閆軍威 劉洋 周璇 康英姿

(華南理工大學機械與汽車工程學院，廣東廣州510640)

隨著近年來公共建筑的日益增多，公共建筑所帶來的能耗問題也引起了各方面的重視，據統(tǒng)計，我國大型公共建筑總能耗占全國城鎮(zhèn)總耗電量的22%，其單位面積年耗電量達到100～300kW·h［1］.空調系統(tǒng)的能耗在公共建筑總能耗中占了40% ～60%［2］，而空調末端能耗占中央空調總能耗的20%～30%.末端能耗過高主要是由于空調末端設備按最不利工況設計，其額定工況下的制冷能力絕大部分時間遠大于房間實際冷量需求.空調末端設備的運行參數往往被設定為最大，使得空調房間存在著溫度過低的現象.這樣，不但室內的熱舒適性較差，而且過多的冷量也造成了能源的浪費.因此，在滿足空調房間舒適性的前提下，研究空調末端設備節(jié)能運行參數，對于末端設備節(jié)能具有重要意義.

利用計算流體力學(CFD)軟件進行數值模擬方法具有省時、成本低、結果可視化等特點，廣泛應用于室內氣流組織分析、室內環(huán)境熱舒適性分析等領域，國內外已有許多學者利用CFD技術對室內的熱舒適性開展了研究.陳曦［3］通過CFD技術模擬了某辦公室在冬季空調供熱時的熱舒適性和細菌的傳播.薛若軍等［4］通過CFD技術確定了某空調供冷房間的熱舒適性程度.但是，利用CFD技術在保證室內熱舒適性的前提下，確定室內送風參數以達到空調房間末端節(jié)能的研究并不多.

文中利用暖通空調領域廣泛采用的AIRPAK3.0數值模擬軟件，分析了送風參數對典型辦公房間室內溫度場和速度場分布的影響，并結合軟件中的熱舒適性模塊分析了不同的送風參數對室內熱舒適性的影響程度;在滿足房間熱舒適性的前提下，研究了辦公建筑空調末端設備的最佳送風參數;同時，將優(yōu)化后的末端工況與一天內實際運行工況進行了對比.

1 邊界條件和模型的建立

1.1 物理模型

1.1.1 模型尺寸和熱工參數的確定

實驗時間為8月下旬某日，當日天氣晴朗，所研究的辦公室位于廣州大學城某高校一辦公樓四層，外窗朝東，南北兩側房間均為空調供冷區(qū)域，辦公樓整體為磚混結構，外墻表面有淺色飾面磚，東向無高大建筑遮擋.房間尺寸為7.78m×5.4m×2.6m，忽略外墻外表面空氣流速變化對外墻傳熱系數的影響，筆者估算圍護結構的傳熱系數為1.53W/(m2·K)［5］，天花和地面近似為絕熱.

室內熱源、墻體及外窗尺寸如表1和2所示.

表1 室內熱源Table 1 Indoor heat source

表2 墻體和外窗尺寸Table 2 Size of walls and window

由于風口模型對室內氣流組織的模擬結果具有較大的影響，送風口模型采用文獻［6］中的方形散流器九點風口模型［6］，將送風口分為9個部分，并分別設定各部分的速度矢量值.實驗結果發(fā)現，選擇該模型的計算結果與實際的入口邊界條件較接近［7］.模型的等效圖如圖1所示，建立好的模型如圖2所示.

圖1 方形散流器九點風口模型Fig.1 9-point supply opening model of square diffuser

圖2 辦公室的幾何模型Fig.2 Geometric model of the office

1.1.2 太陽輻射的簡化模型

由于房間不在頂層，內墻和天花不受太陽直接照射，且房間上方和南北兩側也為空調房間，因此，筆者忽略了太陽輻射對于內墻和天花的影響.同時，引入室外空氣綜合溫度，將太陽輻射加載在外墻上［5］，計算得到室外空氣綜合溫度.模擬時近似地認為透過窗戶的太陽輻射使地板吸熱升溫，并以熱流的形式作用于房間［8］.將玻璃窗吸收的太陽輻射以定溫邊界條件加載在玻璃窗上.AIRPAK3.0軟件利用ASHARE晴天輻射模型計算的東向太陽輻射值和近似的地板平均熱流如表3所示.

表3 不同時刻東向太陽輻射計算值1)Table 3 Calculated values of solar radiatlon in east direction at specific moments

1.2 數學模型

1.2.1 基本假設

為了使問題得到簡化，提出以下假設［9］:(1)室內空氣低速流動，可視為不可壓縮流體;(2)室內空氣為不可壓縮粘性流體且滿足Boussinesq假設，即由于室內空氣流動密度變化不大，密度變化僅對浮升力產生影響;(3)門窗處于關閉狀態(tài)且氣密性良好;(4)忽略人員在室內走動所造成的影響.

