夏季肉牛舍湿帘风机纵向通风系统的环境CFD模拟
2017-09-15陈昭辉马一畅刘继军杨食堂中国农业大学动物科技学院北京10019动物营养学国家重点实验室北京10019北卡罗来纳州立大学计算机科学罗利27606高安市裕丰农牧有限公司高安0800
陈昭辉,马一畅,刘 睿,郭 霏,刘继军※,杨食堂(1. 中国农业大学动物科技学院,北京 10019;2. 动物营养学国家重点实验室,北京 10019;. 北卡罗来纳州立大学计算机科学,罗利 27606;. 高安市裕丰农牧有限公司,高安 0800)
夏季肉牛舍湿帘风机纵向通风系统的环境CFD模拟
陈昭辉1,2,马一畅1,2,刘 睿3,郭 霏1,2,刘继军1,2※,杨食堂4
(1. 中国农业大学动物科技学院,北京 100193;2. 动物营养学国家重点实验室,北京 100193;3. 北卡罗来纳州立大学计算机科学,罗利 27606;4. 高安市裕丰农牧有限公司,高安 330800)
为了研究湿帘风机纵向通风系统应用于肉牛舍的夏季降温效果,该试验在现场环境指标实测的基础上,采用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)的方法对湿帘风机纵向通风肉牛舍的气流场与温度场进行模拟,并对系统进行改进与优化。模拟时将牛只按与实物原型等比例引入到模型中,结果表明:舍内温度分布均匀,但受牛体挡风的影响,气流分布不均,高风速区主要集中在屋顶及饲喂走道,可达0.9~1.2 m/s;牛活动区域风速较小,均小于0.6 m/s,不能满足饲养标准。在75个风速测定点剔除异常值后,气流场的相对误差范围为0.16%~94.41%,平均相对误差为34.53%,45个温度测点的相对误差范围为0.09%~10.74%,平均相对误差4.71%。通过温度场吻合性结果确定模拟与实测有较好的吻合度。在不改变牛舍围护结构及舍内构造的前提下,对牛舍进行优化,舍内安装导流板,使得温度与气流场的分布均匀性显著提高,降温效果更为显著。该研究可为湿帘风机牛舍的优化设计和环境调控提供参考。
温度;模型;流场;肉牛舍;湿帘风机;纵向通风;CFD
0 引言
肉牛耐寒不耐热,高温高湿环境易引发肉牛热应激,造成采食量和日增重的明显下降[1-2]。因此,对于高温地区,采取适宜的降温措施十分必要。
湿帘风机负压通风系统的降温效率可达85%以上,是农业设施中最有效、最经济的降温方式[3-4]。20世纪50年代,Morris首先将湿帘风机系统应用于温室并发现较好的降温趋势[5]。Huang等根据湿帘风机系统的原理与要求,结合PLC理论设计了畜舍自动调控方案,很好地实现风机自动启闭[6]。Liao等通过对湿帘不同材质进行比较,发现纤维湿帘设计更具降温能力,适宜厚度为10~30 cm[7]。随着理论研究的进一步深入,湿帘风机降温系统开始应用于畜舍且效果较好。龚建军等采用湿帘风机降温系统对妊娠猪舍在高温季节的降温效果进行分析,舍内温度均在25~29 ℃,热空气经湿帘可降低7.06 ℃,受外界温度变化影响小,且气体浓度均在各标准范围内[8]。由于湿帘风机降温系统适用于密闭舍,因此该系统在中国夏季肉牛舍降温方面应用较少。
随着计算机时代的来临,基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)的数值模拟方法已被用于预测估计畜舍内的气流、气体浓度或其他环境因子情况[9-10]。为提高CFD模拟精确性,Blanes-Vidal等使用4种边界条件模型对机械通风鸡舍的气流场进行模拟,发现通过调整舍内风速可提高模型精确度,利于对舍内气流的预测[11]。尽管CFD数值模拟对动物生产的应用已相当广泛,然而对于CFD最先进的研究发展还没有相应综述,且大多数模拟都没有考虑舍内动物的存在,或者是没有将试验动物等比例置于模拟畜舍内,对于动物体的模拟也只是将动物简化为发热的板状结构[12-14]。为解决动物体模型问题,邓书辉等对低屋面横向通风牛舍的气流场进行CFD数值模拟,并将与实际等比例的奶牛模型引入到计算模型中,这对于准确模拟舍内的空气流动是非常重要的[15]。Li等通过对满载猪舍的气流分布进行数值模拟,总结出确保畜舍建模精确的验证方法,为评价模拟结果准确性与精确性提供理论依据[16]。
