青藏线列车上座率对空调与制氧能耗的影响研究

赵兴杰，王 烨，2

(1.兰州交通大学 环境与市政工程学院，甘肃 兰州 730070；2.兰州交通大学 铁道车辆热工教育部重点实验室，甘肃 兰州 730070)

青藏铁路列车由于沿线环境条件恶劣[1],乘客的生理健康面临空气新鲜度和氧含量两方面的影响,因此对列车的新风与供氧系统调节能力提出了更高的挑战[2],以适应沿线环境条件对车内环境品质及舒适性的影响[3]。合理的新风量可有效改善车内空气品质,并降低列车能耗[4]。文献[5]对青藏线空调列车沿线车内CO2浓度的空间分布与迁移特性进行了研究。文献[6]采用人员密度估计模型,计算公共建筑内人员动态负荷,并提出不同人员密度时的新风量与空调末端控制方案。文献[7]利用Simulink仿真,基于地铁站内人员流动控制新风阀门开度调节新风量,能够有效降低新风负荷。运行在高海拔地区的列车引入新风量不仅能够降低CO2浓度,还对车内氧含量起到稀释作用,文献[8]就此问题从节能和确保空气品质的角度提出一种满员情况下新风量随车外气象参数在夏季沿线(格拉段)变化的动态调节新思路。文献[9]以海拔最大的唐古拉山站冬季气象参数为基础,提出一种满员情况下新风系统和供氧系统联合运行的变频模式,在保证CO2浓度不超标的情况下可有效降低空调及制氧系统的能耗。但目前针对高原列车空调与供氧系统的研究主要集中在制氧模式的选择[9-10]、供氧方式的探讨[11-12]、环境品质的监测[13-14]、低压环境人体舒适度的调查[15-17]以及车内热环境参数的研究[18-19],考虑乘客不同上座率情况下新风量和送风参数对列车空调与制氧能耗影响以及就座位置对车内环境参数的影响研究,尚未见报道。本文对青藏线空调列车夏季重要站点车内温度和CO2分压力进行数值分析,对送风参数和新风量进行联合调控,以获得不同乘客上座率时满足舒适性与卫生条件下的最低能耗控制方案。

1 物理模型与数学模型

1.1 物理模型

车体长×宽×高为25 500 mm×3 105 mm×2 500 mm,共设10组桌椅,定员98人[20]。车厢两侧共10组车窗,长宽均为1 050 mm。列车内气流组织采用车顶矩形送风口送风、车门回风形式。车内陈设和送、回风口均关于车厢横向中截面对称,为减小计算量,采用半截车厢作为计算区域,物理模型如图1所示。

图1 车体物理模型

1.2 数学模型

车厢内气流组织是强迫对流与自然对流的混合对流换热过程,属于湍流流态。考虑RNGk-ε模型对高雷诺数与低雷诺数均有较高的适用性[21],并且计算精度高,因此,本文选取RNGk-ε湍流模型求解车厢内的流动与传热过程。描述流动与传热的通用控制方程为

(1)

式中:Γ为扩散系数;φ为通用变量,其含义与其余相关系数见文献[22]。

1.3 假定条件与边界条件

为便于计算,作以下假设:①车内空气流动为三维稳态湍流,且空气为不可压缩气体,密度变化采用Boussinesq假设,车内气压与环境压力近似一致[16];②空气为辐射透明介质,车厢内壁面、桌椅、乘客表面为漫辐射灰体。

边界条件:

(1)入口边界:矩形送风口作为速度入口边界;u=0,v=0,w=-1.0 m/s,根据上座率调节各工况的计算参数;湍流动能及湍流动能耗散率取值为[22]k=0.004,ε=0.000 8。

(2)出口边界:以车厢前后端门作为计算区域的出口边界,P=Pout,∂k/∂y=0,∂ε/∂y=0,其中Pout为外部环境压力。

(3)热源边界:人体散热量是列车得热量的重要组成部分。单节车厢定员98人,分别按40%、60%、80%和100%上座率进行计算,散热量取116 W/人[23],按面热源平均分配到人体模型表面。

