侯娜 閆秀英* 王秀東

西安建筑科技大學(xué)建筑設(shè)備科學(xué)與工程學(xué)院

變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行中，在節(jié)能的同時(shí)，人們對(duì)空調(diào)房間內(nèi)人員的健康與舒適度漸漸引起重視?？諝鉁囟扰c濕度是一個(gè)與人們生活和生產(chǎn)有密切關(guān)系的重要環(huán)境參數(shù)，溫濕度對(duì)人體舒適度，產(chǎn)品生產(chǎn)過程，產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)品保存期都有重要意義。

如今空調(diào)房間的溫濕度傳感器通常安裝在門口附近的墻壁上，其溫濕度測(cè)量值并不能反應(yīng)室內(nèi)工作區(qū)的溫濕度，測(cè)量效果偏離室內(nèi)溫濕度真實(shí)分布情況，從而影響室內(nèi)溫濕度的控制效果，導(dǎo)致室內(nèi)環(huán)境不能達(dá)到人們?cè)O(shè)定的值或生產(chǎn)要求。隨著人們對(duì)舒適度要求的提高，對(duì)室內(nèi)溫濕度最佳測(cè)量位置的研究漸漸成為國內(nèi)外空調(diào)學(xué)者的研究熱點(diǎn)。

目前傳感器的最佳位置多應(yīng)用于減少傳感器數(shù)量方面，在空調(diào)室內(nèi)測(cè)量位置方面的研究較少。Duwaraka Yoganathan[1]為獲得室內(nèi)環(huán)境的完整圖像，提出確定最佳的傳感點(diǎn)以提供對(duì)目標(biāo)辦公樓室內(nèi)環(huán)境充分全面的描述，減少 80%多余的傳感器。采用聚類算法，信息丟失法和 Pareto 原理推導(dǎo)出最優(yōu)的傳感器布局策略，有助于推導(dǎo)出物理邊界，使所有傳感器能覆蓋所有空間，以達(dá)到信息丟失數(shù)量最少的目的。陳熙[2]在博物館新型空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究中闡述了博物館的建筑特征和博物館對(duì)室內(nèi)環(huán)境溫濕度的特殊要求，強(qiáng)調(diào)了氣流組織形式對(duì)空調(diào)的重要性，尋求同時(shí)達(dá)到人體的舒適性和節(jié)約能源的合理的氣流組織，并對(duì)空調(diào)系統(tǒng)內(nèi)的氣流組織進(jìn)行了介紹。Kojima Kazuyuki[3]在文中以辦公室的空調(diào)系統(tǒng)為例，介紹了如何利用傳感器網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)人類的熱舒適和感覺的方法。在室內(nèi)環(huán)境中放置21 個(gè)溫度傳感器和受試者，并通過實(shí)驗(yàn)得出其受試者身上的傳感器讀數(shù)與受試者的熱感覺相關(guān)聯(lián)。Loris Vincenzi[4]研究了模型誤差和參數(shù)不確定性在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)和模態(tài)測(cè)試的最佳或接近最佳傳感器布置方法方面的作用。信息熵理論獲得了最佳的測(cè)量位置集合。放置的位置很大程度上取決于預(yù)測(cè)誤差的協(xié)方差矩陣以及相關(guān)函數(shù)的定義。劉巧玲[5]為了使室內(nèi)空氣分布均勻，提出基于多傳感器的送風(fēng)優(yōu)化控制策略，通過對(duì)送風(fēng)溫度設(shè)定的優(yōu)化，調(diào)整送風(fēng)量的大小，以獲得室內(nèi)均勻的氣流分布。仿真驗(yàn)證表明，基于多傳感器的送風(fēng)優(yōu)化控制策略有助于改善房間空氣分布均勻性和提高室內(nèi)人員的舒適性。

1 室內(nèi)溫濕度模擬計(jì)算

依據(jù) ASHRAE Standard 55-2010[6（]人類居住熱環(huán)境條件）在特定條件下的室內(nèi)測(cè)點(diǎn)布置建議，利用西安建筑科技大學(xué)智能建筑與樓宇自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，隨機(jī)選取在房間5 內(nèi)搭建傳感器檢測(cè)架，考慮空調(diào)室內(nèi)人員的坐著，站立以及數(shù)據(jù)可靠性角度，最終確定在 6 個(gè)平面布置傳感器，各平面高度分別為：0.75 m、1.1 m、1.3 m、1.5 m、1.7 m、1.9 m。每個(gè)平面放置12 個(gè)傳感器。

