基于多参数耦合的蓄冷温控箱冷板对流换热参数优化

郭嘉明，吴旭东，林诗涛，曾志雄，沈 昊，魏鑫钰，吕恩利

基于多参数耦合的蓄冷温控箱冷板对流换热参数优化

郭嘉明，吴旭东，林诗涛，曾志雄，沈 昊，魏鑫钰，吕恩利※

（1. 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室，广州 510642；2. 华南农业大学工程学院，广州 510642）

蓄冷温控箱利用低温相变材料储存冷量，通过缓慢释放调节并保持箱内温度，目前仍存在冷量释放速率无法控制、剩余冷量预测难等问题，而蓄冷板表面对流换热系数直接影响冷量的释放速率。针对以上问题，搭建了蓄冷板表面对流换热系数测量试验平台，研究不同环境及蓄冷板参数对表面对流换热系数的影响。采用二次回归正交试验设计方案，探究了蓄冷区进口空气流速、进口空气温度、蓄冷板传热面积以及蓄冷板间距对表面对流换热系数的影响，并对结果进行分析，建立了表面对流换热系数二阶预测模型，获得影响表面对流换热系数大小较显著的因素及较优的参数组合。试验结果表明：进口空气温度和蓄冷板传热面积的交互效应最大；通过响应曲面法建立的表面对流换热系数预测模型，得到最优参数组合为：进口空气流速4 m/s，进口空气温度25 ℃，蓄冷板传热面积0.455 m2，蓄冷板间距0.04 m，模型决定系数值为0.927 4，变异系数为5.78%。回归模型计算结果与试验结果吻合，最大误差为3.58%，平均相对误差为2.69%，表明该模型可以快速、准确地预测不同条件下的蓄冷板表面对流换热系数。试验结果为蓄冷温控箱冷量释放速率精准调控及剩余冷量预测提供参考。

传热；温度；蓄冷运输箱；蓄冷板；对流换热系数；正交试验；响应曲面法

0 引 言

低温冷链运输可以有效降低农产品在流通过程中的损耗[1-3]。华南农业大学研制的蓄冷温控箱利用低谷电制冷，将冷量储存在蓄冷板中[4-5]，在运输过程中，通过风机引出冷量，使箱内温度保持在适宜的范围内[6-7]，具有运输灵活[8]、保温性能优良[9]、运行可靠[10]等优点，但仍存在冷量释放速率无法控制、剩余冷量预测难等问题。该温控箱主要由围护结构、蓄冷板、控制系统及循环风道组成，箱体内部划分为保鲜区和蓄冷区。保鲜区与蓄冷区通过循环风道连接，风道内设有风机进行空气循环。通过风机将蓄冷板冷量引入保鲜区，通过控制风机启停来调节保鲜区空气温度。项目组前期研究[11]表明蓄冷温控箱单次降温时长随着降温次数增多而增大，说明蓄冷板冷量释放速率随保温时长变化，在蓄冷剂未完全相变的情况下，蓄冷板的冷量释放速率主要受蓄冷板的表面对流换热系数影响[12-13]。通过确定蓄冷板的表面对流换热系数，结合空气与蓄冷板表面温差可以计算蓄冷板在特定时间内的冷能释放量[14]，从而获得剩余冷量。因此准确获取蓄冷板表面换热系数可为冷量释放速率控制和剩余冷量预测提供依据[15]。

目前，国内外关于对流换热系数测量及预测方法相关研究较广泛，且建立准确的对流换热系数模型对预测能耗具有重要意义[16-18]。文献[19]采用试验方法对干冰颗粒的对流换热系数进行了测量，证实了试验方法的可靠性。文献[20-21]通过试验确定了对流换热系数，提出了Nusselt关联式，计算结果与相关文献吻合较好。文献[22]对锥形量热计内的试样在不同热通量下的对流换热系数进行了预测，并通过试验验证了模型的准确性。对流换热系数的影响因素较多，如空气质量流量、空气温度[23-24]的变化及换热板翅片间距[25]等，但针对保鲜用蓄冷板对流换热系数的研究相对较少，因此有必要对其进行深入研究。