(4)壁面边界:车厢端面、中截面、行李架及车内陈设为绝热边界,空气与固体接触面采用速度无滑移条件;选取夏季运行周期最长的Z264次列车为研究对象,考虑车厢围护结构对太阳辐射热传递过程的衰减、延迟效应,采用非稳定传热计算方法[24]得到不同时刻车体及车窗的内壁面温度。以供氧区段中海拔最高的安多站和沿线外气温度Tw最低的五道梁站为典型计算站点,列车行经此2站点时其内壁面温度(表1)作为数值求解的壁面边界条件,各壁面净输入热量及热源散热量见表2,表2中数据前的负号表示热量自车内传向车外。由总热量数值可知,无论是冬季还是夏季车内均需要空调提供冷负荷。

表1 列车内壁面温度

表2 列车各项得热量 W

(5)人体呼吸边界:人体呼吸作用是车内CO2的主要来源,乘客的CO2产生量取18 L/(h·人)[5]。

(6)环境条件:列车行经安多站和五道梁站时车外温度、大气压力、大气中氧浓度值见表3。

表3 车外环境参数值

2 数值求解方法

2.1 网格划分

对计算区域中的网格划分采取车身整体划分、局部加密的方式,采用三套网格(1 897 293、2 474 927、3 852 856)划分计算区域。计算结果表明所得数值解是网格独立的,因此后续计算选用的网格数为2 474 927。

2.2 数值方法

求解控制方程时采用SIMPLE算法处理速度/压力耦合问题[21],梯度项采用Green-gauss Cell Based格式离散;动量方程、能量方程、湍流动能方程、湍流动能耗散率方程、组分输运方程均采用二阶迎风格式离散。求解控制方程时的收敛条件与文献[5]相同。

3 计算结果及讨论

前期的研究内容集中在青藏线列车满员状态下途经各站点时车内温度场、速度场[19,22]、污染物浓度场[5]的变化,得到不同气象参数条件下满足车内乘客舒适度的最佳送风参数。针对Z264次列车夏季行经高原地区安多站时不同上座率状态下车内温度、CO2含量进行数值计算,以我国现行铁路运输行业标准TB/T 1932—2014《旅客列车卫生及检测技术规定》[25]中规定的空调列车车内温度(夏季温度大于26 ℃,冬季温度大于20 ℃)为控制目标,采用集总参数法建立车内能量平衡模型

(2)

式中:U为车内空气热力学能,J;τ为时间;QR为乘客散热量,W;QXF为新风负荷,W;R为透过车窗的太阳辐射热量,W;αn为车厢内壁面对流换热系数,W/(m2·K);Ti为车厢内壁面温度,K;Tn为车内空气温度,K;A为车厢内壁面面积,m2;QPF为排风带走的热量,W。

关于高原地区CO2浓度范围的要求暂无依据可循,文献[25]中仅针对平原地区做了规定(≤0.15%),航天领域的CO2最佳推荐值(500 Pa分压力)相较于文献[25]明显偏高,因此参考平原地区的分压标准152 Pa(平原地区0.15%浓度下的分压力)作为高原地区车内CO2分压力限值较为合理。CO2分压力PCO2计算公式为

PCO2=PA·yCO2

(3)

式中:yCO2为CO2体积浓度,%;PA为车外大气压力,Pa。

列车运行在任何区段,车厢内的平均CO2分压力均低于呼吸区的CO2分压力。若以车厢内平均CO2分压力上限值作为新风量调节基准参数,则乘客呼吸的CO2将略超过允许上限值。因此计算CO2分压力不再适用集总参数法,应将乘客呼吸区(z=1.1 m)平均CO2分压力作为车内CO2分压力的控制标准,并计算不同送风工况下的空调与制氧能耗,以获得不同上座率时满足舒适性与卫生条件的最低能耗工况。图2为列车内空气循环示意。空调能耗与海拔、车外环境气温相关,根据换热方程,换热量为

QH=ρHVHcpΔT

(4)

式中:QH为换热器在海拔H处的换热量,W;VH为空调机组风机体积流量,m3/s;ρH为空气密度;cp为空气定压比热容(忽略其随温度、压力发生的微小变化),J/(kg·℃)。制氧设备的能耗取0.46 kW·h/m3[20],基准工况的送风速度和送风温度均按文献[22]取值,新风量和供氧浓度取文献[20]的推荐值,见表4。

