基于空调正弦送风的清除客舱引气污染物方法

2023-06-10林家泉李波邱岳恒

北京航空航天大学学报 2023年5期

林家泉，李波，邱岳恒

(中国民航大学电子信息与自动化学院，天津 300300)

据统计，民航飞机在起飞阶段，由于燃料的不完全燃烧，会产生大量的NOx、SO2、CO、颗粒物等大气污染物，这些污染物会长期积聚在跑道周围，严重影响空气质量[1-2]。由于飞机在起飞前需要在跑道外等候一段时间，在这期间，大量的污染物会通过发动机引气系统进入客舱，污染客舱内空气环境。因此，在一定的通风量下，提高空调系统的排污效率，快速地将污染物排出客舱外，减少对乘客的危害，显得尤为重要。

目前，对于污染物在飞机客舱中的传播规律已经有了大量的研究，包括不同送风方式和速度下的污染物传播规律研究[3-5]、不同种类的污染物传播规律研究[6-9]。除了在现有送风形式上的研究之外，有部分研究提出将个性送风口安装在座椅下方或扶手处等位置，通过个性送风来减少污染物传播并保持热舒适[10-13]，但是这些改进的新型送风方式需要对现有飞机上的空调系统及送风口位置进行大规模更改，因此更适合在未来飞机的设计上作为参考，而不能成为提高现有飞机客舱通风效果的选择。

通过引气系统增加新风量可以改善客舱内空气质量，但这样会导致更高的发动机燃油消耗，因此，探寻一种无需增加新风供给量就可以改善客舱空气品质的送风方式，有一定现实意义。非稳态送风对建筑室内空气混合有积极效果，不少学者对此进行了研究。Mesenholler 等[14]对目前国内外非稳态送风研究进行了总结，主要包括间歇性气流、正弦气流和模拟自然风气流，发现非稳态送风在提高建筑室内排污效果和通风质量方面有着重要的研究意义。Fallenius 等[15]发现脉动送风可以产生更多数量的涡旋，减少停滞区产生，起到增强混合的积极作用。van Hooff 等[16]研究得出采用时间周期性供应的正弦送风速度可以有效提高污染物去除效率。这些都证明了在建筑室内环境中，非稳态送风可以有效提高室内污染物去除的效率。

相关人员在飞机客舱中对方波送风也进行了相关研究。Wu 和Ahmed[17]发现在飞机客舱环境中应用方波信号的送风方式可以有效加强新鲜空气和舱内剩余空气的混合；林家泉和戴仕卿[18]得出在方波信号下混合送风为客舱最优的送风方式。但方波信号风速变化较为突然，气流波动幅度大，易导致乘客的不适，因此，本文采用风速变化较为舒缓的正弦信号，以引气污染物清除效果为研究对象，在保证通风量一定的情况下，对比不同送风模式下恒值信号送风和正弦信号送风的排污效果，以空气龄为评价指标对空气质量进行评价，并结合吹风感指数 (draft rating index，DR)评价指标，评价不同送风工况下乘客的热舒适性，得出客舱空调最佳的送风工况。

1 本文研究方法

1.1 飞机客舱模型

计算流体力学(computational fluid dynamics，CFD)数值模拟是得到客舱环境中流场分布的有效方法。图1 为客舱实验平台，图2 为采用CFD 数值模拟建立的客舱仿真模型，模型中包含有天花板送风口2 个，侧壁送风口10 个，个性化送风口30 个，底部排风口10 个，内部包含有5 排，6 列的座椅。为保证计算精度，同时减少网格数量，采用局部精细化的方法对网格进行处理，采用四面体网格划分方式，平均网格质量均在0.7 以上，网格数量为534 万。