由于湿帘风机负压通风降温系统还未在拴系肉牛舍中采用,且卷帘牛舍较少用数值模拟的方法研究,故本试验利用计算流体力学CFD的方法探究该系统肉牛舍的降温效果以及温度和气流的分布状况,并尝试对模型进行改进,为该系统的优化提供依据。
1 材料与方法
1.1 试验牛舍原型
本试验在江西省宜春市(28.25°N,115.2°E)的国家肉牛体系高安试验站进行。该地区6—9月平均相对湿度约80%,温湿指数(temperature-humidity index, THI)≥74的天气约占72%,7、8月份全月THI都在78以上[17]。试验牛舍为东西走向,长度54 m,跨度12 m,檐高4.2 m,双列中走道布置,屋顶为双坡彩钢板屋面。南北墙通长设置2.7 m卷帘窗,窗台高1.5 m。西侧山墙设有宽3 m、高3.6 m的铁门,两侧装有4台轴流风机,风机型号为EM50(蒙特空气处理设备(北京)有限公司生产),额定风量为38 048 m³/h,功率1.1 kW,风机下端距舍内地面0.5 m。东侧山墙中间装有长9 m,高1.8 m,厚150 mm的湿帘,被两根直径60 mm的构造柱分为3部分(中间湿帘尺寸为2.66 m×1.80 m,两边湿帘尺寸分别为2.57 m× 1.80 m),湿帘下端距舍内地面0.5 m(图1)。
图1 湿帘风机降温系统布置Fig.1 Arrangement plan of fan-pad cooling system
1.2 环境指标检测
1.2.1 检测方法
2014年7—8月对拴系饲养58(平均质量500 kg)头西门塔尔牛的试验舍进行环境检测,内容包括温度、相对湿度、风速、围护结构温度、肉牛体表温度和体尺。对于风速的测定:如图2a、2b所示,选取肉牛躺卧、站立和上方区域进行测定,高度为0.6、1.2、1.8 m。使用1台三维超声波风速仪81000,对75个风速测点进行测定。对于温、湿度的测定:距地面0.6、1.2、1.8 m处采用手持温湿、度测定仪(Testo625)对45个温度测点进行测定,同时2.3 m处悬挂温湿度自动记录仪(Apresys 179A-TH),每5 min自动记录1次温、湿度。对于围护结构温度、肉牛体表温度的测定:沿长度方向每隔6 m截取一个剖面,各剖面布点如图2b,使用红外热像仪(Fluke Ti400)分别测定屋面、卷帘、墙体、卧床、饲喂走道的红外温度。对于进出口边界条件的测定:如图2c、2d,使用三维超声波风速仪81000测定进出口风速,各点悬挂温、湿度自动记录仪测定湿帘与4台风机的进出口温湿度。
图2 环境指标测定点布置Fig.2 Arrangement plan of environmental testing points
各环境指标每天测定3次,测定时间10:00、14:00、18:00,此时为全天舍外温度刚刚升高、温度最高、温度开始降低的时刻,且通过对各点同一时刻的温湿度自动记录仪数据进行分析,发现1 h内温度值差异不显著,因此忽略测试时间对实测值的影响。舍内环境指标测定布点如图2a、2b(A为靠近湿帘端,E为靠近风机端,1Aa表示第1列、第1排、1.8 m高测点);舍外环境指标测定选取靠近试验舍且避免阳光暴晒、避雨处作为采样点。
1.2.2 试验仪器
表1 试验仪器表Table 1 List of test instruments
1.3 控制方程
任何流体的流动均遵循三大基本定律:质量守恒定律、动量守恒定律、能量守恒定律[18-20]。计算流体力学是将以三大定律为基础推导的微积分方程或偏微分方程转换成离散代数的形式,然后求解这些代数方程以得到离散的空间和时间点上的流场数值。本模拟中不考虑通风过程中的能量交换和组分变化,空气简化为不可压流体,定常流动,则控制方程组简化为
