MNMs 2021 (Micro-and Nanoparticle transport, filtration and clogging Model – Suite) è uno strumento software per la simulazione del trasporto di colloidi in mezzi porosi e rappresenta l’evoluzione di MNM1D e E-MNM1D, le cui funzionalità sono qui unite in un solo software. MNMs permette le simulazioni del trasporto di colloidi in presenza di condizioni idrochimiche costanti e transitorie, considerando anche un eventuale intasamento del mezzo poroso.

MNMs può essere eseguito in modalità diretta (per simulazioni predittive) e inversa (per l’interpolazione di dati sperimentali). Questa seconda modalità consente all’utente di stimare i coefficienti cinetici che governano il trasporto colloidale a partire dall’interpretazione degli esiti dei test di laboratorio. Il software prende in considerazione i fenomeni di deposizione e rilascio che possono essere modellati con uno o due siti di interazione. Il fenomeno di deposizione in ogni sito può essere modellato tramite diverse cinetiche di interazione: lineare, blocking, ripening e/o straining. MNMs può inoltre prendere in considerazione i fenomeni di intasamento del mezzo poroso attraverso la simulazione del progressivo aumento delle perdite di carico indotto dalla deposizione delle particelle colloidali. Viene inoltre simulata l’eventuale natura non newtoniana dei fluidi vettori tipicamente impiegati per migliorare la stabilità delle particelle colloidali.

MNMs Setup
Esempio di un setup sperimentale alla scala di laboratorio impiegato per studiare il trasporto di particelle di ferro zerovalente in una colonna di sabbia satura [Tosco, Gastone, Sethi, 2014].

MNMs include anche strumenti, sia analitici che numerici, per l’interpretazione di test di tracciamento e per il calcolo dei profili energetici di interazione particella-particella e particella-grano che seguono l’approccio della teoria DLVO.

MNMs Simulation
Interpretazione di un test di trasporto di microparticelle di ferridrite in una colonna di sabbia satura in condizioni di forza ionica variabile nel tempo. Il modello include un singolo sito attivo con cinetica di blocking [dati sperimentali da Tosco, Bosch et al. 2012].
MNMs Calculation
Calcolo di profili di interazione energetica particella-particella (sopra) e particella-sabbia (sotto) usando MNMs. I profili energetici sono calcolati secondo la teoria DLVO per diversi valori di forza ionica.

L’ultima versione di MNMs include uno strumento per la simulazione del trasporto di sospensioni colloidali in geometria radiale [Tosco, Gastone, Sethi, 2014]. Il modello radiale tiene conto delle proprietà reologiche non newtoniane (pseudoplastiche o shear thinning) del fluido e dell’intasamento del mezzo poroso dovuto alla filtrazione e sedimentazione nel mezzo poroso delle particelle colloidali. Il trasporto e le equazioni di flusso sono risolte in geometria radiale tenendo conto dell’influenza della velocità e viscosità del fluido interstiziale sulle cinetiche di deposizione e rilascio.

MNMs Radial Geometry
Geometria radiale: modello concettuale ed esempio dei risultati di una simulazione [modificato da Tosco, Gastone, Sethi, 2014].
MNMs Flow Curves
Curve di flusso di soluzioni di gomma di guar per concentrazioni tra 1,5 e 7g/l. I punti rappresentano i valori sperimentali, le linee continue rappresentano le curve del modello di Cross interpolate separatamente per ogni concentrazione di gomma di guar, le linee tratteggiate riportano le curve di viscosità calcolate usando il modello di Cross modificato (implementato in MNMs) per tenere conto della dipendenza della viscosità dalla concentrazione del polimero [Gastone, Tosco, Sethi, 2014].

Le formule che esprimono la dipendenza dei coefficienti cinetici dalla velocità del fluido vettore presenti in letteratura sono comunemente basate su concetti di efficienza di collettore singolo (single collector efficiency) (Logan et al. 1995; Yao et al. 1971) per il coefficiente di deposizione, per la forza di trascinamento idrodinamico (Li et al.) e per il coefficiente di rilascio. MNMs implementa formule di diversi autori per il calcolo dell’efficienza di collettore singolo, come ad esempio la formula classica proposta da Yao 1971 e la più recente ηMMs proposta da Messina et al. 2015. In particolare, la nuova equazione di correlazione ηMMs fornisce valori di efficienza sempre inferiori a uno (condizione non sempre rispettata dalle altre formulazioni) ed è valido sia per particelle di dimensione finita che puntuali.

MNMs implementa uno strumento dedicato al calcolo dell’efficienza di collettore singolo usando fino a sette formule diverse disponibili in letteratura. L’utente può comparare le curve di efficienza di collettore singolo ottenute da formule diverse o condizioni differenti al fine di prevedere il comportamento delle particelle nel mezzo poroso.

MNMs Efficiency
ηMMs: efficienza di collettore singolo proposta da Messina et al. 2015. Confronto con i modelli esistenti in un ampio range dimensionale delle particelle.

Si vedano le note in bibliografia per ulteriori dettagli.

Le equazioni sono risolte in ambiente Matlab usando un approccio alle differenze finite.

Per eseguire il software, è necessario che il programma gratuito Matlab Compiler Runtime (R2010b ver. 7.14) sia installato sul PC (non è richiesta la suite Matlab completa).

