1 概述

燃料艙艙內的燃料蒸氣與空氣混合物被點燃引起的火災和爆炸

，是導致交通工具事故的主要原因。氣體惰化技術是通過惰性氣體置換，將燃料艙內氧氣體積分數(shù)降低至限定值以下

，以保障燃料艙安全，受到廣泛關注。

由于燃料艙功能、形狀各異，惰化工藝不同。飛機燃油艙容積小，但燃油溶解氧逸出使惰化過程變復雜

，需要將溶解氧和氣態(tài)氧的體積分數(shù)控制結合考慮。研究人員探討了進氣方式

、催化反應器效率

、預熱氣體抽取比例

、惰性氣體成分

、多箱聯(lián)合惰化

、有無溶解氧逸出

等對惰化效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)對于密度較小的惰性氣體，采用上進下出

具有較高惰化效率；采用高體積分數(shù)含量氮氣

或純氮氣

惰化效率較高。但惰化氣隙空間存在惰化死角

，其氧氣體積分數(shù)高于出口體積分數(shù)，導致惰化效率低且惰化監(jiān)測困難。

液化天然氣單位體積能量密度高，在遠洋運輸上經(jīng)濟優(yōu)勢明顯

。由于LNG液艙容積大、惰化時間長，惰化效率和安全非常重要

。在常用的惰化方式中，推移式惰化是最為廣泛使用的且適用于大型液艙的氣體惰化作業(yè)

。研究人員通過探究不同進氣方式

、進氣速度

和流場溫度

等惰化特性來分析惰化效率，尋找優(yōu)化方案，但是仍然存在惰化時間長、耗氣量大的問題。LNG液艙惰化也存在惰化死角，且多位于液艙進氣口四周和液艙側部區(qū)域，進氣速度越大，死角區(qū)域容積越大

。惰化死角的存在給惰化工作帶來了安全隱患，且給惰化作業(yè)過程監(jiān)測帶來了困難。

研究表明，旋轉射流

氣體擴張角較大，可能有利于消除進口四周惰化死角，但是旋轉射流應用于燃料艙惰化的研究未見報道，因此開展燃料艙旋轉射流惰化特性研究具有重要的意義。采用數(shù)值仿真的方法，建立模型液艙的三維數(shù)值模擬模型，對旋流強度、進氣速度和進氣噴嘴占比等不同參數(shù)工況下的惰化過程開展模擬，以探求旋轉射流氣體惰化特性。

2 模型

① 物理模型

——進氣口的寬度，m

按照1∶15的比例尺建立總長度為1.7 m、直徑為0.5 m的模型液艙

。液艙左側為出氣口，右側為進氣口，旋轉射流噴嘴與進氣口相連。出氣口、進氣口均位于液艙兩側中心位置。初始狀態(tài)下，液艙內為溫度為300 K、絕對壓力為0.1 MPa的空氣。將液艙內空氣簡化為體積分數(shù)21%的氧氣和體積分數(shù)79%的氮氣。采用純氮氣充入液艙進行惰化，氮氣溫度為300 K。

二是復雜的多變性。青年價值觀的多變性體現(xiàn)在三個方面：首先，同輩群體對青年價值取向的影響很大。青年往往喜歡和同伴們在價值取向上保持一致，從而忽略了個體的差異性以及價值觀念的合理性。其次，青年為了獲得他人的認同，樂于追求時髦的事物，有時甚至標新立異，借此來展現(xiàn)自己的與眾不同。再次，價值傾向易受到外部因素的影響，但是出于贏得他人認同而違背自身發(fā)展利益形成的價值取向必然不會持久。

