密度分层对热射流流动的影响预测模型
2021-12-12毛德龙王康硕任海刚王怡豪
毛德龙,王康硕,沙 江,何 凛,任海刚,王怡豪,王 奔
(中国船舶工业系统工程研究院,北京 100094)
0 引 言
水下航行体因其极强的隐蔽性与突袭性而在军用领域占有重要地位,其中以潜艇最具代表性[1]。近年来,受益于光电技术的飞速发展,红外探测设备的分辨率、精度和抗干扰能力大大提高,红外探潜作为一种重要的非声探潜措施,以其探测范围大、昼夜工作、被动探测等优点而被广泛关注[2-4]。水下航行体在航行过程中,其动力系统产生的废热会被冷却水吸收,并随冷却水排放到海水中。这些冷却水的温度明显高于周围水体的温度,在密度差的驱使下向上浮升,有可能在海面形成温度异常的红外特征。
目前,相关学者针对密度分层对热射流流动的影响进行了大量研究,并取得了一系列成果。江传富等[5]提出了热尾流不同发展阶段的物理模型,分析了其在密度均匀和分层流体中的浮升规律;张昊春等[6]建立了温度分层环境和均匀介质环境中的射流模型,计算得到了热尾流的温度分布特性及浮升扩散过程中的衰减规律;杨立等[7]通过对线性密度分层流体中热尾流的浮升过程研究,发现了流体的分层会抑制热尾流的浮升。
海水的温度分布受诸多因素的影响,如深度、地理位置、季节、太阳辐射和海洋大气热交换等。海水温度随深度的增加而显著递减,根据NOAA(National Oceanic and Atomspheric Administration)数据库WOD(World Ocean Database)可得海水温度沿着深度方向的变化规律[8],不同纬度地区海水总体温度变化值约在30℃左右;同一地区,在50 m深度范围内,海水温度变化范围约在1℃~2℃,靠近海平面处(深度20 m以内)温度沿深度变化不明显,原因为海上风浪大,海平面处海水运动剧烈,不同深度海水之间对流混合,温度趋于一致;深度大于20 m后水温迅速下降。海水盐度是指海水中全部溶解固体与海水质量之比,也会随深度的变化而发生改变。根据海水温度、盐度在深度方向上的变化情况,总结了40° N附近50 m深度内,密度变化规律,如图1所示。在深度方向上,海水的密度为线性增加,50 m深度下密度的增长幅度为0.35‰。需要指出的是,大量文献中对表层海水密度分层的处理方式也是线性的,与图1中的规律有一致性[9,10]。
本文在海水密度沿深度方向变化规律的基础上,使用数值仿真手段模拟热射流在密度分层海水中的运动,探究密度分层对热射流流动的具体影响关系,矫正未分层情况下数值仿真的预测结果,增加数值仿真预测结果的可靠性。
1 数学模型
数值仿真采用流体连续介质模型假设,其流动受纳维斯托克斯(N-S)方程控制[11]。N-S方程的张量形式如下:
式中:fi为流体受到的体积力,此处为热射流受到周围冷流体浮力与重力的合力。
以温度形式表达的能量方程为:
其中 α为热扩散率。根据Boussinesq假设,忽略密度变化在非稳态项、对流项和扩散项中的影响,即在上述3项中密度取常数,只考虑密度变化在浮力项中的影响。
密度与温度的关系式为:
式中:TRef为参考温度,取环境的水温,其他所有物质特性均取参考状态下的介质属性。
密度不分层情况下,Boussinesq假设参考密度ρRef是一个定值,其在空间中的分布是常数,而密度分层情况下 ρRef沿着深度方向是变化的。本文研究目的在于探究密度变化对热射流的影响,因此实际海水中的盐度与温度分层将会对密度分层产生影响。为了控制变量,海水温度变化也仅仅体现在密度项中,参考温度TRef依然取常数。需要补充说明的是,式(4)描述了温度与密度的关系,在此基础上可以得出单位体积海水所受的重力为:
所受浮力为:
式(6)与式(5)相减,得到浮力与重力的合力大小为:
由于数值仿真软件设置的实际需要,参考密度ρRef仍取常数,而其影响完全放在膨胀系数 β 中考虑。为了使浮力与重力的合力保持不变,定常膨胀系数β变为 β′,两者关系如下:
其中: ρRef为常数; ρ (h)为密度分层在深度h方向上的变化情况。
2 CFD模拟
2.1 计算区域与边界条件
2.1.1 计算区域
数值仿真的计算区域如图2所示,整个计算区域x方向(航行方向)长为120 m,z方向宽为80 m,y方向(垂直方向)高为70 m。喷嘴(即热射流出口)离顶端自由液面高度为50 m,距离入口平面长度为5 m。整个计算区域划分为1,2,3三个区域。根据计算精度的需要,分别对这3个计算区域划分了疏密不同的网格,其中,喷嘴位于计算区域1中,其网格质量将会影响整个热射流流场的分布,因此对该区域的网格进行了加密处理,尤其在喷嘴周围使用了高密度的O型网格。
图2 计算区域Fig.2 Computational region
2.1.2 边界条件