本文主要结合蓄冷温控箱实际需求，根据课题组前期研究基础和现有试验条件，搭建了蓄冷板表面对流换热系数测量试验平台，获取了蓄冷板的表面对流换热系数变化规律。试验采用响应曲面法研究了不同进口空气流速、空气温度、蓄冷板间距以及传热面积对表面对流换热系数的影响，建立了表面对流换热系数二阶预测模型，确定了蓄冷板表面对流换热系数较显著的影响因素组合，为蓄冷温控箱的冷源释放速率精准调控和剩余冷量预测的提高提供依据。

1 试验平台

为了提高试验研究效率，更准确地研究蓄冷板表面对流换热系数与其影响因素的关系，搭建了蓄冷板对流换热系数测量试验平台，如图1所示，主要由蓄冷区、制冷组、加热管、管道风机和温控器组成。装置实物图如图2所示，平台支撑结构由铝合金材料搭建而成。

蓄冷区内部采用0.01 m厚亚克力板粘接而成，尺寸（长×宽×高）为0.7 m×0.2 m×0.2 m，为了减少冷量向环境的散热损失，外部使用0.05 m厚聚氨酯板围护保温[26]。通风管道采用内直径为0.11 m的PVC材料，外部采用0.05 m厚聚乙烯棉包裹。

蓄冷区进口空气温度和蓄冷板表面温度采用pt100温度传感器（粘贴型A级、精度±0.15、测量范围−60～180 ℃）进行采集，采用无纸记录仪（SIN-R9600、精度为2%、杭州联测自动化技术有限公司）记录传感器的数值（数据记录频率是1次/s），通过存储器导入计算机进行数据分析。使用调速器控制管道风机（功率6 W、额定转速6 200 r/min、接管口径0.11 m）调节管道内空气流速。通过风速仪（型号Testo 410i、量程0.4～30 m/s、精度±(0.2m/s+2%测量值)）对蓄冷区进口空气流速进行标定（相同风速下对蓄冷区进口截面处五个不同位置进行测量，每次测量误差在±0.1 m/s视为标定完成），获得蓄冷区进口流速的范围是0～4.5 m/s，进口空气温度由温控器（型号PY-SM5、测温范围−40～120 ℃）控制制冷机组（功率180 W）和加热管（功率500 W）实现。试验采用水作为蓄冷剂。蓄冷剂和保温材料物性参数如表1所示。

表1 材料物性参数

2 试验方案与设计

2.1 试验方法

为了解蓄冷板在强制对流条件下的换热特性，试验设置了不同影响因素，如表2所示，考察各因素对蓄冷板表面对流换热系数的影响。试验在室内进行，控制环境温度为（25±1）℃。开启制冷机组与管道风机，通过风速仪对进口空气流速值进行标定后，将装置内部空气预冷至试验所需温度。调节温控器温度控制区间，控制制冷机组和加热管启闭，使进口空气温度稳定（试验所需温度±0.3 ℃）。放入完全冻结的蓄冷板（内部中心温度低于−15 ℃时视为完全冻结，每块蓄冷板含蓄冷剂约3 kg）进行试验。每组试验持续60 min，使用无纸记录仪记录数据并存入计算机。每组试验重复2次，取平均值作为最终结果。

