張 薇，牛風雷，王仕集

(華北電力大學核科學與工程學院，北京 102206)

0 引言

為了防止反應堆嚴重事故后期出現(xiàn)放射性氣溶膠外泄的問題，現(xiàn)役的大部分核電站已經(jīng)增設了安全殼過濾排放系統(tǒng)[1]，通過主動泄壓的方式來保證安全殼的完整性。它的主要設備是過濾放射性氣溶膠的過濾器。微流體慣性沖擊式氣溶膠過濾器[2]的實質(zhì)是一個微流體慣性沖擊器，該裝置利用攝入粒子的慣性實現(xiàn)不同粒徑的粒子與空氣分離。由于尺寸微小、原理簡單，該收集方式不需要更換過濾介質(zhì)，就能過濾氣溶膠粒子。同時，收集過程也不會對周圍的壓力環(huán)境產(chǎn)生影響，具有很高的應用價值[3]。

過濾效率和壓降是評價過濾器性能的兩個非常關(guān)鍵的參數(shù)，而影響這兩個參數(shù)的主要因素有轉(zhuǎn)折角、截面長度、管長和氣流速度等[4]。目前，文獻[4]已利用Fluent軟件對微流體慣性過濾器內(nèi)的流場和顆粒運動情況進行了數(shù)值模擬，雖然分析了不同因素對過濾器過濾效率和進出口壓降的影響，但不能從客觀上準確分析各個因素對過濾效率和壓降的影響程度，同時不能科學設計出最佳的參數(shù)組合，所以有必要采取比較科學的優(yōu)化設計方法，對微粒體慣性過濾器的工藝參數(shù)進行合理的設計。

本文以2 μm粒子為收集對象[5]，設計沖擊器。采用正交分析法，選取對過濾效率和壓降有影響的4個主要因素(轉(zhuǎn)折角、截面長度、管長和氣流速度)進行優(yōu)化研究，運用正交試驗設計原理確定多種試驗方案，進行相應的模擬計算。利用極差分析法和方差分析法對試驗結(jié)果進行分析，從而得到各個因素的敏感性影響程度以及各因素的最佳水平。

1 正交試驗設計

正交設計利用從試驗的全部水平組合中，選擇部分有代表性的水平組合進行試驗，通過對這部分試驗結(jié)果的分析了解全面試驗的情況[6]。如前所述，影響過濾器過濾效率和壓降的4個較敏感因素分別是轉(zhuǎn)折角、截面長度、管長和氣流速度。根據(jù)文獻[4]中的計算結(jié)果，每個因素下選取4個水平進行試驗，若進行全面試驗需要做44=256次試驗，但是采用正交表安排試驗[7]，只需做16次試驗,就能夠了解到4個因素對過濾效率和壓降的影響程度。

試驗因素及其水平如表1所示。

表1 試驗因素及其水平表Tab.1 Test factors and their levels

2 計算模型

微流體慣性過濾器模型[2]如圖1所示。圖1中：a為管長；b為截面長度；θ為轉(zhuǎn)折角；Vg為入口的氣流速度。當氣流進入過濾器之后，由于空氣流場突然改變方向，在其中運動的顆粒的軌跡會與空氣的流線發(fā)生一定的偏離。粒徑較大的粒子由于慣性大，會撞擊到壁面被收集；而粒徑較小的粒子慣性小，會隨著氣流流出管外。

圖1 微流體慣性過濾器模型Fig.1 Microfluidic inertial filter model

2.1 物理模型的簡化假設條件

在本研究中:①設計的過濾器為扁型噴嘴入口，從而忽略了一個維度方向的速度，將流體的流動簡化為二維的流動；②由于進入過濾器內(nèi)的氣流速度較小，遠遠小于當?shù)芈曀?，故將這種氣體視為不可壓縮氣體處理；③在實際的工作條件下，不考慮氣流的振蕩對流場的影響，所以將氣流流動視為定常流動；④顆粒撞擊到壁面即認為收集，到達出口時即認為顆粒逃逸，不考慮二次夾帶的影響。

