基于CFD模拟的烟气在吸烟室中的扩散状态研究

舒 璠，王 予，潘晓薇，吴君章，陶 红,曾劲松*

(1.华南理工大学 植物纤维研究中心，广东 广州 510640；2.华南理工大学，制浆与造纸工程国家重点实验室，广东 广州 510640；3.广东中烟工业有限责任公司，广东 广州 510385)

随着人们生活水平的提高，人们对降低香烟烟气危害越来越重视，如何设计净化香烟烟雾的吸烟室，使净化后的空气符合环境标准，已经成为科研人员的研究重点。目前降低吸烟室有害气体浓度的主要措施有三种[1-5]：一是从源头减少有害气体产生；二是加大新风量；三是改善排风系统。目前，烟气的模拟多针对卷烟烟丝和滤嘴部分，杜亮[6]、余其昌[7]对烟丝部分进行了数值模拟，得出不同卷烟纸厚度、不同卷烟纸孔隙率下烟气在烟丝的扩散和流动状态。唐大荣[8]、文建辉[9]等以卷烟滤嘴为研究对象，基于CFD 模拟，研究了烟气粒子在滤嘴中的扩散、截留机理，得出了不同结构的滤嘴对于烟气中粒相物的过滤效率。但是，运用CFD技术对吸烟室内的烟气扩散进行数值模拟的研究很少。宋黎[10]运用CFD技术对室内的有毒有害气体的扩散进行了模拟，分析了送风速度和释放源位置对有毒有害气体浓度场的影响，但并未建立吸烟室模型，对于吸烟室的选型无指导意义。

本次研究利用CFD技术建立吸烟室的三维模型，并利用步进电机实验得到模拟的初始数据，利用PIV实验测量烟气速度，对CFD模型的准确性进行验证，最终模拟得到不同的送排风方式、烟气源量和新风风量下，吸烟室内部烟气速度场分布和CO质量分数分布等数据，比较不同工况下的吸烟室的有害气体净化效率，对于吸烟室的选型提供了数据参考与指导。

1 实验装置与方法

吸烟机和PIV系统为主要的实验装置。吸烟机用来模拟卷烟抽吸的过程，提供模拟的初始数据。实验过程中利用流量计测量烟气流量；利用剑桥滤片采集烟气固相并进行称重，得到固相质量；利用铝箔采样袋采集烟气气相并进行称重，得到气相质量，将铝箔采样袋中的烟气经过气相色谱仪，经分析确定烟气成分，为后续的模拟提供初始数据。PIV系统用于测量吸烟室内烟气的速度，将实验结果和模拟结果进行对比，验证模型的准确性。

如图 1 所示，吸烟机包含以下几部分：步进电机、电机控制箱、抽吸套筒、流量计、单向阀以及金属烟嘴，主要是利用步进电机的前后运动，带动抽吸套筒，对桶内的烟气进行抽吸和排出。抽吸开始前，用镊子将剑桥滤片放入金属烟嘴中，完全密封后点燃烟支并开始抽吸100 mL烟气，利用流量计测量抽吸烟气的流量。抽吸完成后，用100 mL注射器将抽吸套筒内的烟气全部注射到铝箔采样袋中。实验过程中，分别对铝箔采样带和剑桥滤片抽吸前后的质量进行称重测量，计算烟气中的气相质量分数为91.34%，粒相、气相物质的总质量为0.145 g。

图1 卷烟烟气收集实验装置[6]Fig.1 Experimental facility for cigarette smoke collection[6]

如图2所示，PIV的原理主要是利用激光发射器，在烟气所在的位置形成激光平面，在垂直于激光平面的方向上放置CCD相机，利用CCD相机拍摄图片，通过电脑计算两张图片之间同一示踪粒子的移动距离、时间，得出烟气的速度分布矢量图、云图。其中，PIV系统最大输出800 mJ，脉冲持续时间4 ms，波长1 064 nm、532 nm；CCD 相机分辨率为2 048×2 048。

图2 PIV原理简图Fig.2 The principle diagram of PIV

2 数值模拟

2.1 吸烟室的模型建立与网格划分

如图3所示，通过proe初步建立起吸烟室的三维模型，整体吸烟室为2 m×2 m×2.5 m的长方体。吸烟室中共有4个座位供烟客抽烟，因此烟气源共4个，1、2号座位距离壁面0.75 m，3、4号座位距离壁面0.55 m，烟气产生位置的高度为1.5 m。在房间的4个角落设有4个侧面风口，顶部是一块风口顶板。当吸烟室的送排风方式为侧送上排时，侧面风口为新风口，顶部风口为排风口；当吸烟室的送排风方式为上送侧排时，顶部风口为新风口，侧面风口为排风口。使用 CFD 软件构建吸烟室的三维模型，网格划分采用八叉树法，网格数量约为 2 000万。