表4 基准计算工况

3.1 列车能耗分析

新风量的大小主要取决于车内CO2含量、CO2发生量、车外CO2含量,人体的呼吸作用是车内CO2的主要来源,因此上座率与新风量有较强的相关性。前期研究表明:乘客所需最小新风量随海拔升高而增大,从而稀释车内氧浓度,使满足相同供氧参数时的制氧能耗升高。因此,为合理设计列车制氧系统装机容量,以现运行的Z264次列车行经沿线停站海拔最高的安多站的气象参数(Tw=12.4 ℃)及其运行时刻表为准取值,分别计算40%、60%、80%和100%上座率时的新风量及不同新风量时的最低能耗。

3.1.1 40%上座率

空调及供氧系统的协同工作按“改变送风温度、新风量、供氧量”进行优化设计,以同时达到“满足车内温度需求、CO2分压力不超标、降低能耗”为目标。以青藏列车淡季平均上座率40%为例,计算工况见表5。其中,基准工况参数按如下方式确定:根据文献[20]的新风量推荐值20 m3/(h·人)与40%上座率时的人数计算得到新风量基准值为0.22 m3/s;根据总送风量1.6 m3/s与25%供氧浓度上限值[20]计算得到供氧量基准值为0.019 m3/s;基准工况的送风温度取291K。

表5 安多站计算工况

图3为不同送风温度条件下列车行经安多站时新风量对车内CO2分压力及空调能耗的影响。空调能耗包括对新、回风混合后的冷却过程和送风前的加热过程所消耗的能量。计算结果显示车内乘客呼吸区的CO2平均分压力仅为141 Pa,低于CO2分压力上限值152 Pa,车内空气品质良好。分别以0.15、0.1、0.05 m3/s的新风量进行计算,得到乘客呼吸区CO2平均分压力分别为147、152、156 Pa,说明当新风量减小至0.05 m3/s时呼吸区域平均CO2分压力超标,空气品质无法满足卫生需求。经计算得到满足乘客呼吸区CO2分压力要求的临界新风量为0.1 m3/s,但此时新风负荷较大,空调能耗较高,为14.31 kW。

图3 新风量对车内CO2分压及空调能耗的影响

由于安多站室外空气焓值低于室内焓值,即新风与回风混合后的空气焓值仍低于室内状态点的焓值,如图4所示,随着新风比减小,空气处理过程C→L焓差增大。而列车车厢余热量与余湿量均大于零,因此,减小新风量不利于降低空调冷负荷,同时会增大车厢内的CO2分压力。由图3可知,给定送风量时空调能耗随送风温度的升高而增大。因此采用较低送风温度与较大新风量可有效降低空调能耗。在满足车内空调最低舒适温度[25](26 ℃)的前提下使用较低的送风温度可以得到最低的空调能耗。

图4 空气处理过程

图5为不同工况下车内平均温度及列车空调与制氧总能耗。可以看出,夏季列车运行中,送风温度为291 K时,减小新风量对空调能耗影响微弱,但制氧能耗有显著降低,工况3比工况1的空调及制氧总能耗降低了25.42%,并能保证室内空气品质。对于工况4～工况6,提高送风温度的同时保持新风量不变,空调能耗比前3个工况略有上升,制氧能耗与工况3相同,最大总能耗比基准工况降低了19.17%,室内空气品质良好。

图5 车内平均温度及空调与制氧总能耗

冬、夏季车内空气品质通过CO2分压力控制且应数值相等,这决定了新风量相等。根据文献[20]推荐的高原列车制氧设备的能耗值0.46 kW·h/m3可知,对于同一站点的给定工况,无论冬季还是夏季制氧能耗必然相等。这一结果在图5中也得到了印证。而图5中空调与制氧总能耗的变化主要是因为较低的车外温度产生的热负荷抵消了乘客散热形成的部分冷负荷,从而使空调能耗减小。综合考虑车内平均温度限值及空调与制氧总能耗,建议列车夏季行经安多站附近时按照工况6的参数运行,冬季按照工况4的参数运行。由于制氧能耗仅受新风量和环境空气组分变化的影响,与季节变化无关,因此下文60%～100%上座率仅针对夏季工况进行分析。

