一种基于数值模拟的大空间空调交叉影响因子的计算方法与流程

1.本发明涉及空调技术领域，特别是一种基于数值模拟的大空间空调交叉影响因子的计算方法。


背景技术：

2.随着城市化不断发展，许多大型公共建筑被建立起来。大型工业建筑不仅具有占地面积大、空间结构复杂、运行时间长等特点，而且在运行过程中会消耗更多的能源。而在同一区域内相邻空调可能会存在交叉影响的情况，从而导致能耗增加。因此研究相邻空调的相互扰动情况对降低能耗有重要意义。


技术实现要素：

3.为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种基于数值模拟的大空间空调交叉影响因子的计算方法，本发明在保证大空间区域均匀性的同时，能够有效减小空调能耗，为大空间空调节能控制具有指导意义。
4.为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于数值模拟的大空间空调交叉影响因子的计算方法，包括以下步骤：
5.(1)确定空调送风形式及设计空调末端送风口；
6.(2)在三维软件中建立大空间区域模型并对所述大空间区域模型进行非结构化四面体网格划分；
7.(3)将网格文件网格导入fluent软件，确定物理模型，设置材料参数，工况及边界条件；
8.(4)对物理模型进行数值模拟计算，得到各区域内的温湿度分布，并保存数据；
9.(5)对计算结果进行合理性分析；
10.(6)根据现场测点验证模型准确性；
11.(7)根据计算结果得到每个区域的平均温度；
12.(8)通过定义交叉影响因子α，探究相邻区域的影响程度。
13.作为本发明的进一步改进，所述交叉影响因子α的计算方法如下：
14.当区域n位于边界处时，则相邻的(n 1)区域的影响因子α
n 1
＝1-αn；
15.当区域n位于中间时，相邻区域的影响因子分别为
16.其中，c
p
表示定压比热容，t
in
表示送风温度，t
out
表示回风温度，tn表示该区域的平
均温度，m
总
表示总的送风质量流量，m
n，n 1
、m
n,n-1
、m
n-1,n
表示相邻区域的质量交换量。
17.本发明的有益效果是：
18.本发明在保证大空间区域均匀性的同时，能够有效减小空调能耗，为大空间空调节能控制具有指导意义。
附图说明
19.图1为本发明实施例中1号空调相邻区域关系图；
20.图2为本发明实施例中3号空调相邻区域关系图。
具体实施方式
21.下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
22.实施例
23.一种基于数值模拟的大空间空调交叉影响因子的计算方法，包括(1)空调送风形式的确定；(2)空调末端送风口设计；(3)在catia软件中建立大空间区域的三维模型，并导出catpart格式文件；(4)使用ansa软件进行非结构化四面体网格划分；(5)把网格导入fluent软件，确定物理模型，设置材料参数，工况及边界条件；(6)对模型进行数值模拟计算，并保存数据；(7)将计算结果导入后处理软件cfd-post；(8)根据测点验证模型准确性；(9)根据计算结果得到每个区域的平均温度；(10)通过定义交叉影响因子，探究相邻区域的影响程度；其计算方法具体为：当区域n位于边界处时，则相邻的(n 1)区域的影响因子α
n 1
＝1-αn；当区域n位于中间时，相邻区域的影响因子分别为其中， c
p
表示定压比热容，t
in
表示送风温度，t
out
表示回风温度，tn表示该区域的平均温度，m
总
表示总的送风质量流量，m
n，n 1
、m
n,n-1
、m
n-1,n
表示相邻区域的质量交换量。
24.大空间主要由透光性围护结构、门、窗、散流器式送风口、双层百叶窗回风口组成。采用上送风上回风的送风形式。围护结构的尺寸均根据现场实际尺寸建模，其热工特性根据设计说明书参数进行设置，机器与空气的接触面积和散热量，统一由近似的长方体代替，并根据机器功率进行散热密度的设置，送风口和回风口为大空间空调的一部分，其送风速度和送风温度根据设计工况参数设置。
25.空调空间的建模采用catia软件绘制，整体模型为一个整体，以catpart 文件保存；空调空间的网格模型采用ansa软件进行非结构性网格划分；导入模型的单位采用毫米进行计算；采用realizable k-ε湍流模型；送风口采用风口动量模型；介质材料采用空气和水蒸气；求解方法采用simple算法，计算步长设置在5000-10000步，收敛容差设置为为10-3；数据分析采用大空间四个区域的体平均温度。