质量守恒方程
式中p是微元体上的压力,Pa;V是速度矢量,m/s;u、v、w分别表示流体质点速度的3个分量,m/s;τxx、τxy、τxz分别是因分子黏性作用而产生的作用在微元体表面上的黏性应力的分量;ρƒ为微元体上的体力;K为热传导率,W/(m·K);T为流体温度,℃;q为单位质量体积热的增长率;ρ为流体密度,kg/m3。
1.4 计算模型
1.4.1 牛舍模型
牛舍的3D模型如图3所示,以牛舍地面上长度(54 m)的1/2和跨度(12 m)的1/2的交叉点为坐标原点进行三维模型创建,牛舍跨度方向为X方向, 垂直于地面方向为Y方向,牛舍长度方向为Z方向。牛舍为全封闭舍,舍内气流变化主要受卷帘密闭性、肉牛位置分布影响。为了节省计算机资源,增强试验可操作性,对模型进行简化处理,模型与实体建筑等比例创建,忽略牛舍中栓牛栏杆对气流和传热的影响,忽略舍外风速(漏风等)对舍内气流的影响。
图3 湿帘风机纵向通风系统牛舍三维几何模型Fig.3 Three-dimensional geometric model of fan-pad evaporative cooling system of beef cattle barn
1.4.2 肉牛模型
肉牛的3D模型如图4所示:由于牛舍中肉牛的存在对舍内气流场和温度场均会产生一定的影响,因此将肉牛模型与实际牛体等比例创建引入到计算模型中,对于提高模拟的准确性十分重要。本文根据实测的10头试验牛的体高、体尺,等比例创建了肉牛三维模型。考虑到肉牛的耳朵、尾巴、蹄等细小部位在划分网格时需要大量的网格,而这些部位对舍内气流场的影响较小,为了节省计算资源,在不影响模型精度的前提下,创建模型时忽略了牛的这些部位。
图4 肉牛模型及网格划分Fig.4 Three-dimensional geometric model and meshing of beef cattle
1.4.3 网格划分
模拟时,网格采用非结构化四面体网格,在气流进出口处对网格进行加密处理,以确保气流场的精确模拟。经过网格无关性检测,确定最大网格尺寸为1 024 mm,风机、湿帘等局部网格最大尺寸为256 mm,肉牛表面网格最大尺寸为128 mm,网格单元数量为1 711 124个。
1.4.4 材料定义
通过查阅相关资料和计算[21-24],定义了围护结构和肉牛的密度、比热和导热系数。其中肉牛的密度为1 080 kg/m3,比热为3 500 J/(kg·K),导热系数为0.491 W/(m·K),产热量为280.607 3 W/m3;表2为维护结构材料参数。
表2 围护结构材料参数Table 2 Parameters of building envelopes materials
1.5 流体域及边界条件
1.5.1 湿帘入口
为准确模拟空气流经湿帘时压力损失与气流速度之间的关系,湿帘区域设置为多孔介质。进风口设置为速度入口(velocity inlet),经测定,过帘风速分别为1.49、1.52、1.54 m/s,风速角度垂直于边界,初始温度为300.87 K(27.7 ℃)。
由于随着风速的增加,通风阻力也会显著提高[25]。有限厚度的多孔介质的黏性阻力系数与惯性阻力系数根据Darcy定律如下式所示[26-27]
式中Δppad为压力降,Pa;1/α为黏性阻力系数,1/m2;C2为惯性阻力系数,1/m;μ为空气动力黏度,Pa·s;vpad为过帘风速,m/s;ρ为空气密度,kg/m3;Δm为湿帘厚度,m。
牛舍湿帘的阻力特性曲线表达式为[15]
根据式(6)和式(7)计算多孔介质的黏性阻力系数1/α和惯性阻力系数C2。
1.5.2 风机出口
出风口设置为基于压力出口的排风扇边界(exhaust fan),由测定得:四台风机的风速大小分别为3.77、3.89、3.82、3.91 m/s,并依据风速推算出目标流量与压强跃升量,如表3所示。