图3 吸烟室的三维模型Fig.3 Three-dimensional model of smoking room

2. 2 控制方程与边界条件

本次吸烟室烟气模拟采用Realizable的k-ε湍流模型，控制方程为：

Gk+Gb-ρε-Ym

(1)

(2)

边界条件采用速度进口和压力出口，采用WALL 边界作为模型的壁面条件，同时选择无滑移固壁面，并使用标准壁面函数处理近壁区。采用组分运输模型模拟烟气在吸烟室内的流动与扩散。本次模拟在对照组的基础上改变3个参数，共做了4组吸烟室的模拟，具体的边界条件及相关参数如表1 所示。

表1 4组吸烟室模拟的边界条件及相关参数

2.3 其他设置

此次模拟选用压力(Pressure-based)求解器，压力-速度耦合选用COUPLE 算法，动量方程选用1阶迎风格式。

3 数值模拟结果

通过之前所设置的边界条件和相关参数，共进行了4组吸烟室模拟，得到了t=15 min时4种状态下的吸烟室内的烟气速度分布、CO质量分数分布。

3.1 速度场分布

图4是烟气源所在位置的吸烟室纵向截面的速度场分布，速度范围为0～0.2 m/s。可以看出，室内的烟气气流在经过座位的时候速度较大，因为烟气在经过桌椅的时候产生绕流和回流，且在相同的流量下，流通面积下降，导致流速增大。在烟气经过墙壁的时候，由于烟气碰到墙壁障碍物引起回流，以及烟气在壁面的累积，导致烟气气流速度在局部加快，所以在部分壁面形成了较大的烟气气流速度，最明显的就是实验组2，因为产生的烟气较多，墙壁处累积的烟气越多，越容易发生烟气回流的现象。

图4 烟气源所在位置的吸烟室纵向截面的速度场分布Fig.4 Longitudinal cross-section velocity field distribution of the smoking room in air source location

图5是烟气源所在纵向轴线的速度分布，将实验组1和对照组对比，使用fluent计算得出对照组的室内平均烟气速度为0.083 m/s，实验组1的室内平均烟气速度为0.068 m/s，可以看出上送侧排的吸烟室内，烟气的整体速度较低。将实验组2和对照组对比，使用fluent计算得出实验组2的室内平均烟气速度为0.092 m/s，可以看出当烟气源量增加的时候，室内的整体烟气速度、烟气浓度都呈现明显的上升趋势，且烟气源所在位置的烟气速度上升幅度较大，因为烟气浓度增大，烟气气流与送排风气流混合，产生漩涡，产生较强烈的湍动，流速增大。将实验组3和对照组对比，使用fluent计算得出实验组3的室内平均烟气速度为0.033 m/s，发现当新风速度下降后，室内整体的烟气速度下降得更加明显。

图5 烟气源所在纵向轴线速度场分布Fig.5 Longitudinal axis speed field distribution in smoke source location

3.2 CO质量分数分布

图6是烟气源所在位置的吸烟室纵向截面的CO质量分数分布，可以看出，上送侧排的送排风方式下，吸烟室的CO质量分数从上到下依次上升，CO质量分数范围在4.5×10-6～4.5×10-5之间，因为送风口处有大量的新风涌入，极大地稀释了烟气的浓度，降低了吸烟室内的CO质量分数。而侧送上排的送排风方式下，吸烟室的CO质量分数从上到下依次下降，CO质量分数范围在0～4.5×10-5之间，因为4个空调的底部送风口送来大量的新风，稀释烟气的同时推动室内的烟气向上流动，上方的烟气越来越浓。将实验组3和对照组进行对比，发现当新风速度提升时，吸烟室底部的烟气几乎被净化。

图6 烟气源所在位置的吸烟室纵向截面的CO质量分数分布Fig.6 Longitudinal cross-section CO mass fraction distribution of the smoking room in air source location