蓄冷区进口空气流速标定：将风速仪固定在蓄冷区空气进口截面处，通过变频器调节管道风机的频率，测定蓄冷区进口空气流速，当风速仪读数稳定时，视为标定完成。

蓄冷板表面温度测定：在蓄冷板表面均匀粘贴4个温度传感器，取4个温度的平均值表征蓄冷板表面温度。

蓄冷区进出口空气温度测定：在蓄冷区与管道结合处各布置2个温度传感器，取2个温度传感器的平均值来表征蓄冷区进出口空气温度。

表面对流换热系数：释冷过程中，蓄冷板表面以对流换热为主，采用对流换热系数表征空气与蓄冷板之间的热交换过程[27]。表面对流换热系数计算如式（1）所示。

2.2　试验设计

响应曲面法适用于分析有交互作用的多影响因素与响应值之间的关系，从而建立多项式回归模型[28-30]。根据二次回归正交试验设计方案进行4因素5水平试验，分析蓄冷区进口空气温度1、进口空气流速2、蓄冷板传热面积3、蓄冷板间距4对蓄冷板表面对流换热系数的影响。根据前期预试验的经验，并结合文献和试验条件，1、2和4因素的水平按照参数变化区间Δ进行变化取值，3的Δ通过改变蓄冷板的尺寸进行变化。部分试验因素如图3所示，试验因素水平编码如表2所示。

表2 试验因素及水平

3 试验结果与分析

3.1 对流换热系数回归模型建立及显著性检验

使用Design-expert10.0.1软件对试验因素进行分析，结果见表3。进行模型方差分析和显著性检验，结果如表4所示。

对表4的试验结果拟合后得到蓄冷区进口空气流速(1)、进口空气温度(2)、蓄冷板传热面积(3)、蓄冷板间距(4)等4个因素与蓄冷板表面对流换热系数()之间的二次多项式方程为

=306.3−17.21−1.12−1 361.73−230.24−0.212+

68.513−14.314+23+3.524+390.134−

0.512+0.122+1 543.732+2 282.942（2）

表3 试验设计及结果

由表5可知，上述模型2为0.927 4、校正系为0.878 9、变异系数CV为5.78%，表示回归关系可以解释因变量87.89%的变化。模型总体的变异概率小于0.000 1，表明该模型可以较准确表征表面对流换热系数与进口空气流速、空气温度、蓄冷板传热面积和间距的关系。对模型总体进行检验，模型的失拟度的变异概率不明显，表明模型拟合较好，影响因素和表面对流换热系数之间呈非线性关系。由表4可知，4个因素的影响因子值分别为：进口空气流速114.34，蓄冷板传热面积52.26，进口空气温度30.80，蓄冷板间距1.99，其相对数值占比分别为57.34%、26.21%、15.45%、1.00%，可见进口空气流速对换热系数的影响比率占一半以上，蓄冷板传热面积和进口空气温度则分别约占四分之一及六分之一，而蓄冷板间距对换热系数的影响比率仅为百分之一。由表4可得，根据值越大因素影响越显著的原理，因素间的交互作用对表面对流换热系数影响显著性依次为：13>12。

表4 方差分析及误差统计

注：影响显著（＜0.05）；影响不显著（＞0.05）。

Note: The effect was significant (<0.05); The effect was not significant (>0.05).

表5 模型可信度分析

3.2 模型分析

图4a为表面对流换热系数预测值与试验实际值对应关系图。图中的斜线表示表面对流换热系数试验值与预测值吻合，试验值集中分布在斜线两侧，说明试验值与预测模型拟合度较好。图4b为表面对流换热系数拟合残差图，其目的在于考察观测数据是否为异常点，若回归拟合程度低，则残差值越大，图中的各个点离斜线距离越远[31]。从图4b可以看出，各个点平均分布在斜线两边且靠近直线，说明拟合度较好，试验结果可靠。