表3 排风扇边界条件Table 3 Boundary condition of fan
1.5.3 温度边界
流场中其他壁面均设置为无滑移的墙面边界,热力学边界设置为温度边界条件,根据红外热像仪测定数据,具体设定数值如表4所示。
表4 温度边界条件Table 4 Boundary condition of temperature
1.6 数值求解
采用Fluent软件进行数值求解,模拟选用realizable k-ε湍流模型,近壁区采用标准壁面函数,控制方程采用基于有限体积的离散方法,压力-速度耦合选用SIMPLE算法,动量和湍流动能选用二阶迎风格式。
2 结果与分析
2.1 CFD模拟验证
2.1.1 气流场的验证
气流场采用相对误差作为模拟值精确度的衡量指标。相关研究对猪舍或LPCV牛舍进行CFD模拟过程中,测定点的平均相对误差范围多处于17.1%~30.8%之间,模拟值与实测值具有较高的吻合度[15,28-29]。
图5a为本试验各测定点风速实测值与模拟值。通过对气流场的吻合度分析发现,在75个风速测定点中,E1a、E1b、E1c、A5a、E5a 5个测点实测风速过小,判断为异常值,认为是肉牛挡风所致。剔除异常值后,气流场的相对误差范围为0.16%~94.41%,平均相对误差34.53%,略高于理想值。
2.1.2 温度场的验证
温度场也采用相对误差作为模拟值精确度的衡量指标。相关研究对猪舍与LPCV奶牛舍的模拟中,实测值与模拟值的最大绝对误差为1.4 ℃,平均相对误差0.5%~2%之间,认为温度的模拟值与实测值之间拟合度较高[28-30],但是这些模拟多为空载试验获得的模拟结果。
图5b为本试验各测定点12:00时刻温度实测值与模拟值的比较,通过对温度场的吻合度分析发现,45个温度测点的相对误差范围为0.09%~10.74%,平均相对误差4.71%。
2.1.3 验证结果分析
首先,经过实际测定,该试验肉牛舍平均温度为31.06 ℃,属于高温环境,而牛的产热量根据CIGR公式计算而来,由于高温时牛的体热调节导致产热量增加但无法找到修正方法,故牛的实际产热量高于计算值,这是造成温度实测值偏高的主要原因;其次,该试验舍为卷帘牛舍,其隔热性能较猪舍与LPCV牛舍差,导热性能快,从而造成温度实测值偏高;最后,大多模拟采用空载畜舍进行吻合性验证,或将动物体简化为板状结构,且模拟中动物模型的位置是固定的,但实际饲养中肉牛的排列、走动、分布等时刻变化,这是影响风速吻合性验证不理想的主要原因。
虽然本试验吻合性不理想,但图5中实测值与模拟值表达的变化趋势较一致,尤其风速模拟为靠近湿帘端和风机端风速较高,而中间区域风速较低,与实际趋势吻合,因此认为该模型能够模拟实际状况下的风速与温度变化,可以基于此模型来预测湿帘-风机降温系统的应用效果。
2.2 模拟结果
由于牛体高约1.3 m,该模拟截取的Y=1 000 mm的截面恰为牛体高度的中部区域、X=3 000 mm的截面恰为牛体长度的中部区域,以此表示肉牛活动区域,对于实际生产具有代表性。
2.2.1 气流场的模拟结果
根据舍内Y = 1000 mm平面的气流速度模拟结果,如图6a所示,可知气流由湿帘进入牛舍,高风速区主要集中在饲喂走道,风速为0.9~1.2 m/s,造成通风资源浪费;除湿帘风机附近区域风速较大,中部的活动区域风速小于0.6 m/s。如图6b所示的模拟结果,在X = 3 000 mm平面上,气流进入牛舍后迅速卷入牛舍上部,在牛舍上部形成高速区,风速为0.6~1.2 m/s,而舍内中部的肉牛附近风速更低,风速几乎为0。
2.2.2 温度场的模拟结果