1.2.2 數學模型的建立

由于所做的房間模型相對簡單，筆者在連續(xù)性方程、動量方程和能量方程等控制方程［10］的基礎上，引入Chen等［11］提出的改進的Indoor零方程模型以達到微分方程的封閉求解.通過比較發(fā)現室內零方程湍流模型計算結果與實驗數據吻合得較好［12］，且可以較快獲得收斂解.

控制方程通用形式:

湍流模型:

式中:u為速度矢量;φ為通用變量;Γ為廣義擴散系數;S為廣義源項;ρ為空氣密度，kg/m3;μt為湍流粘性系數;v為風速，m/s;l為湍流脈動長度，m.

1.3 網格劃分

采用AIRPAK3.0軟件進行建模和網格劃分，由于房間結構比較簡單，故采用長方體結構化網格，網格加密后共生成331826個節(jié)點、52254個獨立單元.

2 現場實測

2.1 實驗設備

實驗中利用A543熱線式風速儀測量各計算時刻圍護結構外圍的空氣溫度、室內風速、室內溫度、室內空氣相對濕度.其風速的測量范圍為0.05～5.00m/s，精度為0.01 m/s;溫度的測量范圍為0～60℃，精度為0.1℃;相對濕度的測量范圍為2%～98%，精度為0.1%.利用Fluke59紅外測溫儀測量各計算時刻內墻內表面溫度、外窗內表面溫度，測量范圍為－18～275℃，精度為0.2℃，誤差±2%.

2.2 數值模擬的準確性驗證

為了驗證數值模擬的準確性，在上午8:30，散流器頸部平均風速為3.2m/s，送風溫度在16℃，送風相對濕度85.85%時，測量了各職員頭部上方0.2m高度處的溫度和風速，并與數值模擬結果進行了對比，結果如表4所示.

表4 模擬結果與實測值的對比Table 4 Comparison between actual and simulatied values

由表4可見，職員7位置溫度的模擬值與實測值偏差稍大，這主要與太陽輻射在模擬時的簡化模型有關.總體來看，風速和溫度的模擬值相對于實測值的偏差較小，能夠反映房間內的實際氣流組織情況.

3 數值模擬

由前文對比可知，模擬值在一定程度上能夠反映真實值.在此基礎上，筆者分別在各計算時刻(9:30、10:30、11:30、14:30、15:30、16:30、17:30)選取送風溫度分別為16、17、18、19℃，散流器頸部平均風速分別為2.0，2.5，3.0 m/s，送風含濕量為10.5g/kg進行模擬，得到不同條件下的12組參數，以確定不同送風條件下的室內熱舒適性和氣流組織情況.各時刻維護結構外側空氣溫度、內墻內表面平均溫度、玻璃內表面溫度的測量值和室外空氣綜合溫度的計算值如圖3所示.

圖3 不同時刻溫度邊界條件的計算值和測量值Fig.3 Calculated and measured valuesoftemperature boundary conditions at different moments

4 結果分析

4.1 送風參數變化對空調房間舒適性的影響

根據Fanger的熱舒適性理論［13］，人處于室內時，考慮到人體的新陳代謝以及外界綜合因素的影響，可以用熱舒適性評價指標PMV來衡量人體的熱舒適程度.其綜合考慮了人體活動情況、衣著情況、空氣溫度、空氣濕度、空氣流速、平均輻射溫度6個因素對于人體熱舒適性的影響.計算公式如式(3)所示:

式中:M為人體新陳代謝率，W/m2;H=M－W，W為人體所做的機械功，W/m2;pa為水蒸氣分壓力，kPa;fcl為穿衣面積系數;Tcl為衣服外表面溫度，K;Tr為平均輻射溫度，K;Ta為人體周圍環(huán)境溫度，K;hc為對流換熱系數，W/(m2·K).

根據 ISO7730:1994中的推薦指標［14］，選擇－0.5＜PMV＜0.5作為室內熱舒適性的參考區(qū)間，并以此作為評價室內熱舒適性的依據.其中人員為夏季著裝，穿衣面積系數取為0.8;人員為靜坐狀態(tài)，對外做功為0 W/m2;辦公室人員新陳代謝率為69.8W/m2;其他參數可通過軟件中的熱舒適性模塊計算得到.

比較發(fā)現，兩種送風參數相差最大的條件下，工作區(qū)域的相對濕度相差1.9%，且當人體靜坐時，濕度對于人體的熱舒適性影響較?。?5-16］，故在分析時，忽略濕度差別對熱舒適性產生的影響.