3.3 单因素试验

各因素对蓄冷板表面对流换热系数的影响如图5所示。从图5可以看出，在试验因素取值范围内，随着进口空气流速的增大，空气质量流量增大，蓄冷板表面对流换热系数呈上升趋势；随着进口空气温度的增大，蓄冷板表面对流换热系数呈上升趋势，由公式（1）可知，分子部分为瞬态热流量，进口空气温度越大，其与蓄冷板表面的温差越大，故对流换热系数增大，拐点的出现是由于瞬态热流量的变化比例与空气及蓄冷板换热温差的变化比例出现了主次原因的转变；随着蓄冷板传热面积的增加，蓄冷板表面对流换热系数呈上升趋势，由于对流换热系数随瞬态热流量的增大而增大，通过改变蓄冷板的尺寸，增大了其传热面积，使得空气与蓄冷板表面热交换更加充分，从而增大了瞬态热流量，且瞬态热流量增大的比例比传热面积增大的比例更大。随着蓄冷板间距的增大，蓄冷板表面对流换热系数变化趋势不明显。由表4可得，根据假设检验原理，<0.05说明该因素对模型影响显著，>0.05说明该因素对模型影响不显著，所以4个因素中，进口空气流速的变化对表面对流换热系数的影响显著（<0.05），蓄冷板间距影响程度不显著（>0.05），进口空气温度对表面对流换热系数的影响显著(<0.05)，蓄冷板传热面积影响程度显著（<0.05）。因此，在蓄冷温控箱调控空气温度时，可以通过调节进口空气流速，选择合适的进口空气温度、蓄冷板传热面积，实现蓄冷板表面传热系数的控制，从而实现冷量释放速率的调控[32]。

3.4 响应面分析

根据回归方程绘制图6所示响应面，分别固定进口空气流速、进口空气温度、蓄冷板传热面积、间距其中2个因素，分析另外2个因素及其交互作用对表面对流换热系数的影响。

由图6可以看出各因素交互作用对蓄冷板表面对流换热系数的影响。从图6a可以看出，在固定进口空气温度条件下，蓄冷板表面对流换热系数随着进口空气流速的增大而增大[33]。进口空气温度的进一步增加对表面对流换热系数的影响程度增大，且表面对流换热系数会随着空气温度升高而上升，这与文献[34]中获得的结果接近。

从图6b可以看出，当蓄冷板传热面积一定时，表面对流换热系数与进口空气流速成正比；当蓄冷板传热面积较小时，进口空气流速对表面对流换热系数的影响较小。从图6d可以看出，当进口空气温度一定时，蓄冷板表面对流换热系数随着传热面积的增加呈先下降后上升的趋势。当蓄冷板传热面积和进口空气温度分别为0.404 m2、15 ℃时，表面对流换热系数值最小。

从响应面波动程度判断两因素交互作用对表面对流换热系数的影响，响应面波动越大，说明该因素对表面对流换热系数的影响越显著，响应面波动平缓则相反。从图6a、6b、6d可以看出进口空气温度与进口空气流速、蓄冷板传热面积与进口空气流速、蓄冷板传热面积与进口空气温度的交互作用对表面对流换热系数影响程度较大，其余各组对表面对流换热系数的影响程度较小。

3.5 模型验证

为验证试验的不确定性、可重复性以及得到的蓄冷板表面对流换热系数回归模型的预测效果。进行六组验证试验，根据回归模型计算出表面对流换热系数与试验值进行对比，如表6所示。以蓄冷板表面对流换热系数的最大值为指标，通过Design expert软件分析得到最优参数组合为：进口空气流速4 m/s，进口空气温度25 ℃，蓄冷板传热面积0.455 m2，蓄冷板间距0.04 m，在此条件下进行3组（1、2、3号）平行试验，蓄冷板表面对流换热系数预测值为49.10 W/(m2·℃)，模型预测值与试验值误差分别为2.06%、2.09%、3.11%，平均误差为2.42%；在前者的条件下调整风速为1 m/s进行3组（4、5、6）平行试验，蓄冷板表面对流换热系数预测值为34.20 W/(m2·℃)，模型预测值与试验值误差分别为2.61%、3.58%、2.68%，平均误差为2.96%。6组试验最大误差为3.58%，平均相对误差为2.69%，试验结果与预测值基本吻合，验证了回归模型的精确性。

表6 模型验证结果

4 结论与讨论

本文针对蓄冷温控箱冷量释放调控等问题，搭建了蓄冷板对流换热试验平台，根据二次回归正交试验设计方案进行4因素5水平试验，采用Design Expert中的Central Composite Design方法分析蓄冷板对流换热特性，得出了以下结论：

