基于Fe3O4-乙二醇纳米流体的直喷汽油机冷却水套传热研究

徐梦杰， 王惜慧

(华南理工大学机械与汽车工程学院， 广东 广州 510640)

基于Fe3O4-乙二醇纳米流体的直喷汽油机冷却水套传热研究

徐梦杰， 王惜慧

(华南理工大学机械与汽车工程学院， 广东 广州 510640)

在乙二醇冷却液中添加Fe3O4纳米粒子作为直喷汽油机冷却液,利用CFD软件Fluent对不同浓度冷却液下直喷汽油机冷却水套的传热进行了三维模拟计算，并考虑纳米流体导热系数、比热容等物性参数随温度的变化来提高计算的准确性，计算得到冷却液的流场、压力场及壁面温度的空间分布。结果表明，与传统冷却液相比，以Fe3O4-乙二醇纳米流体作为冷却液能够提高内燃机的散热性能，水套壁面温度降低明显，且浓度越大冷却效果越好。

纳米流体； 直喷式汽油机； 冷却水套； 仿真

传统汽油机不同负荷时进气采用节流方式进行“量调节”，泵气损失大、经济性差。涡轮增压直喷汽油机克服了涡轮增压响应延迟的缺点，有良好的瞬态响应。油滴吸热使得缸内温度下降，充气系数提高2%～3%，爆震倾向的降低使得压缩比提高1～2，从而改善了排放和燃油经济性[1-3]，其升功率可以达到100 kW/L[4]。相对于自然吸气汽油机，相同功率下增压发动机尺寸更小，质量更轻，比功率更高，整车燃油经济性得到改善。所以增压直喷汽油机既能实现汽车轻量化，又兼顾了排放性能、动力性和经济性[5]。直喷汽油机有着油耗低、扭矩高、功率大的优点，也能改善汽车响应性和操控性，应用前景广阔[6]。然而，随着增压比的提高和性能的提升，直喷汽油机易产生爆震现象，超级爆震是目前增压直喷汽油机提高升功率和降低燃油消耗率遇到的瓶颈之一[7-11]，对发动机有很大破坏性。对于超级爆震的抑制措施，奇瑞公司和大众认为扫气可以控制超级爆震[8-9]，GM公司则提出加浓混合气来抑制超级爆震[12]，但上述方法均牺牲了燃油经济性。美国西南研究院[13]经过试验得出EGR 中冷对超级爆震有明显的抑制效果，但EGR中冷结构复杂、成本增加，并降低了汽油机功率密度。天津大学张志福试验发现，冷却水温度下降能够缓解超级爆震倾向，当冷却水温由90 ℃降至70 ℃超级爆震消失。另外由于结构紧凑，直喷汽油机容易过热，造成充气系数下降，燃烧不正常，机油变质和烧损，零件的摩擦和磨损加剧，使得内燃机的动力性、经济性、可靠性和耐久性全面恶化，因此，合理地解决直喷汽油机散热问题变得日益重要。目前，冷却系统的技术受两方面因素限制：一是冷却液侧，传统的冷却液(水和乙二醇)导热系数小；二是空气侧，散热器的优化空间已不大，增大散热器面积，虽然能改善空气侧散热，但受到容量、风阻和轻量化的制约。改进内燃机冷却腔结构和材料等传统措施已不能满足要求，采用更高效的纳米流体替代传统冷却液，有利于保证直喷汽油机工作时动力性、经济性、可靠性及耐久性指标，并改善其爆震和过热，具有很大潜力。

目前，关于纳米流体的大量研究都是针对柴油机冷却水套内部的三维流动进行的。胡文君[14]通过对不同质量分数 CuO 纳米流体在柴油机水套中的流动和传热计算，证实了纳米流体具有较高的传热性能，随着质量分数的增加传热能力逐渐增强，当CuO 粒子质量分数达到5%时，纳米流体传热能力显著提高，但同时会引起水泵功率小范围的损失。由于铜比其他纳米颗粒(例如氧化铜)的导热系数更高，同济大学的杨帅[15]利用CFD方法对质量分数为0.5%，1%，3%和5%的Cu-水纳米流体在柴油机冷却水套内的流动和传热过程进行三维数值模拟，计算结果表明，以Cu-水纳米流体作为传热介质可以显著提高柴油机的散热性能，随着Cu粒子浓度的增加，柴油机散热能力增强，水泵功耗略有增加。徐行军[16]和徐哲[17]用Cu-乙二醇纳米流体在直列4缸柴油机中模拟得出了相似的结论。徐哲发现，当纳米粒子质量分数为5%时，泵功相对于纯水时仅增加了6%，散热量却增加了43.9%。彭稳根[18]研究发现，4%质量分数的TiO2，Al2O3和CuO 3 种纳米流体能显著提高发动机的散热性能，与水相比，三者的平均表面传热系数分别提升了10.82%，8.43% 和11.24%。Adnan M. Hussein[19]研究了SiO2纳米流体在汽车散热器上的应用，他结合模拟和试验验证得出，传热速率在低浓度时能比纯水增加50%。而K.Y. Leong[20]用Cu-乙二醇纳米流体试验发现2%质量分数的纳米流体使得传热增强3.8%，冷却液的压降随着铜颗粒的加入而增大，这是由于密度增大，额外的压降使得泵功增加。C. Oliet[21]，S.M. Peyghambarzadeh[22]与彭小飞[23]等学者通过研究也得出了相似的结论。Fe3O4纳米流体性能稳定，成本低廉，兼具磁性和流体的特性，为通过磁场控制流动和传热过程强化冷却提供了可能性。潘志东等研究发现[24]，在磁场作用下纳米流体的热导率随体积分数的增加而增大。当磁场平行于温度梯度场时，Fe3O4纳米流体的热导率显著提高。林育兹[25]试验发现，与传统冷却液及单纯使用纳米流冷却液相比，交变磁场作用下的磁纳米流体冷却液有更好的降温效果，外特性工况下柴油机缸盖测点处平均温度值下降幅度为10.4 ℃。Fe3O4纳米流体中颗粒粒度越小，体积分数越大，纳米流体的热导率越高，温度越高，其黏度越小，所以采用小粒径纳米流体、高温冷却的方式来限制压损并强化散热是比较合适的。

