigen Eigenschaften kohäsiver Sedimente, der verschiedenen physikalisch-chemischen Einflussfaktoren und nicht zuletzt aufgrund noch bestehender Wissenslücken im Prozessverständnis eine große Herausforderung für ingenieurpraktische Fragestellungen, sowie für das Forschungsumfeld des Sedimenttransports dar.

Das Ziel dieser Arbeit war es daher das Verständnis von Flockungsprozessen und ihrer verschiedenen Einflussfaktoren durch die Anwendung von hydrodynamischen, numerischen Sedimenttransportmodellen zu verbessern. Zu diesem Zweck wurde das dreidimensionale Sedimenttransportmodell SSIIM durch die Implementierung eines physikalisch basierten Flockungsmodells basierend auf dem Ansatz nach McAnally (2000) erweitert. Der Flockungsalgorithmus wurde auf ein physikalisches Modell im offenen Kreisgerinne, als auch auf eine Fallstudie an der Stauhaltung Iffezheim am Rhein angewandt.

Die Ergebnisse der Flockungsmodellierung zeigen eine erfolgreiche Umsetzung der Modellimplementierung in SSIIM für beide Fallstudien. Zur Untersuchung des Einflusses unbekannter Parametergrößen, Anfangs- und Randbedingungen auf die Modellergebnisse wurden im Kreisgerinne Sensitivitätsstudien durchgeführt. Die numerischen Analysen haben gezeigt, dass die berechneten Flockengrößen sensitiv gegenüber allen untersuchten Faktoren sind. Die höchste Sensitivität wurde gegenüber der fraktalen Dimension und dem Koeffizienten zur Berechnung der Partikelfestigkeit identifiziert. Des Weiteren wurde die Disaggregation der Flocken aufgrund turbulenzinduzierter Scherspannungen als ein signifikanter Mechanismus hinsichtlich der modellierten zeitlichen Flockengrößenentwicklung identifiziert. Die Berechnungen haben außerdem gezeigt, dass der implementierte Flockungsalgorithmus, im Gegensatz zu vereinfachten Modellen, die Flockungsprozesse explizit ausschließen, physikalisch plausiblere Flockengrößen und eine wesentlich bessere Übereinstimmung mit gemessenen Aggregatgrößen liefert.

Die Anwendung des Flockungsmodells auf die Stauhaltung Iffezheim hat gezeigt, dass die modellierten Flockengrößen in einem physikalisch belastbaren Rahmen liegen. Ebenso wurde eine räumliche Variabilität der simulierten Flockengrößen aufgrund unterschiedlicher Turbulenzintensitäten in der Stauhaltung realistisch berechnet. Die numerischen Analysen haben auch in dieser Fallstudie hervorgehoben, dass Unsicherheiten bezüglich der fraktalen Dimension und des Partikelfestigkeitskoeffizienten die modellierten Flockengrößen maßgeblich beeinflussen können. Darüber hinaus können unrealistische Annahmen hinsichtlich der Primärpartikelgrößen und der Partikelgrößen-Zuflussrandbedingung am Modellrand zu physikalisch ungenauen oder inkorrekt berechneten Flockengrößen führen.

Insgesamt verdeutlichen beide Fallstudien die Herausforderungen hinsichtlich einer physikalisch exakten und quantitativen Flockungsmodellierung aufgrund von Unsicherheiten in der Spezifikation der verschiedenen empirischen Parameter und der hohen Komplexität der Feinsedimentdynamik. Dies wiederum unterstreicht die Notwendigkeit von zuverlässigen Messdaten zu Flockeneigenschaften für zukünftige Anwendungen des implementierten Flockungsalgorithmus. Die Ergebnisse dieser Arbeit dienen somit als Grundlage für ein besseres Verständnis und eine genauere Prognose von Flockungsprozessen und können zukünftig für die Optimierung und Weiterentwicklung des implementierten Flockungsalgorithmus herangezogen werden.

Cohesive sediments play an important role in the field of river morphodynamics. Environmental risks are related to the adsorption of contaminants, economic problems arise from high deposition rates of cohesive sediments during low flow conditions. The prediction of cohesive sediment transport requires numerical models which include the dominant physico-chemical processes of fine sediments. Mainly in terms of simulating small-scale processes, flocculation of cohesive sediment, i.e. the aggregation and disaggregation (break-up) mechanisms of the fine sediment particles, play an important role since they affect the transport and settling of fine-grained particles. ... mehrDue to the multilayered particle properties, the various physico-chemical influencing factors and not least because of the still existing knowledge gaps, the numerical modeling of flocculation processes is nowadays a crucial challenge in the science of cohesive sediments and civil engineering.

The objective of this work was therefore to gain a better understanding of the flocculation processes and its different involving mechanisms and impact factors by applying computational fluid dynamics (CFD) sediment transport models. For this purpose, the three-dimensional sediment transport software SSIIM was extended by implementing a physics-based flocculation model derived by McAnally (2000). The flocculation algorithm was applied on a physical model in the open annular flume and on a real case study in the Iffezheim reservoir, Germany.

The flocculation modeling results show a successful realization of the model implementation for both applications. Sensitivity studies in the annular flume were carried out to investigate the impact of unknown parameter values and initial/boundary conditions on the flocculation modeling results. It was found that the simulated floc sizes in the annular flume are sensitive towards all tested factors. However, the highest sensitivity of the model results was identified towards the fractal dimension and the particle yield strength coefficient. Furthermore, the floc break-up mechanism due to turbulence-induced shear stresses was evaluated as a significant process in terms of the temporal floc size evolution. The flocculation modeling results were compared with simplified models by excluding the flocculation algorithm. It was shown that the implemented flocculation model provides physically more realistic floc sizes and a much better correspondence with measured aggregate sizes than the simplified models which exclude flocculation processes.

The flocculation model application on the Iffezheim reservoir has shown that modeled floc sizes were reasonable predicted in terms of both their value range and spatial variability due to varying turbulences in the reservoir. The numerical studies again pointed out that uncertainties about the fractal dimension and the particle yield strength coefficient may imply a major impact on the modeled floc sizes. Furthermore, unrealistic assumptions in terms of the primary and the inflow particle sizes at the model boundary may lead to physically imprecise or incorrect modeled floc sizes.

In conclusion, both case studies demonstrated the difficulty of a physically precise and quantitative flocculation modeling due to uncertainties in the specification of the various empirical parameter values and the complexity of fine sediments. This in turn highlights the need for reliable measurement data of the floc characteristics for future applications of the implemented flocculation algorithm. The findings from this work provide a basis to better understand and predict the interactions of flocculation processes and can be used to improve and further develop the flocculation algorithm.