羅扎諾夫沒有從理論上論述瘙癢的必要性和普遍性，只是告訴我們每個人的“癢處”不同，所以必須按照自己的方式掻自己的癢處。 因為在他看來，“掻癢”是人生的基本狀態(tài)，是“人類本性、人的心理結構乃至于歷史結構的一個具有普遍形而上意義的事實”，面對此事實，“所有的理論都會被打破”[2]488。 不論沙皇還是苦役犯，每個人“渴望自由，極其強烈地感受到對這一‘自由’、對無限的‘我想要’的某種天生的權力”[2]488。 陀思妥耶夫斯基乃至羅扎諾夫本人，用來對抗各種理論的方式，就是自己的“瘙癢”。 羅扎諾夫說：

（一）融合發(fā)展緊密度不夠，未建立工作協(xié)調機制。文化與旅游融合發(fā)展是一個新課題，融合的目標、手段、重點任務等內容沒有統(tǒng)一固定的發(fā)展模式，需在發(fā)展過程中邊探索邊提煉。但目前沒有融合發(fā)展專門規(guī)劃的引領，沒有明確的目標和具體舉措，沒有建立推動融合發(fā)展的工作機制。同時，在文旅融合過程中，更多的是側重于旅游景區(qū)、景點基礎設施和宣傳營銷，忽略了旅游文化產(chǎn)品的策劃、包裝及推廣。

利用Fluent 15.0進行模擬，選擇3D計算器。模型方程包含質量守恒、動量守恒、能量守恒方程及組分輸運方程，湍流模型選擇標準

-

湍流模型

。進氣邊界采用速度進口，組成為純氮氣；出口采用壓力出口。

Fluent中Solution Methods里壓力速度耦合選擇SIMPLE算法進行計算。Solution Controls取壓力為0.3，取密度為1，Momentum、Turbulent Kinetic Energy、Turbulent Viscosity、Energy各填入0.7、0.8、1、1。對All zones進行Initialization，取速度為0 m/s,壓力設置0.1 MPa,初始化溫度取300 K。

3 模型驗證

=1.4時液艙氧氣體積分數(shù)為0.02的等值面見圖7，圖中圖例數(shù)值為氧氣體積分數(shù)。從圖中可以看出，隨著進氣速度增加，沿液艙長度方向的氧氣體積分數(shù)等值面越規(guī)則，形成較好的推移式惰化，惰化效率較高且無惰化死角。

4 優(yōu)化及討論

4.1 參數(shù)

保持直徑占比(定義直徑占比為噴嘴直徑與儲罐直徑之比)為12%以及進氣口惰氣工況流量0.026 m

/s不變，調整

和

改變旋流強度，探究旋流強度對惰化效率的影響。旋流強度為0.60、0.84、1.00、1.50和2.00時，旋流強度參數(shù)及完成時間見表3，表中

表示艙內最大氧氣體積分數(shù)降低至2%的惰化完成時間。

雖然說父輩在農資行業(yè)有一定的影響力和知名度，但吳躦輝并沒有選擇在父輩的呵護下進入這個行業(yè)，而是選擇了愛普科技，從一名普通員工做起，這一干就是10年。

為對比相同氮氣耗量時惰化效果，采用體積置換次數(shù)(VTE, Volumetric Tank Exchange)

，其物理意義為耗費的常溫常壓時氮氣體積與液艙容積之比，

>1表示耗費氮氣體積大于液艙容積。

表示艙內最大氧氣體積分數(shù)降低至2%的惰化完成時的VTE。

旋轉射流噴嘴結構決定了射流特性，通常用旋流強度

描述旋轉射流噴嘴結構，用

表示。無中心管切向旋流方式旋轉射流噴嘴見圖1，其旋流強度計算式如下：

科技的發(fā)展使得計算機和網(wǎng)絡技術得以長驅直入儀器領域，即計算機和儀器技術結合起來。本文把LabVIEW語言應用于設計之中，開發(fā)了模擬調制系統(tǒng)，具有可操作性強，能夠直觀反映調制方式的特點。

(1)

式中

——噴嘴旋流強度

不同進氣速度時

以及

變化曲線見圖8。進氣速度增大，有利于艙內垂直方向的等值面形成(見圖7)，艙內最大氧氣體積分數(shù)及出口平均氧氣體積分數(shù)降低速度越來越快(見圖6)，故此