由于本文主要對小雷諾數(shù)(Re<500)條件下的過濾器中運動的粒子進行研究，并且周光超，趙永凱，韓杰等[8]在亞微米粒子采樣器的研究中采用顆粒軌道模型進行計算時，計算結(jié)果和試驗結(jié)果十分一致，所以綜合考慮以上簡化條件。計算中對氣相采用層流模型，對顆粒相采用顆粒軌道模型[9-10]。

2.2 計算條件

計算采用Fluent15.0商用軟件，采用顆粒軌道模型對氣相和顆粒相以及兩相之間的相互耦合作用進行模擬。

①連續(xù)相。

進口條件：進口速度分別為Vg=2 m/s、4 m/s、6 m/s、8 m/s。出口條件：出口相對壓力為Pout=0；壁面條件，靜止、無速度滑移。

②離散相。

對射入的顆粒進行模擬時，將過濾器的入口設置為速度入口，給定的顆粒速度和氣流速度相同，噴口類型為surface；出口設置為自由出口，并且將進出口條件均設置為逃逸面，壁面設置為吸收面[11-12]。

2.3 網(wǎng)格劃分

本文創(chuàng)建二維幾何模型并進行網(wǎng)格劃分，整個計算區(qū)域采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，計算區(qū)域考慮邊界層的影響。參考以往數(shù)值計算的經(jīng)驗和結(jié)果[4]，為保證計算的準確性，單個過濾器通道內(nèi)的網(wǎng)格數(shù)控制在(3～6)×104范圍內(nèi)。

3 結(jié)果及分析

正交試驗設計及模擬計算結(jié)果如表2所示。

表2 正交試驗方案設計及模擬計算結(jié)果Tab.2 Orthogonal test scheme and simulation calculation results

3.1 各因素對過濾器性能的影響

轉(zhuǎn)折角、氣流速度、截面長度和管長對過濾器的性能影響如圖2～圖5所示。由圖2可知，隨著轉(zhuǎn)折角的增大，氣流在通道內(nèi)的偏折程度下降，顆粒受到的離心力減小，從而降低過濾效率；同時，轉(zhuǎn)折處的局部壓力損失減小，所以隨著轉(zhuǎn)折角的增大，壓降呈現(xiàn)下降的趨勢。圖3表明，隨著氣流速度的增大，過濾效率有明顯增大的趨勢。經(jīng)分析認為，氣流速度越大，通過過濾器通道的氣體速度越快，由于慣性力的作用，顆粒的跟隨性變差，所以更容易撞擊壁面而被收集；同時，氣流速度的提高造成氣流的沿程阻力損失增大，所以過濾器的壓降呈增大的趨勢。隨著截面長度的增加，過濾器的過濾效率逐漸降低(見圖4)，這是由于截面長度的增加，顆粒在過濾器通道中的流通面積變大，同時氣流的速度方向變化趨于平緩，從而使得顆粒對氣流的跟隨性較好，易于隨著氣流流出。圖5顯示，過濾效率和壓降都沒有顯著的變化，說明管長對過濾器的性能影響不大。

圖2 轉(zhuǎn)折角對過濾器性能的影響Fig.2 Performance of filter under different

圖3 氣流速度對過濾器性能的影響Fig.3 Performance of filter under different Vg

圖4 截面長度對過濾器性能的影響Fig.4 Performance of filter under different b

圖5 管長對過濾器性能的影響Fig.5 Performance of filter under different tube length

3.2 極差分析

運用極差分析法，分別對16組試驗指標進行極差分析，并將極差分析的結(jié)果分別列于表3和表4中。由表3可知，在各因素對過濾效率的影響主次關(guān)系中，氣流速度、截面長度和轉(zhuǎn)折角對過濾效率的影響較大，是主要影響因素；而管長對過濾效率的影響較小，是次要因素。同理，由表4可知，氣流速度和轉(zhuǎn)折角對過濾效率的影響較大，是主要影響因素；而截面長度和管長對過濾效率的影響較小，是次要因素。

