热泵驱动热管式辐射供热装置的实验研究
2018-10-16
(北京工业大学环境与能源工程学院 北京 100124)
自2013年初,我国大面积遭遇了不同程度的雾霾天气。京津冀多个城市PM2.5的来源解析结果表明,燃煤排放出的多种污染物是形成PM2.5污染的主要来源。加快郊区及城市上风口的农村地区采暖“煤改电”工程建设,是实现空气治理行动计划目标的重要措施[1]。目前“煤改电”主流家用采暖设备为小型空气源热泵和分体式风冷热泵型空调器。家用小型空气源热泵采用蒸气压缩式热泵加水循环,通过水泵将热量输送到室内,此种设计需对热泵系统和水系统协调准确控制,系统构造复杂,安装和检修困难较大,同时须着重考虑冬季运行安全及水路的防冻问题。普通风冷热泵型分体式空调用风机供热,产生的热空气从上至下循环,不符合供暖的空气动力学及热力学原理,长时间运行后换热器内积累尘土和有害细菌并产生异味,对人体健康造成损害[2]。
热管是一种高效的两相传热装置,与常规散热器相比热管散热器的传热性能更好。国外对于将热泵与高效率传热热管相结合也有相关研究。N. Chotivisarut等[3-4]采用热管散热器将水箱里的热量抽出冷却热水。Zhang Xingxing等[5]将热管应用于太阳能换热装置,结果表明性能系数比传统换热器提高了1.5~4倍。H. Lim等[6]将热管应用于地源热泵的蒸发器端,蒸发器置于热管散热器内,结果表明:与普通直接膨胀式相比性能系数提高10.3%;与复合回路换热型式相比性能系数提高21.1%。C. Sebarchievici等[7-8]将热管应用于地源热泵,通过热管复合的地板将热量供给办公室。
本文提出的热泵驱动热管式辐射供热装置,结合了热泵与热管的优势,解决了现有空气源热泵安装困难、用户体验差、供热速度慢和供暖效率低的问题,提高了整个热泵系统的舒适度、供热速度和运行效率。
1 系统原理
热泵驱动热管式辐射供热装置如图1所示。系统包括热泵和热管散热器两部分,热泵由压缩机、冷凝器、节流装置和蒸发器组成;热管散热器由多个热管组成,通过集液管连接并与热泵的冷凝器隔离焊接。工作过程为:压缩机排出的高温高压制冷剂气体通过冷凝盘管与热管散热器中的工质换热,冷凝后的制冷剂液体经节流后进入蒸发器,在蒸发器中蒸发吸热,蒸发后的制冷剂气体回到压缩机。热管散热器中的工质吸热后热管启动,通过辐射和自然对流将热量传递给室内。
图1 热泵驱动热管式辐射供热装置Fig.1 The heat pipe radiation heating device driven by heat pump
2 热力学分析模型
2.1 热泵工作过程
热管散热器输出的热量由热泵提供,热管散热器表面和室内环境的温差驱动散热器向室内散热。
制热量Q:
Q=m(h2-h3)
(1)
式中:m为制冷剂质量流量,kg/s;h2、h3分别为图1中2、3点处的焓值,kJ/kg。
制热COP:
(2)
式中:P为压缩机的输入功率,kW。
2.2 辐射和自然对流换热
热管散热器和室内空间的换热主要包括辐射和自然对流两部分,热管散热器通过自然对流与房间的换热量为[9-12]:
Qc=hcA(ts-troom)
(3)
式中:Qc为热管散热器通过自然对流与空间的换热量,kW;A为热管散热器的表面积,m2;hc为表面传热系数,W/(m2·℃);ts为热管散热器表面温度,℃;troom为房间温度,℃。
hc由以下公式决定[13]:
湍流:hc=1.31(θ)0.33
(4)
(5)
流体流动特性(湍流或层流)可以由两个无量纲数(格拉晓夫数和普朗特数)决定:
层流:104 (6) 湍流:109 (7) 普朗特数可从经验表达式中得到[14]: Pr=0.680 +4.69×107(tk+540)2 (8) (9) (10) 式中:β为流体体积膨胀系数;g为重力加速度,m/s2;l为特征长度(散热器高),m;θ为散热器表面和室内空气的温差,℃;v为运动黏度,m2/s。 热管散热器通过辐射与房间换热的换热量为[15]: (11) 式中:ε取0.9;σ为5.670 3×10-8W/(m2·K4);A为散热器表面积,m2;ts为热管散热器表面温度,℃[16]。 根据式(3)~式(11),设计了一种全新的用于室内加热的热管散热器(适用于1 HP压缩机),结构如图1(b)所示。结构特征:U型热管并排连接在集液管上,U型管表面焊接平板翅片,起固定U型管和增加散热面积的作用,热泵的冷凝器插入底部集液管,冷凝热传递给热管散热器内的液体工质。结构尺寸如表1所示。 表1 热管散热器的主要结构尺寸Tab.1 Main structural dimension of heat pipe radiator 热泵驱动热管式辐射供热装置安装在在焓差室进行实验,室内侧和室外侧均可提供特定的空气温度和湿度,室内、室外侧送风由顶部通过均流孔向下均匀送至房间内。实验原理如图2所示。 P压力测点;T温度测点。