越小，但是隨著速度增加，

降低的趨勢變緩。隨著進氣速度增加，

先減小后略有增加，當進氣速度等于10 m/s時，

最小。

、

、

三者變化趨勢基本一致，其中艙內最大氧氣體積分數(shù)與出口平均氧氣體積分數(shù)計算值較為接近，而與艙內平均氧氣體積分數(shù)計算值差距較大。

綜上所述，應用大學生醫(yī)學競賽可顯著提高醫(yī)學生臨床技能評分，提升醫(yī)學生的滿意度，為此應進一步加強大學生的醫(yī)學競賽，以此來提高醫(yī)學生的臨床技能，培養(yǎng)高素質的醫(yī)學人才。

——進氣口的長度，m

4.2 旋流強度

氣體惰化的目標是將艙內最大氧氣體積分數(shù)降低至2%，為判斷惰化進程應監(jiān)測艙內最大氧氣體積分數(shù)，但實施困難。通常監(jiān)測出口平均氧氣體積分數(shù)和多點取樣得到的艙內平均氧氣體積分數(shù)來判斷惰化進程。

不同旋流強度時氧氣體積分數(shù)變化見圖2，0～12 s不同旋流強度氧氣體積分數(shù)變化見圖3。取

=0.6、1、2進行對比。由于噴嘴氮氣流量相同，故

與惰化持續(xù)時間

成正比。從圖2、3可以看出

=0.6時，出口平均氧氣體積分數(shù)曲線和艙內最大氧氣體積分數(shù)曲線差距大于其他工況，而且出口平均氧氣體積分數(shù)曲線起伏較大，顯示該工況下艙內氣體混合過程非常劇烈。而

=1和

=2兩個工況下，在惰化前期出口平均氧氣體積分數(shù)與艙內最大氧氣體積分數(shù)曲線相差較大(見圖3)，是因為惰化前艙內氣體靜止，噴入的惰化氣體的相對速度較大，形成攪渾；而隨著惰化進行，出口平均氧氣體積分數(shù)與艙內最大氧氣體積分數(shù)越來越接近，說明艙內形成了較好的推移式惰化。由圖3還可以看出，

=1工況下出口平均氧氣體積分數(shù)在12 s之前明顯高于其他工況。

惰化持續(xù)時間

=14 s時不同旋流強度下氧氣體積分數(shù)等值面見圖4，圖中圖例數(shù)值為氧氣體積分數(shù)?？梢钥闯?/p>

=1工況下沿液艙長度方向形成非常規(guī)則的體積分數(shù)等值面，形成較好的推移式惰化，惰化效率較高且無惰化死角。而

=0.6和

=2工況下，液艙內并未形成規(guī)則的等值面，整體惰化仍然靠黏性以及混合作用，惰化效率較低且容易形成惰化死角。

同時，我們還規(guī)定：每位教師一個學期至少完成一輪“四個一”工作目標。(含1次座談會或者1次問卷調查、不低于2次的其他活動、不低于3人次的談心談話)

通過對旋流強度分別為0.6、0.84、1.0、1.5、2.0和2.5時分析計算，得到的

曲線，不同旋流強度惰化完成時間對比見圖5(圖中，

表示出口平均氧氣體積分數(shù)降低至2%的時間，

表示艙內平均氧氣體積分數(shù)降低至2%的時間)，其中基于艙內最大氧氣體積分數(shù)計算得到的

及

見表3。從圖5可看出，隨著旋流強度增加，

先降低后增加再降低。

=1和

=1.5(圖4未顯示此工況，與

=1的等值面相近)時，液艙內形成非常規(guī)則的推移式惰化過程(見圖4)，使得高氧氣體積分數(shù)混合氣及時有效排出，故

較其他工況小，其體積置換次數(shù)