根据图6c所示的模拟结果,可知湿帘风机纵向通风系统应用于肉牛舍具有较好的降温效果,舍内温度可达28.0~30.6 ℃(301.15~303.75 K),利于夏季肉牛养殖。但牛舍的长度方向存在温差,近湿帘端形成一块低温区,牛舍跨度方向温度差异不明显。图6d模拟结果表明:牛舍高度方向的温度差异不明显,温度集中在29.0~30.2 ℃(302.15~303.35 K)范围,达到较好的降温效果。结合实际测定情况,此时舍外实测温度为36.8 ℃,舍内肉牛活动区域实测温度为31.1 ℃,说明该系统降温效果显著。此外,图中红色区域表示由于肉牛产热对牛舍空气加热产生的高温部位。
图6 截面气流场与温度场模拟结果Fig.6 Simulated results of airflow field section and temperature field section
2.3 通风系统改进
2.3.1 通风系统优化设计
为解决舍内肉牛活动区域气流较小的问题,该试验提出设计走道及天花板导流板的改进措施,饲喂走道导流板长度3 m,距湿帘角度60°,每间隔6 m设置1块天花板导流板,高度2 m。并对改进后的牛舍气流场与温度场进行模拟,验证改进措施是否有效(图7)。
2.3.2 改进后模拟结果与分析
由图8a、8b可知,走道导流板有效地将气流引向两侧,在肉牛体附近形成新的气流高速区,风速可达0.6~0.9 m/s;同时天花板导流板有效降低了屋顶高度,除了导流板之间有少量湍流外,大部分气流不会流向屋顶上部,明显提高舍内肉牛活动区域的气流均匀性。与改进前模拟结果对比,肉牛活动区域风速提高0.3~0.6 m/s。由图8c、8d可知,改进措施进一步扩大了低温区范围,舍内温度梯度差异不明显。全舍温度处于29.0~31.0 ℃(302.15~304.55 K),利于缓解肉牛发生热应激。
图7 畜舍改进措施Fig.7 Optimization design of beef cattle barn
图8 改进后气流场与温度场模拟Fig.8 Simulated results of airflow field and temperature field after optimization
邓书辉等提出对LPCV牛舍的气流组织改善措施:为防止气流向牛舍上部偏转,在饲喂通道内侧颈枷上方增加挡风板,可将气流重新导向下部空间,显著增加采食通道和卧床区域的空气流速[15]。吕洁等通过改变低屋面横向通风牛舍上部挡风板的倾斜角度来改善牛舍内空气均匀度,并对其气流场进行数值模拟,结果表明:当挡风板与垂直方向夹角为60°时,牛舍中气流分布最为均匀,牛只生存高度的气流也最合适。由此可见,增加导流板的改善措施是可行的[31]。
3 结 论
本研究对湿帘风机纵向通风系统肉牛舍进行了三维数值模拟和现场实际测量,得出以下结论:
1)计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)数值模拟表明,牛舍内气流分布不均,饲喂走道与屋顶风速高,可达0.9~1.2 m/s,肉牛活动区域风速较低,均小于0.6 m/s。同时,舍内温度分布不均,湿帘端与风机端存在温差,不利于肉牛饲养。
2)运用建立的模型对该降温系统进行优化,即在饲喂走道和屋顶安装导流板,改进后肉牛活动区域的风速明显提高,可达0.6~1.2 m/s。同时,低温区范围扩大,舍内温度差异不明显,全舍温度处于29.0~31.0 ℃(302.15~304.55 K),表明数值模拟效果较好,改善了肉牛的环境条件。
CFD模拟不作为一项精确描述某一事物的技术,模拟的结果表达的是一种趋势。综上所述,该模型可用于模拟舍内气流场与温度场,为指导该形式牛舍的优化设计提供依据。
[1] Soliman E B, Abd-El-Moty A K I, Fahmy S T M, et al. Some physiological responses of lactating Friesian cows to dietary fat supplementation[J]. Alexandria Journal of Agricultural Research, 2001, 46(3): 21—29.