综上,从图3～图5的分析可知:基准工况送风温度低,空调能耗较小,但此时车内平均温度较低(<26 ℃),不能满足舒适性温度条件;另外,基准工况新风量大,在此工况运行时空调能耗低,但制氧能耗较大,导致总能耗偏高。因此,列车空调调节有必要从改变送风温度与新风量两个方面进行优化。优化工况提升了送风温度,并减小了新风量,导致空调能耗小幅增加,而制氧能耗显著下降,因此,与基准工况相比,总能耗有较大幅度降低,就上座率40%而言,优化后总能耗降低了19.17%。同时,对比优化前后车内各项参数变化,车厢内平均温度由基准工况的23.5 ℃提升至26.2 ℃,CO2分压力由基准工况的141 Pa上升至152 Pa,同时可满足舒适度条件(≥26 ℃)与卫生条件(≤152 Pa)。

3.1.2 60%、80%、100%上座率

图6为不同上座率时送风温度对车内平均温度的影响。乘客数量减少使得车内冷负荷降低,在相同送风温度下车内平均温度下降。因此,给定送风量,对于较低的上座率,要满足乘客对车内舒适温度(26 ℃)的需求,需要提高送风温度。在上座率为60%、80%、100%条件下,送风温度分别达到22、20、19 ℃以上时即可满足舒适性温度要求。

图6 不同上座率时送风温度对车内平均温度的影响(安多站,Tw=12.4 ℃)

不同上座率时,在上述分析得到的最佳送风温度条件下改变新风量,得到车内CO2分压力、制氧及空调总能耗的变化规律,如图7所示。可以看出,对于不同上座率,空调能耗、车内CO2分压力与新风量的变化呈逆相关,而制氧能耗及总能耗与新风量的变化呈正相关。保证车内CO2分压力不超标,上座率为60%、80%、100%时新风量的下限值分别为0.2、0.3、0.35 m3/s。

图7 新风量对车内CO2分压及空调与制氧能耗的影响(安多站)

3.2 不同上座率时的优化节能效果

根据前文所得不同上座率时的最佳新风量及送风温度,得到参数优化后对应的空调及制氧总能耗,如图8所示。与基准工况相比,对于上座率为40%、60%、80%、100%时的情况,其空调及制氧系统节能率分别达到19.17%、15.47%、22.94%、26.95%,见表6。

表6 不同上座率时气流参数优化及能耗

3.3 不同车外环境条件下空调与供氧调节方案适用性

由于高海拔地区(格拉段)昼夜温差大,3.1节按照安多站环境条件所得调节方案对于列车在极端条件(环境温度、大气压力)下行经其他站点时的工程适用性还有必要进行探讨。列车行驶过程中,环境温度降低使新风负荷抵消了乘客散热形成的部分冷负荷,导致空调能耗降低;海拔升高(气压降低)导致制氧量增加,制氧能耗上升。在不同环境条件下,上座率的增加均需增大新风量、降低送风温度,使得空调能耗降低、制氧能耗增加。为此,分别计算沿线最低气温与最高海拔停站的空调与制氧能耗,验证调节方案的适用性。选取本次列车行经安多站(Tw=12.4 ℃,海拔为4 800 m,沿线最高海拔停站)及五道梁站(Tw=1.6 ℃,海拔为4 700 m,沿线最低气温停站)为研究对象进行分析。

3.3.1 环境条件对送风温度的影响

Z264次列车行经五道梁站的时刻为5:59,此时无太阳辐射作用,车内外热量传递主要由温差作用下的非稳定传热引起。对比图6与图9可知,对于同一上座率,采用相同送风温度时,列车行经五道梁站车内平均温度比安多站低0.6 ℃左右。由图9可知,当列车行经五道梁站且上座率分别为40%、60%、80%、100%时,送风温度应分别达到24、23、21、20 ℃以上,方可满足舒适性温度(26 ℃)要求。

图9 不同上座率时送风温度对车内平均温度的影响(五道梁站,Tw=1.6 ℃)