最小，說明

=1和

=1.5工況不僅能夠節(jié)省時間，還能節(jié)省惰化氮氣。不同方法計算得到的惰化完成時間變化趨勢基本一致，其中艙內最大氧氣體積分數(shù)與出口平均氧氣體積分數(shù)計算值較為接近，而與艙內平均氧氣體積分數(shù)計算值差距較大。

根據(jù)圖5可以看出，依靠出口平均氧氣體積分數(shù)來判斷惰化完成情況會造成誤判，

與

的最大相對偏差為7.05%，最小相對偏差為1.40%，平均相對偏差為4.93%。

4.3 進氣口進氣速度

保持旋流強度為1且直徑占比為12%不變，設置不同進氣速度

，探究進氣速度對惰化效果的影響，見表4。

② 模型設置

不同進氣速度工況氧氣體積分數(shù)對比見圖6?？梢钥闯?，隨著進氣速度增大，出口平均氧氣體積分數(shù)與艙內最大氧氣體積分數(shù)的差別越來越小。隨著進氣速度增加，艙內最大氧氣體積分數(shù)降低速度越來越快。

根據(jù)文獻[25],模擬結果與實驗結果吻合較好，進一步對數(shù)學模型進行網(wǎng)格數(shù)量敏感性分析和時間步長敏感性分析，分別見表1、2。根據(jù)表1、2，為考慮節(jié)約計算資源和保證計算精度，選取53×10

網(wǎng)格數(shù)量和時間步長為0.01 s開展后續(xù)計算。

——噴嘴直徑，m

依靠出口平均氧氣體積分數(shù)來判斷惰化完成情況會造成誤判，

與

的最大相對偏差為25.53%，最小相對偏差為5.74%，平均相對偏差為10.36%，相對偏差隨著進氣速度增大而降低。

全詩宛若一幅天子春日泛舟的素描圖畫，作者寓諷諫和憂患意識于春游泛舟圖景中，為飄逸的詩風增添了幾分凝重的內涵。黃帝升天的神話傳說中寄托了深廣的寓意：諷諫玄宗要清靜無為，于民休養(yǎng)生息，百姓就會安居樂業(yè)。

4.4 直徑占比

設置直徑占比分別為6%、9%、12%、15%，保持旋流強度均為1且進氣口工況流量為0.026 m

/s不變，方案參數(shù)見表5。

不同直徑占比時氧氣體積分數(shù)變化見圖9?？梢钥闯?，在惰化前期出口平均氧氣體積分數(shù)與艙內最大氧氣體積分數(shù)曲線相差較大，是因為惰化前艙內氣體靜止，噴入惰化氣體的相對速度較大，形成攪渾；而隨著惰化進行，出口平均氧氣體積分數(shù)與艙內最大氧氣體積分數(shù)越來越接近，說明艙內流場結構逐漸穩(wěn)定，形成了較好的推移式惰化。從圖9可以看出，平均氧氣體積分數(shù)始終與其他兩條曲線差距較大。

4種不同直徑占比時艙內最大氧氣體積分數(shù)變化曲線見圖10。可以看出，隨著直徑占比增加，惰化初期艙內最大氧氣體積分數(shù)保持不變的時間逐漸延長，主要原因是進口直徑增加，使得進入艙內的氣體速度下降，對艙內氣體的攪渾作用降低。隨著惰化的推進，艙內最大氧氣體積分數(shù)下降的速度逐漸增加，且隨著直徑占比增加下降速度越快，

及

隨著直徑占比增加而降低。

=1.4時不同直徑占比時氧氣體積分數(shù)等值面見圖11，圖中圖例數(shù)值為氧氣體積分數(shù)。從圖中可以看出隨著直徑占比增加，沿液艙長度方向的體積分數(shù)等值面越規(guī)則，形成較好的推移式惰化，惰化效率較高且無惰化死角。