图1 客舱实验平台Fig.1 Cabin experiment platform

图2 Boeing737 客舱仿真模型Fig.2 Boeing737 cabin simulation model

1.2 数值模型

在数值模拟中，根据飞机客舱内部流场特点，在湍流计算中使用RNGk-ε湍流模型，可以得到较高的计算准确性[19]，其控制方程如下：

式中：Γϕ,eff为广义扩散系数；ϕ¯为通用变量均值(速度、温度、质量浓度等)；u¯i为xi方向的平均速度，m/s；ρ为密度，kg/m3；Sϕ为广义源项。

求解压力-速度耦合方程采用SIMPLE 算法，压力插值为二阶，控制方程的对流项和黏性项均采用二阶离散格式。当所有的比例残差变平并达到最小值时，计算获得收敛。

1.3 客舱CFD 模型验证

采用CFD 数值模拟和实验验证结合的方法，通过粒子图像测速(particle image velocimetry，PIV)技术在实验舱对所建立的数值模型进行验证，利用烟雾发生器产生平均粒径约为1.5 µm 的颗粒，从天花板和侧壁送风口进入客舱，从底部排风口排出。将所需测量的截面划分为4 个区域，使用1 600 万像素的CCD 相机对第2 排和第3 排座椅中间的示踪粒子图像进行采集，单个采集区域面积为900 mm×600 mm，通过数据处理将各个子区域的流场图拼接，得到整个截面的粒子运动时均场。图3 为PIV实验和仿真结果对比，客舱在建模过程中进行了简化和近似，实验结果和仿真结果中得到了基本一致的气流运动形式。

图3 PIV 实验和仿真结果Fig.3 PIV experiment and simulation results

1.4 网格独立性验证

对客舱网格数量分别为327 万、388 万、470 万、534 万和739 万的5 种情况进行模拟，计算采用稳态方式，当变量曲线不随迭代次数变化时，认为计算收敛。

图4 为网格独立性分析。取第1 排座椅上方10 个采样点的空气流速进行对比，可以发现，网格数量为534 万和739 万2 种情况下的采样点的速度值较为接近，说明数量为534 万的网格可以获得较为准确的流场信息，增加网格对结果无明显影响。因此，经过网格独立性验证，采用534 万数量的网格进行CFD 模拟。

图4 网格独立性分析Fig.4 Grid independence analysis

1.5 仿真边界条件设定

仿真过程中，选取NO2作为污染物，出口设置为压力出口，送风口设置污染物NO2质量浓度为5×10−5kg/m3，共释放60 s，60 s 后开始送入新鲜空气，送风温度为295 K。在不同送风模式下，送风量均保持相同，经计算，各送风口的送风速度如表1 所示。其中，正弦送风是以正弦函数为基准的时间周期型速度函数，周期为60 s，不同正弦函数的供气速度通过UDF 导入FLUENT 中设置边界条件进行模拟计算。

表1 送风速度Table 1 Air supply speed m/s

2 仿真结果分析

2.1 恒值信号送风客舱内气流特征

客舱内空气流动是影响气体污染物传播的重要原因。选取客舱内第3 排区域截面的流场图，观察不同送风模式下在140，160，180 s 这3 个时刻的流场变化情况。

在恒值信号下，送风速度恒定，天花板送风模式下流场如图5 所示。新鲜空气沿舱壁向下运动，到达客舱底部，一部分通过排风口排出舱外，另一部分在客舱中部汇合并形成向上的运动气流，在中间乘客位置处产生2 个主要的涡旋。侧壁送风模式下流场如图6 所示。侧壁送风口送出的新鲜空气，在康达效应的影响下，沿行李架表面向上运动，在天花板处相遇后形成向下运动的气流，在靠近过道乘客位置处形成一顺一逆2 个涡旋。混合送风模式下流场如图7 所示。从天花板和侧壁2 个送风口送出的新鲜空气，在行李架拐角处相遇后，产生向下运动的气流，在中间乘客位置处形成较大的涡旋，向下的气流撞击地板后分别向客舱两侧运动，一部分气流从排风口排出舱外，另一部分沿舱壁向上运动。通过观察发现，随着时间增加，天花板送风模式、侧壁送风模式和混合送风模式下的涡旋位置均未发生明显变化，由于涡旋的涡心处风速低，会形成大面积的空气滞留区。