图7是烟气源所在位置的吸烟室横向截面的CO质量分数分布，将实验组1和对照组对比，使用fluent计算得出对照组的室内平均CO质量分数为4.88×10-6，实验组1的室内平均CO质量分数为1.26×10-5，可以看出上送侧排的送排风方式下，吸烟室整体的CO质量分数较高，对于吸烟室内烟气的清洁效率不如侧送上排的送排风方式，因为烟气由烟支燃烧产生，热空气的比重较小，会向上升，带动烟气中的CO和细小粒相物向上升，而侧送上排的吸烟室内的送排风气流流动方向和烟气气流方向相同，净化效率较高。将实验组3和对照组对比，使用fluent计算得出实验组3的室内平均CO质量分数为1.94×10-5，发现当新风速度提升时，室内CO质量分数加速下降，因为随着新风速度的增大, 新风量也增大，送入室内的新鲜空气增多,相当于对室内气体进行了有效地稀释, 在一定程度上能够提高排污效率。

图7 烟气源所在位置的吸烟室横向截面的CO质量分数分布Fig.7 Longitudinal cross-section CO mass fraction distribution of the smoking room in air source location

图8是烟气源所在横向轴线的CO质量分数分布图，将实验组1和对照组对比，发现在上送侧排的吸烟室中，烟气源产生位置的CO质量分数较低，因为在上送侧排吸烟室中，侧面排风口距离烟气源很近，污染物被上送风的气流带动，通过排风口迅速排出。

图8 烟气源所在横向轴线CO质量分数分布Fig.8 Horizontal axis CO mass fraction distribution in smoke source location

室内烟气扩散的质量分数分布主要取决于室内的气流分布特征和烟气源的特性,从吸烟室质量分数分布的模拟结果也不难看出，烟气源量、边界条件、通风口设置、室内障碍物以及空间结构布局都是影响烟气扩散的重要因素。

3.3 模型验证

为了验证CFD模型的准确性，建立起吸烟室的1∶1模型，在两侧墙壁各开1个1.5 m×1 m的玻璃窗，用PIV装置对吸烟室内4个烟气源附近的烟气速度进行测量，将对照组的模拟结果中4点的烟气速度与PIV实验测得的4点的烟气速度进行对比分析，对CFD模型的准确性进行验证。

如图9所示，使用PIV系统对烟气源所在的激光平面进行拍摄，得到烟气的原始图像，因为流场中存在较多外界光源或者反光造成的杂信号，对计算造成了影响，使用Dynamic Studio V3.41软件对该图片截取烟气流动时外界干扰较少的图片。通过 Image Mean处理，把所有拍摄的两帧图片像素值的平均值组成一张图片。通过 Image Arithmetic 处理，将每一张原始图片的两帧图片减去Image Mean 算法得到有效去除杂信号影响的图片。通过 Adaptive Correlation 相关计算得到流场的瞬时原始 PIV矢量图。通过 Average Filter 处理，使用周围 3×3 网格的平均矢量来过滤掉相关计算过程中有可能产生的错误矢量。对瞬时的PIV流场矢量图做平均统计，得出烟气的速度。从表2中可以看出，实验结果和模拟结果的平均相对误差为17.9%，最大相对误差控制在25%以内，实验结果与模拟结果保持着较好的相似性，因此验证了模型的准确性。

图9 PIV流场图Fig.9 The flow chart of PIV

表2 对照组吸烟室的4个烟气源点的烟气流速模拟结果与实验结果对比

4 结论

建立了吸烟室的三维模型，运用商业软件 FLUENT 中的组分运输模型模拟了15 min内4组吸烟室内烟气的扩散和流动，得到烟气的速度分布和CO质量分数分布，得到如下结论：

1) 上送侧排的送排风方式，对于吸烟室内烟气的净化效果一般，对于烟客所在区域的烟气净化效率较高；侧送上排的送排风方式，是更为有效的降低室内烟气浓度、净化空气的方式。

2) 在吸烟室内，不同高度的烟气浓度、CO质量分数是不同的，这主要取决于送排风方式、污染源的位置。

3) 当烟气源量增加的时候，室内的烟气气流速度呈现上升的趋势，且室内烟气浓度较高，烟客受到二手烟的危害较高。

4) 当新风速度上升的时候，可以看出吸烟室的烟气净化效率大幅提升，提升新风量是降低吸烟室内烟气浓度的有效方法。但是，应当注重空调系统的新风比例，正确处理吸烟室内热舒适和空气质量之间的矛盾，保证烟客的健康。