1）通过正交试验获得的表面对流换热系数预测模型模型拟合度良好，模型决定系数值为0.927 4，变异系数为5.78%，表明试验设计是可行的。对模型进行了试验验证，6组试验最大误差为3.58%，平均相对误差为2.69%，表明该模型具有较高的精度，能够很好的用于蓄冷板表面对流换热系数的预测。

2）根据方差分析及模型参数可知，4个因素的影响因子分别为：进口空气流速114.34，蓄冷板传热面积52.26，进口空气温度30.80，蓄冷板间距1.99，其相对数值占比分别为57.34%、26.21%、15.45%、1.00%。4个因素中，进口空气流速的变化对表面对流换热系数的影响程度较大，蓄冷板间距影响程度较小。蓄冷板表面对流化热系数随着进口空气流速、空气温度、蓄冷板传热面积的增加呈上升趋势，随着蓄冷板间距的增加，蓄冷板表面对流换热系数的变化趋势不明显。交互项中，进口空气流速与温度、进口空气流速与蓄冷板传热面积对蓄冷板表面对流换热系数有显著影响。

研究结果表明，进口空气流速、进口空气温度和蓄冷板传热面积是影响蓄冷板表面对流换热的关键因素，两两交互作用也会产生较大的影响。结论可为蓄冷温控箱的冷量释放速率精准调控和剩余冷量预测的提高提供参考。值得讨论的是，对于其他蓄冷系统或装置，只需将以上影响因素的数值输入到本文建立的对流换热系数模型即可获得对应的蓄冷板对流换热系数。因此，本文研究结果具有普遍适用性，能为相关蓄冷系统冷量释放控制提供依据。另外，空气湿度、运输振动可能也会对蓄冷板表面对流换热系数产生影响，课题组将对此进行深入研究。

[1] Han Jiawei, Zuo Min, Zhu Wenying, et al. A comprehensive review of cold Chain logistics for fresh agricultural products: Currentstatus, challenges, and future trends[J]. Trends in Food Science & Technology, 2021 109: 536-551.

[2] 钟晓峰，廖军，周炯，等. 我国铁路冷藏运输装备技术现状及发展探[J]. 轨道交通装备与技术，2020(6)：1-3.

Zhong Xiaofeng, Liao Jun, Zhou Jiong, et al. Status and development of refrigerated transport equipment in Chinese Railway[J]. Rail Transportation Equipment and Technology, 2020(6): 1-3. (in Chinese with English abstract)

[3] 袁春兰. 基于物联网技术的果蔬冷链物流实时监测系统研究[J]. 无线互联科技，2020，17(19)：155-156.

Yuan Chunlan. Research on real-time monitoring system of cold chain logistics of fruit and vegetable based on Internet of things[J]. Wireless Internet Technology, 2020, 17(19): 155-156. (in Chinese with English abstract)

[4] Tassou S A, De-Lille G, Ge Y T. Food transport refrigeration : Approaches to reduce energy consumption and environmental impacts of road transport[J]. Applied Thermal Engineering, 2008, 29(8): 1467-1477.

[5] 刘广海，吴俊章，Foster A，等. 多温蓄冷车设计与车内温度场分析[J]. 农业机械学报，2019，50(4)：309-316.

Liu Guanghai, Wu Junzhang, Foster A, et al. Design of multi-temperature cold storage vehicle and analysis on temperature field in vehicle[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(4): 309-316. (in Chinese with English abstract)

[6] 范中阳，刘升，武卫东，等. 蓄冷板摆放方式对冷链宅配过程的影响[J]. 制冷技术，2017，37(6)：51-54.

Fan Zhongyang, Liu Sheng, Wu Weidong, et al. Effect of laying modes of cold plates on cold chain delivery process[J]. Chinese Journal of Refrigeration Technology, 2017, 37(6): 51-54. (in Chinese with English abstract)

[7] 伍景琼，韩春阳，贺瑞. 生鲜食品冷链配送相关理论研究综述[J]. 华东交通大学学报，2016，33(1)：45-54.