[2] Sanchez B. Nutritionist has role in reducing effects of heat stress[J]. Feedstuffs, 2003, 75(19): 10—12.
[3] Malli A, Seyf H R, Layeghi M, et al. Investigating the performance of cellulosic evaporative cooling pads[J]. Energy Conversion and Management, 2011, 52(7): 2598—2603.
[4] Sethi V P, Sharma S K. Survey of cooling technologies for worldwide agricultural greenhouse applications[J]. Solar Energy, 2007, 81(12): 1447—1459.
[5] Morris L G. Some aspects of the control of plant environment[J]. Journal of Agricultural Engineering Research ,1956,1:156—166.
[6] Huang Y I, Hsieh K W, Cheng C C. Application of programmable logic controller for environmental control management in livestock building with evaporative cooling pad system[J]. Journal of Taiwan Livestock Research, 2000, 33(4): 384—396.
[7] Liao Chungmin, Singh S, Wang Tinsen. Characterizing the performance of alternative evaporative cooling pad media inthermal environmental control applications[J]. Journal of Environmental Science & Health Part A, 1998, 33(7): 1391—1417.
[8] 龚建军,雷云峰,何志平,等. 高温季节“湿帘-风机”系统降温效果研究[J]. 家畜生态学报,2016,37(1):46—52. Gong Jianjun, Lei Yunfeng, He Zhiping, et al. Investigation on cooling effect of cooling pad-fan system during hot season[J]. Acta Ecologae Animalis Domastici, 2016, 37(1): 46—52. (in Chinese with English abstract)
[9] Harral B B, Boon C R. Comparison of predicted and measured air flow patterns in a mechanically ventilated livestock building without animals[J]. Journal of Agricultural Engineering Research, 1997, 66(3): 221—228.
[10] Zhang G, Svidt K, Bjerg B, et al. Buoyant flow generated by thermal convection of a simulated pig[J]. Transactions of the ASAE, 1999, 42(4): 1113—1120.
[11] Blanes-Vidal Victoria, Guijarro Enrique, Balasch Sebastian, et al. Application of computational fluid dynamics to the prediction of airflow in a mechanically ventilated commercial poultry building[J]. Biosystems Engineering, 2008, 100(1): 105—116.
[12] De Paepe Merlijn, Pieters Jan G, Cornelis Wim M, et al. Airflow measurements in and around scale model cattle barns in a wind tunnel: Effect of ventilation opening height[J]. Biosystems Engineering, 2012, 113(1): 22—32.
[13] Gilkeson C A, Thompson H M, Wilson M C T, et al. Quantifying passive ventilation within small livestock trailers using Computational Fluid Dynamics[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2016, 124: 84—99.
[14] Benjamin I J, McMillan D R. Stress (heat shock) proteins[J]. Circulation Research, 1998, 83(2): 117—132.
[15] 邓书辉,施正香,李保明,等. 低屋面横向通风牛舍空气流场CFD模拟[J]. 农业工程学报,2014,30(6):139—146. Deng Shuhui, Shi Zhengxiang, Li Baoming, et al. CFD simulation of airflow distribution in low profile cross ventilated dairy cattle barn[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(6): 139—146. (in Chinese with English abstract)
[16] Li Rong, Nielsen P V, Bjerg B, et al. Summary of best guidelines and validation of CFD modeling in livestock buildings to ensure prediction quality[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2016, 121: 180—190.
[17] 汪银锋,李素平,高腾云,等. 肉牛舍温热环境对肉牛生理指标的影响[J]. 家畜生态学报,2009,30(3):56—59. Wang Yinfeng, Li Suping, Gao Tengyun, et al. The thermal environment influence on the physiology target on beef cattle in beef cattle cowshed[J]. Acta Ecologiae Animalis Domastici, 2009, 30(3): 56—59. (in Chinese with English abstract)
[18] 王福军. 计算流体动力学分析:CFD 软件原理与应用[M].北京:清华大学出版社,2004:7—11.