不同直徑占比時惰化完成時間對比見圖12，其中基于艙內最大氧氣體積分數(shù)計算得

及

見表5。

可以看出，

及

隨著直徑占比增加而逐漸降低，且隨著直徑占比增加，降低的速率逐漸減緩。

、

、

三者變化趨勢基本一致，其中艙內最大氧氣體積分數(shù)與出口平均氧氣體積分數(shù)計算值較為接近，而與艙內平均氧氣體積分數(shù)計算值差距較大。

圖2為不同學院實際參與采訪工作的程度分析。其表明法學院、國際經(jīng)貿學院、國際商務外語學院、金融管理學院、會計學院對采訪工作的參與程度極度不對稱，其薦購書目冊次與借閱冊次比值均小于0.1，同時這幾個學院的借閱冊次較高，均大于4 000冊次。

實驗方案是，對論文標題進行分詞分析，且只保留名詞詞性的詞匯。這次效度大大增加，雖然還是有一些常用詞匯，但在詞頻占比列表中居于前列的通常是專業(yè)詞匯。然后，通過專業(yè)論文日常用詞語料庫匹配排除法，將詞頻占比列表中的日常用詞刪除，得出專業(yè)詞匯。最后，增加年份數(shù)據(jù)，在詞頻總表的基礎上，根據(jù)不同年份列出詞頻分表，可以進一步得出時間軸線的關注點變化趨勢。

根據(jù)圖12對比可得，依靠出口平均氧氣體積分數(shù)來判斷惰化完成情況會造成誤判，

與

的最大相對偏差為8.20%，最小相對偏差為1.66%，平均相對偏差為5.37%。

5 結論

① 隨著旋流強度增大，惰化完成時間先縮短后延長再縮短，當旋流強度為1.0或1.5時去除惰化死角效果明顯，且惰化完成時間短、耗氣量少。增加惰性氣體進氣速度和提高直徑占比，可以明顯消除惰化死角且縮短惰化完成時間、減少耗氣量。

② 對惰化過程監(jiān)測，采用出口平均氧氣體積分數(shù)來判斷惰化完成情況會造成誤判，出口平均氧氣體積分數(shù)降低至2%的時間與艙內最大氧氣體積分數(shù)降低至2%的惰化完成時間的最大相對偏差為25.53%，最小相對偏差為1.40%，平均相對偏差為7.00%。因此，建議監(jiān)測出口平均氧氣體積分數(shù)，但是應在出口氧氣體積分數(shù)達到2%后繼續(xù)延長30%惰化時間，確保艙內最大氧氣體積分數(shù)達標。

[1] SHAO L, LIU W, LI C, et al. Experimental comparison between aircraft fuel tank inerting processes using NEA and MIG[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2018(7): 1515-1524.

[2] 鄭震宇. LNG液艙推移式惰化影響因素分析與噴嘴優(yōu)化(碩士學位論文)[D]. 舟山：浙江海洋大學, 2019：1-3.

[3] CAI Y, BU X, LIN G, et al. Experimental study of an aircraft fuel tank inerting system[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2015(2): 394-402.

[4] 吳旭維, 吳志星, 胡云峰，等. 大型LNG低溫儲罐的干燥與置換[J]. 煤氣與熱力, 2012(7): B04-B07.

[5] LIMITED W. Dapeng moon cargo operating manual [M]. 2ed. Hong Kong：WMT Limited, 2010：308-330.

[6] 張培理, 杜揚, 張培，等. 油罐惰化置換時間的數(shù)學計算與模擬實驗[J]. 后勤工程學院學報, 2010(6): 17-21.

[7] 張培理, 杜揚, 單銳，等. 進氣口位置和進氣體積流量對油罐油氣惰化置換效率的影響[J]. 后勤工程學院學報, 2012(3): 35-39.

[8] 黃雪飛, 劉文怡, 馮詩愚，等. 單流和雙流模式對燃油箱沖洗惰化過程影響[J]. 南京航空航天大學學報, 2018(4): 435-441.

[9] 徐廷喜, 王學德, 張曉波，等. 進氣口位置對燃油箱惰化特性影響的數(shù)值研究[J]. 航空計算技術, 2015(4): 105-108.