Wu Jingqiong, Han Chunyang, He Rui. Theoretical research review of cold chain distribution for fresh food[J]. Journal of East China Jiaotong University, 2016, 33(1): 45-54. (in Chinese with English abstract)

[8] 罗大伟，宋海燕，吴迪. EPP保温箱温度场的数值模拟及试验验证[J]. 包装与食品机械，2020，38(3)：45-50.

Luo Dawei, Song Haiyan, Wu Di. Numericalsimulation and experimental verification of temperature field of EPP incubator[J]. Packaging and Food Machinery, 2020, 38(3): 45-50. (in Chinese with English abstract)

[9] 张秋玉，臧润清，刘升，等. 可装卸式蓄冷保温箱冷链运输效果[J]. 制冷学报，2017，38(6)：105-110.

Zhang Qiuyu, Zang Runqing, Liu Sheng, et al. Effect of cold chain transportation on assemble-able cold-storage incubator[J]. Journal of Refrigeration, 2017, 38(6): 105-110. (in Chinese with English abstract)

[10] 谢如鹤，唐海洋，陶文博，等. 基于空载温度场模拟与试验的冷藏车冷板布置方式优选[J]. 农业工程学报，2017，33(24)：290-298.

Xie Ruhe, Tang Haiyang, Tao Wenbo, et al. Optimization of cold-plate location in refrigerated vehicles based on simulation and test of no-load temperature field[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(24): 290-298. (in Chinese with English abstract)

[11] 李斌，沈昊，郭嘉明，等. 无源蓄冷控温运输箱设计与试验[J]. 农业机械学报，2020，51(9)：358-365.

Li Bin, Shen Hao, Guo Jiaming, et al. Design and test of passive cold storage temperature control box[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2020, 51(9): 358-365. (in Chinese with English abstract)

[12] 丁亚军，徐晶，丁凡，等. 圆柱锂电池表面自然对流换热系数仿真估算[J]. 电源技术，2020，44(9)：1256-1259.

Ding Yajun, Xu Jing, Ding Fan, et al. Simulation and estimation of natural convection heat transfer coefficient on surface of cylindrical lithium ion batteries[J]. Chinese Journal of Power Sources, 2020, 44(9): 1256-1259. (in Chinese with English abstract)

[13] 邢小龙，蒲文灏，戴亚东，等. 输送LNG的真空保温管道的换热研究[J]. 能源化工，2020，41(5)：48-53.

Xing Xiaolong, Pu Wenhao, Dai Yadong, et al. Study on the heat dissipation of vacuum insulation pipe for conveying LNG[J]. Energy Chemical Industry, 2020, 41(5): 48-53. (in Chinese with English abstract)

[14] 吕恩利，沈昊，刘妍华，等. 蓄冷保温箱真空隔热蓄冷控温传热模型与验证[J]. 农业工程学报，2020，36(4)：300-306.

Lv Enli, Shen Hao, Liu Yanhua, et al. Heat transfer model for vacuum insulated thermal cooling storage temperature control and verification in cold storage incubator[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(4): 300-306. (in Chinese with English abstract)

[15] 黄光勤，杨小凤，卢军. 夜空辐射器的换热特性及应用研究[J]. 建筑科学，2016，32(6)：123-128.

Huang Guangqin, Yang Xiaofeng, Lu Ju. Study on the heat transfer characteristic and application of nocturnal radiator[J]. Building Science, 2016, 32(6): 123-128. (in Chinese with English abstract)

[16] Samy Iousef, Hamid Montazeri, Bert Blocken, et al. Impact of exterior convective heat transfer coefficient models on the energy demand prediction of buildings with different geometry[J]. Building Simulation, 2019, 12(5) : 797-816.

[17] Hazim B. Awbi. Calculation of convective heat transfer coefficients of room surfaces for natural convection[J]. Energy & Buildings, 1998, 28(2): 219-227.

[18] Dos Santos Gerson H, Taborda Guilherme A C, Lima Luiz E M. Numerical assessment of convective heat transfer coefficients in buildings conditioned by parallel split systems[J]. Arabian Journal for Science and Engineering, 2020, 45(11): 8945-8953.