考虑不同车次运行时刻的差异以及沿线极端低温条件对空调及制氧系统运行能耗的影响,分别以安多地区最低气温(Tw=2.8 ℃)与五道梁地区最低气温(Tw=-1 ℃)为计算条件,获得列车经过以上2个站点时的边界条件,计算得到不同上座率时满足舒适性温度条件(26 ℃)对应的送风温度,并与Z264次列车行经该2站点时的送风温度进行对比,如图10所示。可以看出,对于任一车外温度,送风温度均随上座率的增大而减小。另外,对于同一上座率,采用不同的车外温度值对列车行经五道梁站时送风温度的影响微弱,但采用Z264次列车行经安多站时的车外温度值得到的送风温度对于极端最低温度时经过该站的列车来说无法满足车内温度要求。因此,对于列车经过安多站时的送风温度应以极端最低外气温度2.8 ℃为依据会偏于安全。

图10 Z264次列车不同外气温度条件下的送风温度

3.3.2 环境条件对能耗的影响

海拔及车外温度对空调与制氧能耗的影响程度存在差异。图11为Z264次列车行经五道梁站、安多站时与列车在最低车外温度条件下行经五道梁站、安多站时最优工况的能耗对比。

图11 空调及制氧总能耗对比

由图11可知,不同车外温度条件时空调与制氧能耗的变化趋势均与Z264次列车经过安多站时一致(图8),即随着乘客上座率的增加,空调能耗下降,制氧能耗上升,总能耗上升。但对于同一上座率,按照Z264次列车行经安多站时的车外温度计算所得空调与制氧总能耗均高于按照其余车外温度计算值,按照Z264次列车经过五道梁站时的车外温度与该站点极端最低气温所得空调与制氧总能耗几乎没有差异。因此,结合图10所得结论,对于列车行经五道梁站时的送风温度确定及空调与制氧总能耗评价,外气温度值采用1.6、-1.0 ℃均可。从节能的角度,列车行经安多站时的送风温度确定及空调与制氧总能耗评价,车外温度值宜采用该站点的极端最低气温值2.8 ℃。

4 就座位置对车内环境参数的影响

图12为40%上座率时3种可能的乘客就座位置,即两侧(靠窗)就座、中间(过道)就座、单侧(靠一侧窗户)就座。由于车内温度场是太阳辐射、人体散热、送风参数的综合作用结果,而车内污染物浓度场又与温度场存在强烈的耦合作用[5]。因此,针对这3种就座方式,分析列车行经安多站时最优送风工况下车厢内温度分布与CO2分压力分布。

图12 乘客就座位置

4.1 温度分布

图13为不同乘客就座位置时车厢横断面(y=6 m)上的温度分布。

图13 车厢横断面温度分布对比(y=6 m)

2个乘客分别就座于两侧窗户位置,乘客的散热作用导致各自头部位置较高的温度,坐在左侧窗户位置的乘客头部温度更高,这是因为列车行经安多站时左侧处于朝阳面,太阳辐射通过车体围护结构以耦合传热的方式提高了左侧车体内壁面附近的温度,也因此提高了该区域的浮升力,使得热气流上升,在行李架下方形成了热滞留区,气流分布如图14所示。另外,走道区域由于来自车顶中间位置较低的送风温度,该区域温度较低。优化前该截面上的温差较大,温度分布不均匀,但优化后温度整体得到了提升,竖向温差有所缩小,并且乘客活动区域达到了车内舒适性要求的温度值。

2个乘客均就座于走道位置时,基准工况的车内温度达不到文献[22]的要求值,但与两侧就座方式相比,车厢内温度分布更趋均匀,温差明显减小。这是因为自车顶垂直下送的较低温度气流与人体散热形成的热羽流相遇,发生了剧烈的动量和热量交换,从而维持了乘客附近较均匀的温度场。与基准工况相比,优化后走道区域温度整体提高了3 ℃左右,乘客的舒适感得到了改善。

2个乘客均就座于左侧2人座位置时,车厢右侧3人座位置均处于空位状态。基准工况运行,车内左右两侧的温差较大,车厢左侧温度明显高于前述2种就座情况。结合图13与图14可以看出,优化后车内3人座及走道区域温度升幅较大,但车厢右侧3人座区域形成了一个温度较低的旋涡区。这是因为车厢左侧2个乘客集中散热形成了沿侧壁上升的热气流,改变了自顶部下送的低温气流的流向,偏向3人座位置的低温气流与沿左侧壁面上升的热气流相互作用,形成了旋涡区。这一就座方式导致该截面上温度分布的均匀性较差。局部区域较高的温度使乘客乘坐的舒适度较低。