计算区域左侧面设置为入口边界条件,入口海水温度为15℃;喷嘴也设置为入口边界条件,热射流的速度大小为0.33m/s。右侧面设置为出口边界条件,其余外侧面均为自由滑移壁面。计算区域内部的接触面设置为interfaces。
2.2 工况计算
图1定量描绘了40° N海域,50 m水深海水密度的典型分布,不难发现其变化范围极小。因此,定义海水的密度分层值φ为:50 m深度海水密度 ρ50与表面海水密度 ρ0的差值 (ρ50-ρ0),与表面海水密度 ρ0的比值(表面海水密度 ρ0为定常数),即
图3给出了相同时刻,密度不分层φ=0%与密度分层值φ=1%的温度云图对比,可以看出两者几乎没有差别。这说明,φ 值较小的密度分层对热射流流场的影响并不明显。
图3 t=16min,xy截面温度云图Fig.3 xy section temperature nephogram in 16 min
为了在数值计算结果中体现密度分层对热射流的影响,需使密度分层的影响远大于数值计算误差,因此数值仿真计算选取水下航行体航速V为0 kn,0.1 kn,0.2 kn,密度分层值φ为0%,50%,100%,热射流与海水的温差 ΔT为30℃,40℃,50℃。显然数值仿真中φ值50%,100%的计算结果并不能直接应用于实际环境,为了解决φ值偏小无法体现密度分层影响以及φ值偏大与实际不符的问题,将对仿真结果进行曲线拟合,得出任意φ 值情况下,密度分层对热射流流场的影响规律。
3 密度分层对热射流影响的仿真分析
3.1 密度分层影响的定性说明
采用热射流高度H作为衡量热射流影响的指标,假设海水温度为15℃,若受热射流影响使温度上升0.01℃,图4给出了热射流某时刻温度15.01℃的等值面图,任意时刻热射流高度H定义为此时喷嘴中心到T=15.01℃温度等值面顶端的垂直距离。
图4 15.01℃等值面Fig.4 15.01 °C isosurface
密度不分层情况下,随着航速增加,相同时刻热射流的高度H逐渐降低;随着热射流温度的提高,相同时刻热射流的高度H逐渐升高。图5与图6对比了相同密度分层值=50%情况下,水下航行体航速、热射流温度对热射流流场的影响,结果表明上述规律依然成立。由图5可知,在热射流出口温度为45℃情况下,航速0.2 kn相对于航速0.1 kn,其热射流15.01℃等值面顶端较低,即热射流高度H较低;由图6可知,在航速0.1 kn情况下,热射流出口温度55℃相较于出口温度45℃,其热射流高度H较高。
图5 t=4 min,热射流15.01℃等值面Fig.5 Hot jet 15.01 °C isosurface at 4 min
图6 t=4 min,热射流15.01℃等值面Fig.6 Hot jet 15.01 °C isosurface at 4 min
由φ的定义可知,φ值越大,则某一固定深度处的海水密度ρRef越大。式说明此时热射流所受浮力与重力的合力Fi也越大。因此φ值越大,热射流漂浮的速度越快,相同时刻热射流的高度H也越高。
3.2 密度分层影响的修正
为了体现密度分层影响对热射流流场的影响,引入密度分层影响的修正系数 ω ,定义式如下:
其中:H0为密度不分层(即φ =0),某一确定的时间t、航速V、温差 ΔT工况下的热射流高度;Hφ为密度分层值φ时,相同时间t、航速V、温差 ΔT工况的热射流高度。若是能够得出修正系数 ω ,则任意密度分层值φ时的热射流高度为:
图7(a)列出了 ΔT=30◦C ,V=0.1 kn,不同φ值的热射流高度曲线;图7(b)列出了 ΔT=30◦C,V=0.2 kn,不同φ 值的热射流高度曲线。通过图7发现,在温差ΔT、航速V相同时,随着密度分层值φ的增加,热射流的漂浮速度是逐渐增加的,即相同时间t热射流高度Hφ增大。密度分层值φ表征了相同深度海水的密度大小,φ 值越大,表征海水密度越大;而热射流所受浮力大小Fi与海水密度正相关,即相同时刻热射流的高度Hφ更大。
图7 ΔT=30◦C ,不同φ 值的热射流高度曲线Fig.7 At ΔT=30◦C, Heat jet height curves with differentφ values
图8列出了 ΔT=30◦C,φ =50%,不同航速V的热射流高度曲线。由图8可知,在密度分层φ =50%情况下,随着水下航行体航速V由0增加到0.2 kn,热射流相对于周围海水的速度变大,两者的对流换热更加剧烈,导致热射流受到的浮力变小,热射流高度Hφ逐渐降低
图8 ΔT=30◦C ,φ =50%,不同航速V的热射流高度曲线Fig.8 At ΔT=30◦C andφ =50%, Hot jet height curves with different speedV
图9列出了V=0.1 kn,φ =50%,不同温差 ΔT热射流高度曲线。由图9可知,在密度分层φ =50%情况下,随着温差 ΔT由30℃上升到50℃,热射流在与周围海水混合过程中温度较高,其上浮过程中受到的浮力增大,热射流高度Hφ逐渐升高。