图2 热泵驱动热管式辐射供热装置实验原理Fig.2 Experimental principle of heat pump driven heat pipe radiation heating device 为更好的评价系统性能,本实验对其主要部位的温度传感器、压力传感器及冷却水流量计、压缩机功率计、量热器功率计等仪表进行了标定,主要实验仪器参数如表2所示。 表2 主要实验仪器Tab.2 The parameter of main experiment sensors 在室内温度为18~22 ℃,室外温度为-15~0 ℃的工况下,Pt100的测量精度为±0.15 ℃,热泵工质为R22时,分别研究了热管散热器充注R22、R32、R410A和R134a时的热管表面温度分布、制热量、制热COP等性能参数。 图3所示为系统启动过程热管散热器表面温度分布。当室外温度为-5 ℃,室内温度为20 ℃时,热泵冷凝温度在30 min内从20 ℃升至40 ℃。随着热泵冷凝器温度的升高,热管散热器表面温度持续上升,热管表面温度与热泵冷凝温度之间的温度梯度在30 min内逐渐减小并趋于稳定。稳定状态下冷凝温度与热管表面的温差仅为1~1.5 ℃。因为冷凝器和热管蒸发段仅通过铜管壁面传热,传热热阻非常小而传热面积相对较大。 图3 系统启动过程热管散热器表面温度分布Fig.3 Temperature distribution of heat pipe radiator surface at starting process 图4所示为在环境温度分别为-15、-10、-5、0 ℃时,热管散热器表面的温度分布状况(t1~t15为均匀分布在热管散热器表面的15个温度测点的温度)。由图4可以看出,环境温度越低,热管散热器表面温度越低。在同一环境温度下,散热器表面温度最大和最小值之间温差小于1 ℃。表明热管散热器具有良好的表面温度分布均匀性,能有效地向周围环境辐射热量。 图4 不同环境温度下热管散热器表面温度分布Fig.4 Temperature distribution of heat pipe radiator surface under different temperature 图5所示为不同充注比率下系统的制热性能变化。充注比率定义为充注液体工质体积与热管散热器内部总容积的比值。图6所示为最佳充注比率下各工质制热COP。由图5和图6可知,当工质为R32和R410A时系统可得到较高的制热量和制热COP。R32的制热COP比R134a高约2.7%。系统制热量和制热COP随工质充注比率的增大先升高后降低,R32的最佳充注比率为14%,R410A、R22和R134a的最佳充注比率为10%。在最佳充注比率下,R32获得系统最高的制热COP。 图5 热管散热器充注比率不同时系统的制热性能变化Fig.5 The variation of heating performance with different working fluid charge ratio 图7所示为当室外温度to分别为-15、-10、-5、0 ℃,室内温度ti为18~22 ℃时,热管按最佳充注比率充注R32时系统制热COP的变化。由图7可以看出系统制热COP随环境温度的升高而升高,在室外温度相同时,系统制热COP随室内温度的升高而降低。 图6 最佳充注比率下各工质制热COPFig.6 The variation of heating COP under optimal working fluid charge ratio 图7 不同工况下热管散热器按最佳充注比率充注R32时系统制热COPFig.7 The variation of heating COP with optimum mass filling ratio of R32 of heat pipe radiator under different condition 本文提出了热泵驱动热管式辐射供热装置的循环原理,搭建了空气源热泵和热管散热器相结合的实验装置,通过实验研究工质种类和工质充注比率对热管散热器的工作性能的影响,不同工况下系统的制热量和制热COP的变化,得到以下结论: 1)热泵驱动热管式辐射供热装置启动过程快,常温下30 min内达到稳定运行状态。 2)热管散热器表面温度分布均匀,最大表面温度和最小表面温度差小于1 ℃。 3)热管散热器充注R32时可得到最高的制热量和制热COP。系统的制热COP随充注比率呈先增大后减小的趋势,最佳充注比率为0.1。 4)热泵冷凝温度和热管表面温度的温差为1~1.5 ℃。 5)当室内温度为22 ℃,室外温度为-15~0 ℃时,制热COP可分别达到2.55和4.1。 本文受北京市教委科技计划项目(SQKM201810005011)和2017年度北京市优秀人才培养资助项目(2017000026833TD02)资助。(The project was supported by the Science and Technology Plan Project of Beijing(No.SQKM201810005011)and 2017 Beijing Excellent Talent Training Fund (No. 2017000026833TD02).)3 实验装置与测试
4 实验结果与分析
5 结论