在 FLUENT 中以西安建筑科技大學(xué)智能建筑與樓宇自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室房間 5 為研究對(duì)象，建立其物理模型，以房間的東南角為坐標(biāo)原點(diǎn)，正北為 x 軸方向，正西為y 軸方向，正上為z 軸方向?？照{(diào)房間三維模型如圖1 所示。利用GAMBIT 軟件對(duì)該空調(diào)房間的物理模型進(jìn)行網(wǎng)格的劃分，物理模型的網(wǎng)格劃分如圖2 所示。

將房間溫度設(shè)置為 26 ℃，濕度設(shè)置為 40%，在FLUENT 中控制方程采用雙方程湍流模型進(jìn)行空調(diào)房間內(nèi)氣流流場的數(shù)值模擬[7-9]。

房間內(nèi) 0.75 m、1.1 m、1.3 m、1.5 m、1.7 m、1.9 m六個(gè)不同平面處的溫度場模擬結(jié)果如圖3 所示，溫度的單位為開爾文。

圖1 物理模型

圖2 物理模型的網(wǎng)格劃分

圖3 六個(gè)不同平面的溫度分布云圖

從圖中可以看出，每個(gè)平面的溫度分布云圖都不一樣，由于各個(gè)部分之間的溫差引起了空氣的自然對(duì)流換熱，溫度高的空氣由于浮升力的作用從室內(nèi)的低處上升到高處，溫度低的空氣從上部往下流動(dòng)，平面越高，溫度值越高，平面越低，溫度值越低。同一個(gè)平面不同位置的溫度值也有很大的不同，靠近送風(fēng)口處的溫度值最低，由于與送風(fēng)口距離的不同，不同位置的溫度值隨著與送風(fēng)口距離的增大而增大。

圖4 六個(gè)不同平面的濕度分布云圖

房間內(nèi)0.75 m、1.1 m、1.3 m、1.5 m、1.7 m、1.9 m 六個(gè)不同平面處的濕度場模擬結(jié)果如圖4 所示。

室內(nèi)的濕度分布云圖同溫度分布云圖一樣，呈現(xiàn)出平面的不同，濕度的分布情況不同。濕度分布云圖的每個(gè)平面不同位置處的濕度值變化沒有溫度分布云圖的每個(gè)平面不同位置處的溫度值變化劇烈，濕度云圖內(nèi)部濕度變化趨于均勻。模擬出的6 個(gè)平面濕度最高值多出現(xiàn)于 0.75 m 平面，濕度值約為 47%到50%，濕度最低值多出現(xiàn)于 1.9 m 平面，濕度值約為41%到44%。

2 室內(nèi)溫濕度最佳測(cè)點(diǎn)位置

導(dǎo)出模擬計(jì)算出的所有點(diǎn)位處的溫濕度值，找出與實(shí)際房間中搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上的 72 個(gè)傳感器一一對(duì)應(yīng)的模擬出來的點(diǎn)位，將這72 個(gè)不同點(diǎn)位處的溫度與濕度采用基于均值遞推融合算法[10-13]進(jìn)行融合，融合后的溫度與濕度值代入有效溫度指數(shù)ET[14-15]的計(jì)算式中，計(jì)算出FLUENT 模擬情況下的溫濕度值融合后的有效溫度指數(shù)ET 值。

經(jīng)計(jì)算，F(xiàn)LUENT 模擬情況下的72 個(gè)溫濕度值融合后帶入有效溫度指數(shù)ET 的計(jì)算式，計(jì)算出的 ET 值為16.23 ℃。FLUENT 模擬的72 個(gè)不同位置處的傳感器有效溫度指數(shù)ET 值如表1 所示。

由表1 中可以看出，與 FLUENT 模擬情況下的溫濕度值融合后的有效溫度指數(shù)ET 值做差絕對(duì)值最小的測(cè)點(diǎn)為1.3 m 平面處的測(cè)點(diǎn)5 和測(cè)點(diǎn)11，這兩個(gè)點(diǎn)為 FLUENT 模擬尋找出的房間 5 的最佳溫濕度測(cè)量位置。

表1 FLUENT 模擬中不同測(cè)點(diǎn)處的有效溫度指數(shù)ET

3 結(jié)語

針對(duì)如今空調(diào)房間的溫濕度傳感器安裝位置不合理現(xiàn)象，利用 FLUENT 技術(shù)，對(duì)選取的變風(fēng)量空調(diào)房間進(jìn)行了三維模擬，采用上送上回的送回風(fēng)方式，模擬出設(shè)定工況下房間內(nèi)的溫度場和濕度場。運(yùn)用基于均值的遞推融合算法以及有效溫度指數(shù) ET 作為室內(nèi)人員熱舒適的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，求取了空調(diào)房間內(nèi)溫濕度的最佳測(cè)量位置在 1.3 m 平面內(nèi)的測(cè)點(diǎn) 5 和測(cè)點(diǎn) 11，可對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用中溫濕度傳感器安裝位置的確定提供一定的參考價(jià)值。