图5 天花板送风模式下的流场（恒值信号）Fig.5 Flow field of ceiling air supply mode (constant value signal)

图6 侧壁送风模式下的流场（恒值信号）Fig.6 Flow field of side wall air supply mode (constant value signal)

图7 混合送风模式下的流场（恒值信号）Fig.7 Flow field of mixed air supply mode (constant value signal)

2.2 正弦信号送风客舱内气流特征

正弦信号送风情况下，送风速度随时间不断变化，天花板送风模式下流场如图8 所示。在t=140 s时刻，速度处于高速阶段，涡旋处于中间乘客位置处；随着送风速度减小，当t=160 s 时，涡旋逐渐向上偏移，且半径逐渐减小；当t=180 s 时，涡旋处于行李架附近。侧壁送风模式下流场如图9 所示。t=140 s 时在靠近过道乘客位置处存在2 个对称的涡旋；随着送风速度减小，当t=160 s 时，客舱中间向下的气流动力减弱，涡旋半径变小，并且向下发生偏移；t=180 s 时，在乘客呼吸区形成新的涡旋。混合送风模式下流场如图10 所示，当t=140 s 时，送风速度大，在中间乘客头顶位置形成2 个对称的涡旋；随着送风速度减小，当t=160 s 时，在客舱过道处向上的气流动力减小，导致涡旋向下运动；当t=180 s 时，涡旋到达客舱底部，半径变小，同时在客舱上部行李架附近形成新的涡旋，新的涡旋继续向下移动，整个过程不断循环。随着时间增加，流场的变化导致涡旋位置发生变化，涡旋中心空气滞留区被打破，客舱内空气流动性得到增强。

图8 天花板送风模式下的流场（正弦信号）Fig.8 Flow field of ceiling air supply mode (sinusoidal signal)

图10 混合送风模式下的流场（正弦信号）Fig.10 Flow field of mixed air supply mode (sinusoidal signal)

2.3 客舱内NO2 平均质量浓度变化

为了分析NO2在客舱内的变化情况，采集了不同时刻整个客舱内的NO2平均质量浓度，图11 为2 个周期内(60～180 s)6 种工况下的变化情况，正弦信号送风下的NO2质量浓度下降更快。在t=180 s时，天花板送风模式中正弦信号送风比恒值信号送风下的NO2质量浓度降低了7.95%，侧壁送风模式降低了6.51%，混合送风模式降低了23.3%，可以看出，混合送风模式下NO2质量浓度下降最多，说明混合送风模式中正弦信号送风排污效果最明显。

图11 客舱内部NO2 质量浓度Fig.11 Concentration of NO2 in cabin

2.4 乘客呼吸区截面NO2 分布

选取乘客呼吸区高度处的水平截面研究NO2分布情况，图12 为t=180 s，风速为恒值信号时，天花板送风、侧壁送风和混合送风3 种送风模式下的NO2分布。可以看出，不同送风模式下的NO2分布存在较大差异。天花板送风模式如图12(a)所示，在第3 排右侧区域存在小面积NO2聚集现象，两侧靠近壁面位置处NO2质量浓度较低，且座椅与座椅之间的NO2质量浓度高于过道区域；侧壁送风模式如图12(b)所示，整个截面内NO2质量浓度相差较小，说明在侧壁送风模式下，NO2分布较为均匀；混合送风模式如图12(c)所示，在第4 排和第5 排区域NO2质量浓度较高，同时两侧靠近舱壁区域的NO2质量浓度较低，这是因为新鲜气流沿着客舱壁面向上流动，壁面周围的NO2可以更快地得到稀释。整体来看，在恒值信号下，天花板送风和混合送风模式都存在NO2聚集现象，这是由于客舱内气流循环基本处于稳定状态，存在大面积的空气滞留区，滞留区内NO2长期积聚，很难排出舱外。