表3 各因素不同水平下的過濾效率平均值和極差Tab.3 Average value and range value of collection efficiency at different level

表4 各因素不同水平下的壓降平均值和極差Tab.4 Average value and range value of pressure drop at different level

通過各因素不同水平下的濾效率平均值和壓降平均值，選取各因素的平均過濾效率最高的水平組合方案1、平均壓降最低的水平組合方案2、平均過濾效率中間值的水平組合方案3和平均壓降中間值的水平組合方案4，得到過濾器的最優(yōu)工藝參數(shù)組合如表5所示。

通過試驗驗證可見，計算分析所得的4種方案中，方案1的過濾效率最高，達到100%，但該過濾器的壓降也最高，達到616 Pa；方案2的壓降雖然最低，僅為32 Pa，但是過濾效率也低，基本上達不到過濾的目的；方案4的過濾效率最高為100%，但壓降也較高，達到413 Pa。通過對比發(fā)現(xiàn)，方案3的過濾效率超過95%且壓降較低，屬于比較理想的參數(shù)組合，但是由于其過濾效率沒有達到100%，可根據(jù)敏感性分析的結(jié)果，適當減小對壓降影響不大的截面長度，可以得到最優(yōu)的參數(shù)組合。

表5 計算分析所得最優(yōu)工藝參數(shù)Tab.5 Optimal process parameters obtained from analyses

3.3 方差分析

運用方差分析法，得到的各因素過濾效率和壓降的方差，分別如表6、表7所示。通常認為：當F>F0.01時，因素的影響特別顯著；當F0.01>F>F0.05時，因素的影響顯著；當F0.05>F>F0.1時，因素有一定影響；F

表6 各因素過濾效率方差Tab.6 Variance analysis of filtration efficiency of various factors

由表6可以看出，轉(zhuǎn)折角、截面長度和氣流速度對過濾效率的影響特別顯著，管長對過濾效率的影響不大；由表7可以看出，氣流速度對過濾器壓降的影響顯著，轉(zhuǎn)折角對壓降有一定的影響，而截面長度和管長對壓降的影響不大。從上述分析可知，過濾效率和壓降沒有共同的主要影響因素，耦合度不高。其中，截面長度對過濾效率影響特別顯著，但對壓降影響不大。因此，為了提高過濾效率，可以適當減小截面長度。

表7 各因素壓降方差Tab.7 Variance of pressure drop of various factors

4 結(jié)束語

本文利用Fluent計算軟件對微流體慣性過濾器進行了數(shù)值模擬，得到了慣性過濾器的過濾效率和壓降，并通過正交試驗設計探究了各個因素對過濾性能的影響。結(jié)果表明，針對微流體慣性過濾器影響因素水平較多的情況，使用正交試驗方法設計數(shù)值模擬的工況，科學地安排了模擬次數(shù)，精簡了工作量。用少量具有代表性的試驗研究了各個參數(shù)對過濾效率和壓降的影響。此外，通過對試驗結(jié)果的極差分析可知：轉(zhuǎn)折角、截面長度和氣流速度對過濾效率有特別顯著的影響，而管長對過濾效率的影響不大；氣流速度對壓降的影響顯著，轉(zhuǎn)折角對壓降有一定的影響，截面長度和管長對壓降的影響不大。通過各因素對過濾器過濾性能的分析和極差分析可知，過濾效率和壓降的變化是相互矛盾的，即減小壓降會以減小一些效率為代價，但過濾效率和壓降沒有共同的主要影響因素,耦合度不高。因此，在優(yōu)化設計中，可適當減小對過濾效率影響特別顯著，但對壓降影響不大的截面長度來提高過濾效率。