26.下面选取某卷烟厂的卷接包车间作为研究对象对本实施例作进一步说明：建筑长
度为99米、宽为60.8米、高为6米。东、西墙为内墙，西、北墙为外墙，并有外窗。
27.根据实际情况，外墙采用第二类边界条件，外窗采用第三类边界条件，环境温度为32℃；屋顶采用第三类边界条件。
28.为验证模型的准确性，本实施例选取卷接包车间的夏季工况进行分析,其包括依次相邻设置的1号、2号、3号和4号空调，通过对现场温湿度测点的数据分析，选取典型夏季工况的数据进行模型验证，并采用3号和4号两台空调的相关测点温湿度数据对仿真结果进行验证。验证了模型的准确性。
29.四台空调全开情况下虽然整体温度场满足要求，但流场存在分布不均的情况，这说明相邻空调间存在气流扰动的现象。
30.为了分析相邻空调间的影响程度大小，通过仿真设置单台空调工作，观察其气流分布形态。仿真发现，单独空调工作时，其相邻区域存在可观的速度分布。
31.由于流速不具有叠加性，因此考虑大空间能量守恒。相邻区域的关系如图1 所示。以1号空调单台工作为例，只考虑相邻空调的影响程度。在cfd模拟中可获得1号区域和2号区域的质量交换量m12。因此，1号空调对1号区域影响的权重因子用计算得到，其中q1由q1＝c
p
(m
总-m
12
)(t
1-t
in
)得到；q
冷
通过 q
冷
＝c
pm总
(t
out-t
in
)计算得到。2号区域的交叉权重因子通过α2＝1-α1计算得到。
32.式中，c
p
表示定压比热容，t
in
表示送风温度，t
out
表示回风温度，q
冷
表示空调冷负荷，q1表示空调带走1号区域的热负荷。t1表示1号区域的平均温度， m
总
表示总的送风质量流量，α表示交叉影响，其物理意义可定义为某区域内由于空调作用所带走的热量占空调所带走总热负荷的比值。
33.通过仿真可得到t
in
＝291.3k，t
out
＝320.4k，m
总
＝23.34kg/s，t1＝313.9k， m
12
＝0.12kg/s，将数据带入表达式求得α1＝0.77，α2＝0.23。即可认为在1号空调工作时，对该区域的影响最大，即从1号空调送入的冷负荷，对区域1的影响权重达到77％，而2号区域的权重为23％。发生气流相互影响是由于相邻区域没有隔断导致气流流动。同理可基于此模型，仿真在在4号空调运行时，计算得到权重因子分别为：α3＝0.13，α4＝0.87。
34.在考虑空调3运行时，对相邻空调即2号和4号空调的影响程度，相邻空调能量关系如图2所示。其中代表对区域3的交叉影响因子，其中q3的计算由式q3＝c
p
(m
总-m
23-m
34
)(t
3-t
in
)求得，q2由式q2＝c
pm23
(t
2-t
in
)计算得到，q4由 q4＝c
pm34
(t
4-t
in
)求得。其中α2、α3、α4之间存在以下关系α2 α3 α4＝1，且α2与α4存在以下关系α2:α4＝q2:q4。
35.通过带入仿真的数据，其中m
23
＝0.12kg/s，m
34
＝0.17kg/s，m
总
＝23.34kg/s， t2＝322.4k，t3＝314.2k，t4＝318.2k，t
out
＝322.8k，计算求得α2＝0.17，α3＝0.72，α4＝0.11，由此可以得到，处于中间区域的3号空调将会对2号区域和4号区域的影响。3号空调影响该区域的程度达到72％，2号区域和4号区域分别为17％和11％。虽然2号与3号之间的质量流量要大于3号与4号之间的质量流量，但由于4号区域的打包机热流密度较小，该区域的平均温度较低，所以从3号区域进入到4号区域的冷风所吸收的热量较小。因此3号空调对4号区域的影响程度小于对2号区域的影响程度。同理可基于此模型，在2号空调开启时，计算求得α2＝0.11，α3＝0.74，α4＝0.15。
36.通过仿真计算，相邻空调间存在交叉影响关系，因此可考虑通过减小空调的送风温度以达到节能的目的。通过仿真出空调全开工况下1号区域到4号区域的平均温度以及求得的交叉影响因子，进而求得每个区域的加权平均温度，从而反馈控制确定该区域的送风温度。
37.本技术实施例提供一种基于数值模拟的大空间空调交叉影响因子的计算方法，其中包括1-4号空调区域的空调交叉影响因子的大小值，可通过此来改变送风参数以达到节能的目的。
38.以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。