[19] Garcia Gutierrez L M, Hernández Jiménez F, Cano Pleite E, et al. Experimental evaluation of the convection heat transfer coefficient of large particles moving freely in a fluidized bed reactor[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2020, 153: 119612.

[20] Patkavak Mert, Demir Hakan. An experimental study for determination of convective heat transfer coefficients on cooling monofilament[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2020, 149(23): 119255.

[21] Antonio P, Alessio S, Cecilia G. Convection heat transfer coefficients in thermoacoustic heat exchangers: An Experimental Investigation[J]. Energies, 2019, 12(23) : 4525.

[22] Das M K, Tariq A, Panigrahi P K, et al. Estimation of convective heat transfer coefficient from transient liquid crystal data using an inverse technique[J]. Inverse Problems in Science and Engineering, 2005, 13(2): 133-155.

[23] 时国华，余丹，蒋可，等. 强制对流空浴式深冷翅片管气化特性研究[J]. 低温与超导，2020，48(12)：13-18.

Shi Guohua, Yu Dan, Jiang Ke, et al. Study on vaporization characteristics of forced draft cryogenic finned tube heated by air[J]. Cryogenics& Superconductivity, 2020, 48(12): 13-18. (in Chinese with English abstract)

[24] Lao Jiewei, Fu Qianmei, Wang Weilong, et al. Heat transfer characteristics of printed circuit heat exchanger with supercritical carbon dioxide and molten salt[J]. Journal of Thermal Science, 2021,30(3):880-891.

[25] Roy K, Das B. Convective heat transfer from an inclined isothermal fin array: A computational study[J]. Thermal Science and Engineering Progress, 2020, 17: 100487.

[26] 鲁瑞荣，高晴. 寒冷地区建筑保温结构节能设计研究[J].建筑与预算，2020(6)：42-44.

Lu Ruirong, Gao Qing. Study on energy saving design of building insulation insulation structure in cold area[J]. Building and Budgetig, 2020(6): 42-44. (in Chinese with English abstract)

[27] 李建立，刘孟然，许明明，等. 板状相变蓄冷单元快速释冷特性实验研究[J]. 北京石油化工学院学报，2019，27(1)：14-18，23.

Li Jianli, Liu Mengran, Xu Mingming, et al. Experimental study of quick cold-release characteristic of plate-shaped phase change cold-storage units[J]. Journal of Beijing Institute of Petrochemical Technology, 2019, 27(1): 14-18, 23. (in Chinese with English abstract)

[28] Swain G, Singh S, Sonwani R K, et al. Removal of Acid Orange 7 dye in a packed bed bioreactor: Process optimization using response surface methodology and kinetic study[J]. Bioresource Technology Reports, 2021, 13: 100620.

[29] 邹舒畅，苏工兵，邵运果. 基于离散元法的苎麻茎秆分离装置仿真优化与试验[J]. 中国农机化学报，2017，38(1)：60-67.

Zou Shuchang, Su Gongbing, Shao Yunguo. Simulation optimization and experiment of separation device for ramie stalks based on discrete element method[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2017, 38(1): 60-67. (in Chinese with English abstract)

[30] 安静，周龙涛，贾悦，等. 新疆油田含油污泥破乳-离心脱水工艺优化[J]. 环境工程学报，2021，15(8)：2721-2729.

An Jing, Zhou Longtao, Jia Yue, et al. Process optimization of demulsification and centrifugal dewatering of oily sludge in Xinjiang oilfield[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2021, 15(8): 2721-2729. (in Chinese with English abstract)

[31] 何为，薛卫东，唐斌. 优化试验设计方法及数据分析[M].北京：化学工业出版社，2012：99-102，170-176.

[32] 王方，付一珂，范晓伟，等. LNG重卡无相变换热冷量利用空调系统设计[J]. 低温工程，2016(1)：64-68.