[10] LI Y, YANG D, ZHANG P. Experimental study on inert replacement ventilation of oil vapor in oil tank[J]. Procedia Engineering, 2012, 45: 546-551.

[11] 馮詩愚, 李超越, 邵壘,等. 一種燃油箱綠色惰化系統(tǒng)地面惰化性能分析[J]. 航空動力學報, 2017(2): 268-274.

[12] 徐晶, 邵壘, 馮詩愚. 不同類型惰氣對飛機燃油箱可燃性影響理論研究[J]. 南京航空航天大學學報, 2020(3): 493-498.

[13] 王蘇明, 馮詩愚, 李宗祺，等. 燃油箱耗氧惰化與中空膜惰化的數(shù)值模擬及比較[J]. 北京航空航天大學學報, 2020(5): 1032-1038.

[14] 周宇, 谷立新, 陳廣豪. 耗氧惰化系統(tǒng)混合產(chǎn)氣的油箱充填特性研究[J]. 航空科學技術, 2019, 30(11): 48-52.

[15] 邵壘. 飛機燃油箱耗氧型惰化技術理論與實驗研究 (碩士學位論文)[D]. 南京:南京航空航天大學, 2018：66-85.

[16] 鹿世化, 劉衛(wèi)華, 馮詩愚，等. 民用飛機多艙油箱內惰性氣體分布的研究[J]. 實驗流體力學, 2012(5): 61-64.

[17] 鹿世化, 馮詩愚, 王盛園，等. 考慮氧逸出的多艙燃油箱惰化理論研究[J]. 南京航空航天大學學報, 2012(1): 100-104.

[18] 高秀峰, 劉衛(wèi)華, 熊斌，等. 飛機燃油箱沖洗惰化過程的理論研究[J]. 西安交通大學學報, 2010(9): 16-20,114.

[19] 程躍東. 液化天然氣(LNG)及其應用研究[J]. 化工管理, 2019(4): 63-64.

[20] 葉張煌, 王安建, 閆強,等. 全球天然氣格局分析和我國的發(fā)展戰(zhàn)略[J]. 地球學報, 2017(1): 17-24.

[21] 李清, 高春梅. 大型天然氣球罐的置換[J]. 煤氣與熱力, 2003(6): 327-330.

[22] 鄭素君. 采用惰性氣體對容器、管道置換的三種方法[J]. 深冷技術, 2001(5): 22-24.

[23] 關曉輝, 周林. 密封艙氣體置換過程仿真與分析研究[J]. 系統(tǒng)仿真學報, 2018(1): 114-121.

[24] 陳云. LNG船液艙氣體置換過程仿真及優(yōu)化(碩士學位論文)[D]. 舟山:浙江海洋大學, 2018: 33-37.

[25] 鄭震宇, 鄧佳佳, 譚金元，等. 限制空間氮氣置換過程分析與優(yōu)化[J]. 造船技術, 2019(5): 14-19,30.

[26] 宋洋. LNG運輸船液貨艙惰化方案仿真優(yōu)化研究(碩士學位論文)[D]. 大連:大連海事大學,2017:47-57.

[27] 步玉環(huán), 王瑞和, 沈忠厚. 旋轉射流流線分析及旋流強度的計算[J]. 石油大學學報(自然科學版), 1998(5): 45-47,4.

[28] 丁云. 地板送風在開敞辦公區(qū)域應用的研究(碩士學位論文)[D]. 武漢：武漢科技大學, 2009:14-16.

[29] 申明星. 氣—氣快速混合過程的CFD數(shù)值模擬(碩士學位論文)[D]. 上海：華東理工大學, 2012:27-42.

[30] CAVAGE W M. Ground-based inerting of a boeing 737 center wing fuel tank[C]// 2001 Aerospace Congress. 2001 SAE Advances in Aviation Safety Conference Techical Paper Series. Washington:SAE Publications Group, 2001:1-10.

[31] 岑可法, 樊建人. 工程氣固多相流動的理論及計算[M]. 杭州: 浙江大學出版社, 1990:230-281.