图9 V=0.1 kn,φ =50%,不同温差 ΔT热射流高度曲线Fig.9 AtV=0.1 kn andφ =50%, Hot jet height curve with different temperature difference ΔT
图10~图14分别列出了改变密度分层值φ 、航速V或温差 ΔT其中一个变量时,密度分层修正系数ω与时间t的关系曲线,不难发现图中各密度分层修正系数ω均是随着时间t的增加而下降的。图10~图12显示在温差 ΔT与航速V固定时,随着密度分层值φ的增大,密度分层修正系数ω曲线向上移动,这是由于分层值φ 的增加,使得热射流所受浮力增大,相同时间内热射流高度Hφ越大,相应的密度分层修正系数ω值越大。从图13可以看出,随着航速V的增大,密度分层修正系数ω曲线向上移动。由于在密度不分层情况下,航速V的增大使得热射流高度H0减小,根据定义式(10)有 ω =Hφ/H0,因此在航速V较大情况下,H0较小使得密度分层的影响更加突出,密度分层修正系数ω曲线上移。从图14可以看出,随着温差 ΔT的提高,在密度不分层情况下,热射流高度H0是逐渐增大的,使得密度分层的影响减小,密度分层修正系数ω曲线下移。
图10 ΔT=30◦C ,V=0.1 kn,不同φ 值的密度分层修正系数ω曲线Fig.10 At ΔT=30◦C andV=0.1 kn, Density stratificationcorrection coefficientω curves with differentφ values
图11 ΔT=30◦C ,V=0.2 kn,不同φ 值的密度分层修正系数ω曲线Fig.11 At ΔT=30◦C andV=0.2 kn, Density stratificationcorrection coefficientω curves with differentφ values
图12 ΔT=40◦C ,V=0.1 kn,不同φ 值的密度分层修正系数ω曲线Fig.12 At ΔT=40◦C andV=0.1 kn, Density stratification correction coefficientω curves with differentφ values
图13 ΔT=30◦C ,φ =50%,不同航速V下密度分层修正系数ω曲线Fig.13 At ΔT=30◦C andφ =50%, Density stratification correction coefficientω curves with different speedsV
图14 V=0.1 kn,φ =50%,不同温差 ΔT下密度分层修正系数ω曲线Fig.14 AtV=0.1kn andφ ==50%, Density stratification correction coefficientω curves with different temperature differenceΔT
由图10~图14可知,密度分层值φ 、航速V、温差ΔT以及时间t均会影响密度修正系数 ω。假设 ω关系式如下:
当φ =0时,热射流高度不需要修正,即 ω =1,因此关联式中第一项为常数1;其次,第二项设置成指数函数的原因在于,随着密度分层值φ 、航速V(kn)、温差 ΔT(℃)以及时间t(min)的变化,密度修正系数 ω 均是呈现单调变化规律的,这与指数型函数相符;显然当航速V=0 kn,密度分层值φ ≠0时,热射流高度依然需要修正,即 ω ≠1。若航速影响项为Vb,则有 ω =1,因此指数函数项出现了 (1 +V)b。 ΔT=0表征热射流与周围环境不存在温差,不会上浮;t=0表征热射流还没有排入海水中,因此温差与时间两项直接写成指数的形式即可。通过Matlab对数值仿真中8个工况,共66个数据点进行拟合,得出密度修正系数 ω 拟合式如下:
该式的验证范围是:0 kn≤V≤ 0.2 kn,0≤ φ ≤100%,30℃≤ ΔT≤50℃,1 min≤ t≤ 12 min。
该拟合关联式的计算结果与数值仿真结果对比,误差在6%以内,且绝大部分数据点的误差都在1%以下。因此在确定密度分层值φ 、航速V、温差 ΔT以及时间t的情况下,可以方便准确地通过式(13)求得密度修正系数 ω 。再利用式(11)即可求得对应的密度分层值φ 、航速V、温差 ΔT以及时间t下,热射流的高度Hφ。
4 结 语
水下航行体航行过程中,其动力系统的废热以冷却水的形式向外界直接排出,在密度差的作用下向海面浮升。实际海洋环境下,海水密度随水深是变化的,而热射流浮升力的大小受海水密度的影响。基于此,本文研究了密度分层对热射流流场的影响,结论如下:
1)随着海水深度的增加,海水的盐度上升,温度下降,这两者均会造成海水密度随深度的增加而增大;
2)所得到的拟合关联式计算结果与数值仿真结果对比,误差在6%以内,且绝大部分数据点的误差都在1%以下。