[19] John D Anderson. 计算流体力学入门[M]. 北京:清华大学出版社,2010:47—60.
[20] 李先庭,赵彬. 室内空气流动数值模拟[M]. 北京:机械工业出版社,2009:32—36.
[21] 严寒和. 寒冷地区居住建筑节能设计标准:JGJ 26-2010 [S].
[22] 胡达明,赵士怀,黄夏东,等. 建筑节能设计中围护结构用材料的隔热性能及其相关性探讨[J]. 建筑砌块与砌块建筑,2007,(4):8—11.
[23] 朱新荣,刘加平. 关于底层地面传热系数的探讨[J]. 暖通空调,2008,38(5):105—108. Zhu Xinrong, Liu Jiaping. Study of ground floor heat transfer coefficients[J]. HVAC, 2008, 38(5): 105—108. (in Chinese with English abstract)
[24] El Houssine Bartali, Frederick Wheaton. CIGR handbook of agricultural engineering, volume II: Animal production and aquacultural engineering[J]. American Society of Agricultural Engineers, 1999(2): 31—49.
[25] 田海林,李曦,孙梦瑶,等. 常用湿帘产品的技术性能测试[J]. 农机化研究,2013,35(4):148—151. Tian Hailin, Li Xi, Sun Mengyao, et al. Technical performance testing of commonly used specifications wet pad[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2013, 35(4): 148-151. (in Chinese with English abstract)
[26] Wu B, Gebremedhin K G. CFD development and simulation of flow fields in ventilated spaces with multiple occupants[J]. Transactions of the ASAE, 2001, 44(6): 18—39.
[27] 朱红钧. FLUENT 流体分析及仿真实用教程[M]. 北京:人民邮电出版社,2010:19—35.
[28] 王小超,陈昭辉,王美芝,等. 冬季猪舍热回收换气系统供暖的数值模拟[J]. 农业工程学报,2011,27(12):227—233. Wang Xiaochao, Chen Zhaohui, Wang Meizhi, et al. Numerical simulation of heat supply for heat recovery ventilation system of piggery in winter[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(12): 227—233. (in Chinese with English abstract)
[29] 林加勇,刘继军,孟庆利,等. 公猪舍夏季温度和流场数值CFD模拟及验证[J]. 农业工程学报,2016,32(23):207-212. Lin Jiayong, Liu Jijun, Meng Qingli, et al. Numerical CFD simulation and verification of summer indoor temperature and airflow field in boar building[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(23): 207—212. (in Chinese with English abstract)
[30] 邓书辉,施正香,,李保明. 低屋面横向通风牛舍温湿度场CFD模拟[J]. 农业工程学报,,2015,31(9):209—214. Deng Shuhui, Shi Zhengxiang, Li Baoming, et al. CFD simulation of temperature and humidity distribution in low profile cross ventilated dairy cattle barn[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(9): 209—214. (in Chinese with English abstract)
[31] 吕洁,吴亚平,周勃. 低屋面横向通风牛舍倾斜挡风板流场数值模拟[J]. 沈阳工业大学学报,2015,37(6):700—704. Lü Jie, Wu Yaping, Zhou Bo, et al. Numerical simulation forflow field of sloping wind deflector in low profile cross ventilation cow barn[J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2015, 37(6):700—704. (in Chinese with English abstract)
Numerical simulation of environmental conditions for fan-pad evaporative cooling system of beef cattle barn in summer
Chen Zhaohui1,2, Ma Yichang1,2, Liu Rui3, Guo Fei1,2, Liu Jijun1,2※, Yang Shitang4
(1. College of Animal Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2. State Key Laboratory of Animal Nutrition, Beijing 100193, China; 3. Computer Science, North Carolina State University, Raleigh 27606, America; 4. Yufeng Agriculture Co., Ltd. Gao’an 330800, China)
Although fan-pad tunnel ventilation evaporative cooling system is energy efficient and environmental friendly, which consists of a fan on one sidewall and a pad on the other sidewall, is rarely applied in beef cattle barn. The cooling efficiency of the fan-pad evaporative system can reach more than 85%. With the advent of the computer age, computational fluid dynamics (CFD) technology is widely used to predict the movement of air or other environmental factors. In order to study the effects of fan-pad evaporative cooling system applied in beef cattle barn in summer, the CFD technique was used to simulate airflow and temperature distribution inside the barn, based on the environmental