图12 t=180 s 时恒值信号下呼吸区截面NO2 分布Fig.12 Distribution of NO2 in respiratory area under constant signal at t=180 s

图13 为t=180 s，风速为正弦信号时，3 种送风模式下的NO2分布。天花板送风模式如图13(a)所示，在2 排座椅之间存在大量低质量浓度区域，座椅附近区域NO2质量浓度低于过道区域；侧壁送风模式如图13(b)所示，NO2分布较为均匀，过道处NO2质量浓度低于座椅间质量浓度；在混合送风模式下，如图13(c)所示，过道侧乘客附近NO2质量浓度较低，大部分NO2主要集中于座舱尾部。

图13 t=180 s 时正弦信号下呼吸区截面NO2 分布Fig.13 Distribution of NO2 in respiratory area under sinusoidal signal at t=180 s

对比图12 和图13，3 种送风模式呼吸区截面NO2分布情况，将恒值信号送风改为正弦信号送风后，NO2的质量浓度均有不同程度的下降，其中混合送风模式下效果最为显著，说明正弦信号送风更有利于为乘客创造健康的呼吸区环境。

综合分析表明，在正弦信号送风的波动风速下，客舱内空气混合增强，波动的送风速度打破了恒值信号送风下存在的空气滞留区，有利于NO2的排出，无论是对于整个客舱内部，还是对于乘客的呼吸区，正弦送风都起到了很好的排污效果，其中正弦信号下混合送风模式的排污效果最好。

3 客舱空气龄计算

为了更好地评价不同送风信号在客舱内的通风换气效果，使用空气龄作为评价指标。空气龄指空气进入房间的时间，某一点的空气龄越小，说明该点的空气越新鲜，空气品质就越好。客舱内不同位置的平均空气龄 τp计算表达式为[3]

式中：Cp(t)为所测点连续采集的污染物质量浓度值；Cp(0)为初始时刻采集点处污染物的质量浓度值。换气效率 η可用于评价通风量的极限值，一般认为当空气龄低于换气效率 η时，可以认为此点的通风系统通风量充足。η表达式为[3]

式中：Vcabin为客舱内部体积；vventilation为客舱的送风量。

选取客舱第3 排的6 名乘客人嘴处为采样点，计算空气龄，图14 为采样点在6 种送风工况下的空气龄。在相同送风模式下，采样点处恒值信号下的平均空气龄均高于正弦信号，说明具有波动风速的正弦信号，无论在哪种送风模式下，提供的新风都更容易到达乘客面前，为乘客提供更加新鲜的空气。在正弦信号混合送风模式下的所有采样点处的空气龄均小于换气效率，平均空气龄约为118 s，说明这种送风工况下客舱内通风充足。因此，在通风量相同的情况下，正弦信号混合送风模式的换气效果最佳。

图14 不同送风工况下的空气龄Fig.14 Air age of different air supply modes

4 客舱热舒适性分析

由于正弦送风会导致送风速度发生较大的变化，风速较大波动会造成人体不适，对不同送风工况下的吹风感指数进行计算，当吹风感指数DR<20%时，认为不会影响乘客舒适性体验[18]，其表达式为

式中：ti为局部空气温度，℃；vi为局部空气速度，m/s；Tu为局部湍流强度，%。

由于正弦送风速度在一个周期内不断变化，在正弦信号速度达到高速阶段的情况下，计算乘客周围的吹风感指数。截取5 排乘客周围共5 个截面计算吹风感指数，图15 为各个截面在不同工况下的吹风感指数。当采用正弦信号送风时，客舱内乘客附近的吹风感指数均有明显提高，其中天花板送风模式DR>20%；侧壁送风模式和混合送风模式在正弦信号送风下的吹风感指数虽然高于恒值信号送风，但均小于20%，符合热舒适性要求。