4.2 CO2分压力分布

图15为不同就座位置时车厢横断面(y=6 m)上的CO2分压力分布。CO2分压力分布与气流组织、热量传递以及乘客位置等密切相关。

图15 车厢横断面CO2分压力分布对比(y=6 m)

由图15可知,3种就座方式均按照基准工况运行时,由于送风温度低、新风量大,使车内CO2得到了充分稀释,其分压力较低。按优化工况运行时,呈现出如下规律:

(1)当乘客分别就坐在两侧靠窗座位时,车厢左侧乘客附近的CO2分压力梯度大于右侧区域,但右侧乘客头顶部位CO2分压力明显高于左侧乘客。这是因为车内的气流组织是温差作用下的自然对流与机械通风作用下的强迫对流共同引起的流动现象,受太阳辐射作用,使车厢左侧壁面附近温度较高的气流上升速度高于右侧,在浮升力作用下乘客呼出的部分CO2会随边界层的运移沿车厢侧壁向上迁移,乘客头部区域CO2分压力为152.2 Pa,与限值小大相当。而车厢右侧壁面附近温度相对较低,壁面附近气流上升速度较左侧低,CO2浓度因此被稀释的较慢,造成了该区域CO2分压力达到了172.8 Pa,超出了152 Pa。走道区域的CO2分压力未超标。

(2)当两乘客均就坐在靠近过道的位置时,乘客头部及以下区域的CO2分压力均未超过上限值。这是因为乘客位置相较于图15中的基准工况情况更靠近顶部送风口的正下方,自车顶向下流动的温度较低的新风与人体散热形成的热羽流之间的热量及动量交换更充分,新风有效稀释了乘客呼出的CO2,所以,走道区域的CO2分压力值均低于152 Pa。

(3)当乘客均就坐在左侧2人座位置时,乘客呼吸区的CO2分压力达到了172.8 Pa,不符合车内空气品质要求。但此时,车厢右侧3人座位置的CO2分压力未超标。结合图14中的优化工况可以发现,这是因为乘客散热引发的上升气流遇到了行李架,形成了热滞留区,在浮升力作用下向上运动的CO2的迁移过程也因此受到了阻碍,导致乘客头部区域CO2的集聚。

综上,针对3种就座方式所进行的送风参数优化,均使车内CO2分压力较基准工况有所上升,但采取中间就座方式时乘客呼吸区域(z=1.1 m)平均CO2分压力未超标,与图3的结论一致。

5 结论

综合考虑外气温度及海拔2个因素,以安多和五道梁地区气象参数为依据,数值分析高原列车在行驶途中不同上座率对送风参数、空调和制氧能耗的影响,得到如下主要结论:

(1)对于行驶在高海拔地区的青藏线空调列车,新风量对空调与制氧能耗的影响呈相反趋势,对制氧能耗影响显著,空调能耗在总能耗中占比较低。合理调节送风温度及新风量,可实现“空气品质、热舒适、节能”的有机统一。

(2)车内CO2分压力与新风量的变化呈逆相关,以CO2分压力为车内空气品质控制指标时,对于行经安多站列车,上座率为40%、60%、80%、100%的最小新风量分别为0.1、0.2、0.3、0.35 m3/s。

(3)当上座率为40%、60%、80%、100%时,对于行经安多站列车,采用最佳新风量及送风温度,空调及制氧系统总节能率可分别达到19.17%、15.47%、22.94%、26.95%。

(4)对于列车行经五道梁站时的送风温度确定及空调与制氧总能耗评价,外气温度值采用1.6 ℃或-1.0 ℃均可。从节能的角度,列车行经安多站时的送风温度确定及空调与制氧总能耗评价,外气温度值宜采用该站点的极端最低气温值2.8 ℃。

(5)乘客不同的就座位置,以改变车内流场及温度场的方式影响污染物的空间分布及迁移特性。当上座率为40%时,乘客的最佳位置是靠近走道就座,建议乘客不要集中靠朝阳面位置就座。