對上午10:30時各送風條件下的室內熱舒適性進行模擬計算，得人員工作區(qū)域(各隔斷內)的PMV平均值如圖4所示.

圖4 送風參數與PMV的關系Fig.4 Relationship between air supply parameters and PMV

對圖4分析可知，送風速度與送風溫度對室內熱舒適性均有一定的影響，且影響程度不同.當送風含濕量為10.5g/kg，送風溫度和送風速度的搭配分別為16℃、2.5 m/s，16℃、3.0 m/s，17℃、3.0 m/s時，室內的熱舒適性能夠滿足ISO7730:1994中的推薦指標－0.5＜PMV＜0.5，且較接近PMV=0.5的臨界值.因此，取上述的3種情況進行具體分析，3種送風條件下人體呼吸高度的空氣齡圖如圖5所示.

3種工況下工作區(qū)域各參數平均值如表5所示.由表5可知，在上述3種工況下，人體的頭腳溫差均未超過3℃，滿足舒適性要求.人體頭部高度的平均風速均滿足《采暖通風與空氣調節(jié)設計規(guī)范》中舒適性空調夏季風速小于0.3 m/s的規(guī)定.當送風溫度為17℃時，冷凍供水溫度較高，且3.0m/s的送風速度使空氣齡最小.因此可以認為送風溫度17℃.散流器頸部平均風速3.0 m/s、送風含濕量10.5g/kg，為滿足室內熱舒適性的最佳工況.

圖5 不同送風參數下的空氣齡圖Fig.5 Mean age of air contours under different air supply parameters

表5 3種不同工況下室內環(huán)境參數的模擬結果Table 5 Simulation results of indoor environment parameters under three different conditions

4.2 送風參數優(yōu)化節(jié)能效果分析

4.2.1 各時刻最優(yōu)送風參數的選取

按照相同的方法，筆者通過數值模擬的方式分別確定該辦公類建筑在上班時間各時刻送風溫度和送風速度對室內熱舒適性的影響，并給出了最適合的送風速度和送風溫度.各邊界條件按照圖3和表3所示，確定的最佳送風參數如表6所示.

表6 送風參數的優(yōu)化組合Table 6 Optimum combination of air supply parameters

同時，根據數值模擬結果，當室內實際人數為4～8人時，在表6提供的的最優(yōu)送風參數下，PMV仍介于－0.5至0.5之間，即室內實際人數與設計人數偏差較小時，計算得到的優(yōu)化送風參數仍能滿足室內的熱舒適性要求.

4.2.2 節(jié)能效果分析

對于風機盤管而言，其表冷器的制冷量可由下式計算:

式中:Q為風機盤管制冷量，kW;G為空氣的質量流量，kg/h;h1、h2為進、出表冷器的空氣焓值，kJ/kg.

為了計算風機盤管在全天各時刻的制冷量，并與優(yōu)化工況下的理論制冷量進行對比，筆者從上午9:30開始每隔一小時測量一次送風口和回風口的空氣溫度、相對濕度，并根據式(4)計算出風機盤管實際制冷量，結果如表7所示，按優(yōu)化工況模擬時的風機盤管制冷量如表8所示.

表7 未進行參數優(yōu)化時的風機盤管制冷量Table 7 Cooling capacity of fan-coil unit based on un-optimized parameters

表8 按模擬結果優(yōu)化參數時的風機盤管制冷量Table 8 Cooling capacity of fan-coil unit based on optimum parameters according to simulation results

分析可知，在不進行優(yōu)化時，全天部分時刻風機盤管回風溫度明顯偏低，風機盤管制冷量較高，而根據房間冷負荷的變化規(guī)律和模擬結果合理調節(jié)送風參數可節(jié)省17%的風機盤管制冷量，對于空調末端節(jié)能具有一定的參考價值.

5 結語

文中利用AIRPAK3.0數值模擬軟件，采用室內零方程湍流模型，對文中建立的辦公室物理模型在空調末端供冷條件下的室內氣流組織進行了數值模擬;以PMV為指標衡量人體的熱舒適程度，研究了空調末端送風溫度和送風速度對于熱舒適性的影響;對一天內各典型時刻的送風參數進行了優(yōu)化，得出了各典型時刻在滿足熱舒適性條件下的送風參數的最優(yōu)組合.優(yōu)化后的末端工況與實際末端工況的對比結果顯示，空調末端的節(jié)能空間較大;優(yōu)化后的送風參數在全天內有較大波動，根據外界環(huán)境合理優(yōu)化送風參數對空調末端節(jié)能有一定的指導意義.

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