index measurement, to improve and optimize the effect of the system. The barn building was 54 m long, 12 m wide and 4.2 m at height, window sill height was 1.5 m, and electric curtain was 2.7 m high. There were 58 beef cattle averaged 500 kg of weight included in the study. In the simulation, the beef cattle were introduced into the model according to equal proportion, a realizable k-ε model was built, and the SIMPLE (semi-implicit method for pressure linked equation) was used for the pressure velocity coupling. Measurements experiments were implemented from July to August, 2014. Seventy-five measurement points were dispersed uniformly in the building at 3 different heights as 0.6, 1.2 and 1.8 m above the bed floor, which respectively represented the lying down area, activity area and head above. For each measurement point, both air velocities and temperatures were recorded, using a three-dimensional anemometer and a temperature and humidity instrument respectively. Measurements were conducted at 10:00, 14:00 and 18:00. These measurement indices were used for the validation of the anastomosis. Meanwhile, the velocity and the temperature of fan and pad were also measured. The temperatures of walls, floors and ceiling were recorded by thermal infrared imager (Fluke Ti400), which were used for modeling. After the simulation was completed, the results showed that the temperature distribution was uniform, but affected by the beef cattle in the barn, and the air distribution was uneven, the high air velocity area was mainly concentrated in the roof and feeding aisle with 0.9-1.2 m/s, and the wind speed of beef cattle activity area was less than 0.6 m/s, which could not meet the feeding standards. The CFD model was validated via comparison with the field experimental results at the same locations by the sensors. Comparison between simulations and measurements showed that the relative errors were 0.16%-94.41% after 5 outlier elimination, the average relative errors were 34.53%. For the 45 temperature measuring points, the relative errors were 0.09%-10.74%, the average relative error was 4.71%, which indicated that there was a good fit between field measurement and numerical simulation. Without changing the envelope and indoor barn structure, a guide plate was arranged inside, making the uniformity of the temperature and airflow field in the room improved significantly and the cooling effects more significant. Therefore, this study can provide references for the optimization design and environment regulation of fan-pad evaporative cooling system of beef cattle barn.
temperature; models; flow; beef cattle barn; fan-pad evaporative cooling system; tunnel ventilation; CFD
10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.028
S823.9+2
A
1002-6819(2017)-16-0211-08
陈昭辉,马一畅,刘 睿,郭 霏,刘继军,杨食堂. 夏季肉牛舍湿帘风机纵向通风系统的环境CFD模拟[J]. 农业工程学报,2017,33(16):211-218.
10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.028 http://www.tcsae.org
Chen Zhaohui, Ma Yichang, Liu Rui, Guo Fei,Liu Jijun, Yang Shitang. Numerical simulation of environmental conditions for fan-pad evaporative cooling system of beef cattle barn in summer[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(16): 211-218. (in Chinese with English abstract)
doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.16.028 http://www.tcsae.org
2017-03-29
2017-07-07
公益性行业(农业)科研专项基金南方地区草食家畜舍饲小气候调控技术研究(201303145);国家肉牛耗牛产业技术体系(CARS-38)
陈昭辉,男,浙江乐清人,副教授,研究方向为畜牧环境工程。北京 中国农业大学动物科技学院,100193。Email:chenzhaohui@cau.edu.cn。※通信作者:刘继军,男,吉林榆树人,教授,研究方向为畜牧环境工程。北京 中国农业大学动物科技学院,100193。Email:liujijun@cau.edu.cn。