Wang Fang, Fu Yike, Fan Xiaowei, et al. Study on heavy truck air conditioning system utilizing LNG cold energy based on heat exchange without phasechange[J]. Cryogenics, 2016(1): 64-68.(in Chinese with English abstract)

[33] Jundika C K, Benitta A C, Agus P S. Laminar convective heat transfer in helical tube with twisted tape insert[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2020, 150: 119309.

[34] Selvam C, Solaimalai Raja R, Mohan Lal D, et al. Overall heat transfer coefficient improvement of an automobile radiator with graphene based suspensions[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2017, 115: 580-588.

Parameter optimization on convective heat transfer of cold plate for cold storage temperature control box based on multi-parameter coupling

Guo Jiaming, Wu Xudong, Lin Shitao, Zeng Zhixiong, Shen Hao, Wei Xinyu, Lyu Enli※

(1.,,,510642,; 2.,,510642,)

A transport container with a controlled temperature was developed, where the temperature was regulated using low-temperature phase-change materials. The cold energy was first stored in low-temperature phase-change materials and then released when the temperature in the container was out of target range under an intelligent control system. However, there were still some issues that need to be solved, such as the difficulties in controlling the release rate of cold energy, the prediction of remaining cold energy during the transportation work. The release rate of cold energy depended directly on the convective heat transfer coefficient between the surface of the cold storage plate and the ambient air. In this study, an experimental platform was developed to investigate the influence of different environments and parameters of cold storage plates on the convective heat transfer coefficient between the cold storage plate surface and the ambient air. A quadratic regression orthogonal experiment was adopted to clarify the coupling effects among the factors, including the air velocity and temperature at the entrance of the cool storage area, heat transfer area of the cold storage plate, and the space between them on the surface convective heat transfer coefficient. After that, the experimental data were analyzed. A second-order prediction model of surface convective heat transfer coefficient was built that the relationships between the influence factors and the surface convective heat transfer coefficient and the factors with significant effects were obtained, as well as the optimal values of such factors. Consequently, there was the most significant interaction between the entrance air temperature and the heat transfer area of the cold storage plate. The prediction model of surface convective heat transfer coefficient built by response surface method presented a higher accuracy, where the best combination of parameters was velocity=4 m/s, temperature=25 ℃, area=0.455 m2, spacing=0.04 m, and the determination coefficient value was 0.927 4 and the coefficient of variation was 5.78%. The calculated results of such regression model were in good agreement with the experimental, with the maximum error of 3.58% and an average relative error of 2.69%, indicating that such model can be used to quickly and accurately predict the convective heat transfer coefficient between the surface of cold storage plate and the ambient air under different conditions. The finding can provide accurate control on the release rate of cold energy in the temperature phase-change materials, and the prediction of remaining cooling energy for transport containers with controlled temperature.

heat transfer; temperature; cold-storage container; cold storage plate; convection transfer rate; orthogonaltest; response surface method

郭嘉明，吴旭东，林诗涛，等. 基于多参数耦合的蓄冷温控箱冷板对流换热参数优化[J]. 农业工程学报，2021，37(19)：228-235.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.19.026 http://www.tcsae.org

Guo Jiaming, Wu Xudong, Lin Shitao, et al. Parameter optimization on convective heat transfer of cold plate for cold storage temperature control box based on multi-parameter coupling[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(19): 228-235. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.19.026 http://www.tcsae.org

2021-06-15

2021-09-28

广东省省级农业科技创新及推广项目（2020KJ101）；广东省自然科学基金项目（2020A1515010967）；农产品保鲜物流共性关键技术研发创新团队（2020KJ145）；广东省重点领域研发计划资助（2019B020225001）；国家自然科学基金项目（31901736，31971806）；广州市农村科技特派员项目（GZKTP201921）

郭嘉明，博士，副教授，研究方向为果蔬冷链物流技术与装备，Email：jmguo@scau.edu.cn

吕恩利，博士，副教授，研究方向为农业工程。Email：enlilv@scau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.19.026

S229

A

1002-6819(2021)-19-0228-08