MNMs è scaricabile in versione di prova dai link riportati a fine pagina. La versione di prova ha le stesse funzionalità di quella con licenza, tranne che per la possibilità di salvare i progetti ed esportare i risultati della simulazione. Per ottenere una licenza per l’utilizzo della versione completa si è pregati di contattare: carlo.bianco[at]polito.it oppure tiziana.tosco[at]polito.it.

Aiutaci a migliorare MNMs: segnala qualsiasi errore, bug o suggerimento.

Istituti con licenza

Austrian Institute of Technology – Department of Health & Environment;

Bioforsk – Norwegian Institute for Agriculture and Environmental Research;

Bone Environmental Consultant Ltd.;

Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) – División Química de la Remediación Ambiental

Deltares;

Helmhotz Centre for Environmental Research – UFZ;

Helmholtz-Zentrum Dresden – Reactive Transport Division of the Institute of Resource Ecology;

Helmhotz Zentrum Munchen – Insitute of Groundwater Ecology;

Institut de Mécanique et d’Ingénierie – TREFLE Fluides et Transferts – Bordeaux

Intrapore GmbH – Essen (Germany)

Jacobs University Bremen – Downstream BioProcessing Laboratory;

KAUST King Abdullah University of Science and Technology – Computational Transport Phenomena Laboratory;

Slovak University of Technology in Bratislava – Department of Mathematics and Descriptive Geometry;

Stockholm University – Department of Physical Geography

Stuttgart University – Institute for Modelling Hydraulic and Environmental Systems – VEGAS facilities;

Teesside University – School of Science, Engineering & Design;

The French National Institute for Agricultural Research;

UC Davis – University of California, Civil & Environmental Engineering;

University of Chemistry and Technology, Prague (UCT);

University of Gothenburg, Sweden – Department of Chemistry & Molecular Biology

The Sir Colin Campbell Building University of Nottingham Innovation Park –Land Quality Management Ltd.;

University of Leeds – School of Chemical and Process Engineering;

University of Manchester – School of Earth, Atmospheric and Environmental Sciences;

University of Potsdam – Institute of Earth and Environmental Science

University of Tehran;

University of Utrecht – Department of Earth Sciences;

University of Vienna – Department of Environmental Geosciences;

Vienna University of Technology – Institute of Hydraulic Engineering and Water Resources Management.

Assistenza

Scarica l'ultima versione

MCR – Matlab Compiler Runtime

Per MNMs 3.007 o versioni più recenti: MCR R2017b

Per MNMs 3.005 o versioni precedenti: MCR 7.14 32 bit / 64 bit

MNMs software

MNMs 2021 v. 3.019 (18-10-2021)

 

MNMs 2018 v. 3.018 (28-08-2020)
MNMs 2018 v. 3.014 (25-03-2020)

Bibliografia

SINGLE COLLECTOR EFFICIENCY

Messina, M.; Marchisio, D.; Sethi, R., 2015. An extended and total flux normalized correlation equation for predicting single-collector efficiency. Journal of Colloid and Interface Science, Volume 446, 15 May 2015, Pages 185-193. [link]

INFLUENCE OF IONIC STRENGTH

Tosco, T.; Tiraferri, A.; Sethi, R., 2009. Ionic Strength Dependent Transport of Microparticles in Saturated Porous Media: Modeling Mobilization and Immobilization Phenomena under Transient Chemical Conditions. Environmental Science & Technology , 43(12), 4425-4431. [link]

Tosco, T.; Sethi, R., 2009. MNM1D: a numerical code for colloid transport in porous media: implementation and validation. American Journal of Environmental Sciences , 5(4), 517-525. [link]

Tiraferri, A.; Tosco, T.; Sethi, R., 2011. Transport and retention of microparticles in packed sand columns at low and intermediate ionic strengths: Experiments and mathematical modeling. Environmental Earth Sciences , 63(4), 847-859. [link]

Tosco, T.; Bosch, J.; Meckenstock, R.U.; Sethi, R., 2012. Transport of ferrihydrite nanoparticles in saturated porous media: role of ionic strength and flow rate. Environmental Science and Technology, 63 (4), pp. 847-859. [link]

NON-NEWTONIAN SUSPENSIONS

Tosco, T.; Sethi, R., 2010. Transport of non-newtonian suspensions of highly concentrated micro- and nanoscale iron particles in porous media: A modeling approach. Environmental Science and Technology, 44(23), 9062-9068. [link]

Hosseini, S.M.; Tosco,T., 2013. Transport and retention of high concentrated nano-Fe/Cu particles through highly flow-rated packed sand column. Water Research, 47 (1), pp. 326-338. [link]

Gastone, F.; Tosco, T; Sethi, R., 2014. Guar gum solutions for improved delivery of iron particles in porous media (Part 1): Porous medium rheology and guar gum-induced clogging. Journal of Contaminant Hydrology, 166, pp. 23-33 [link]

RADIAL GEOMETRY

Tosco, T; Gastone, F.; Sethi, R., 2014. Guar gum solutions for improved delivery of iron particles in porous media (Part 2): Iron transport tests and modeling in radial geometry. Journal of Contaminant Hydrology 166, pp. 34-51 [link]

3D GEOMETRY

Bianco, C; Tosco, T.; Sethi, R., 2016. A 3-dimensional micro- and nanoparticle transport and filtration model (MNM3D) applied to the migration of carbon-based nanomaterials in porous media. Journal of Contaminant Hydrology 193, pp. 10-20 [link]