显然利用纳米流体能强化冷却并改善直喷汽油机过热和爆震现象，但是目前大多研究都是针对柴油机的，而关于纳米流体在直喷汽油机的应用研究较少，尤其是关于Fe3O4纳米流体的研究只局限于低温。因此，本研究利用Fe3O4纳米流体强化传热的优点，将其应用于直喷汽油机的冷却系统内，代替传统冷却液，通过对不同浓度纳米流体的数值模拟，得出纳米流体粒子体积浓度对内燃机散热性能的影响，验证Fe3O4纳米流体的强化传热效果；并结合试验验证Fe3O4纳米流体的导热系数拟合式，同时采用udf函数考虑流体的导热系数、比热等物性参数随温度的影响进行计算，计算结果更加准确可靠，解决了传统传热模拟用常数估计计算不准确、误差大的问题。利用CFD三维数值模拟的方法深入分析纳米流体在直喷汽油机冷却水套的工作过程，获得复杂水套参数动态变化特征,为缸内直喷汽油机冷却优化提供参考。

1 纳米流体的热物性

1.1 纳米流体导热系数模型

目前关于纳米流体的理论模型还不够成熟，Hamilton-Crosser[26],Maxwell[27]和Wasp[28]等学者相继提出了纳米流体传热模型，然而这些模型都没有考虑温度的影响，导致同样温度和浓度下预测的导热系数偏低。2013年，L.Syam Sundar[29]通过试验结果总结出一个Fe3O4纳米流体的导热系数理论模型：

(1)

式中:φ为Fe3O4纳米粒子体积分数；k为导热系数；下标bf，nf分别代表基液和纳米流体。在一定温度和浓度时，L.Syam Sundar的模型能很好地预测纳米流体的导热系数。

Hrishikesh[30]在大量试验的基础上经过回归分析拟合出金属氧化物纳米流体的导热系数理论模型：

knf=kbf(1+a×(kp/kbf)b1×φb2×

(T/20)b3×(100/dp)b4)。

(2)式中：T为溶液温度；dp为纳米颗粒平均直径；a=0.135,b1=0.237,b2=0.467,b3=0.547,b4=0.234。

由于发动机工况下冷却液温度较高，本研究通过试验数据对该模型进行了验证。通过瞬态热线法试验测得308K时乙二醇和水各50%的混合液导热系数为0.395W/(m·K)，而查询GT-suite传统发动机冷却液的导热系数表得到导热系数为0.391W/(m·K)，二者误差为1.02%，误差很小，这验证了试验测量的准确性。根据试验可知，1%体积分数的纳米流体导热系数为0.405 6W/(m·K)，而由式(2)计算得到导热系数为0.421 8W/(m·K)，二者误差为3.99%，小于5%，这验证了式(2)的准确性。由图1可知，纳米流体的导热系数随着温度和浓度的增大而增大，导热系数的增大有利于内燃机散热。冷却液的导热系数在Fluent中通过编写udf实现，经过计算得到原溶液、2%纳米流体和5%纳米流体的导热系数随温度变化的函数：

y原=3×10-10x3-4×10-6x2+

0.003 1x-0.178，

(3)

y2%=0.399+0.005 341 3(x-273)0.547，

(4)

y5%=0.399+0.008 193 8(x-273)0.547。

(5)

图1 各冷却液导热系数随温度变化趋势

1.2 纳米流体密度、比热容和黏度模型

关于纳米流体的密度、比热容和黏度的理论模型争议较少,这里选用3个公式分别作为密度、比热容和黏度的计算模型。

ρnf=(1-φ)ρf+φρp，

(6)

(cp)nf=(1-φ)(cp)f+φ(cp)p，

(7)

(8)

式中：ρ为密度；cp为比热容；μ为黏度[16]。

2 发动机冷却水套的CFD模拟

2.1 建立几何模型与计算网格模型

本研究选用的是直列4缸直喷汽油机，其主要参数见表1。

表1 发动机主要参数

图2示出了冷却水套几何模型，包括缸体和缸盖的水套，一个冷却液进口，3个分别流向机油冷却器、暖风和调温器的出口，从左到右依次为1缸、2缸、3缸、4缸。由于水套结构复杂，本研究采用六面体核心网格生成技术对其结构进行网格划分，首先生成能够适应复杂几何体的四面体网格，然后通过先进算法，将大部分区域内的四面体网格破碎，整合成六面体网格，只有在几何非常复杂或者边缘地带才会保留四面体网格。这样生成的网格集合了四面体网格和六面体网格的优势，因为大部分区域是结构网格，完全可以与流动方向垂直，因而能够保证计算精度。另外，采用六面体核心网格比四面体网格减少60%～80%的网格数量，对充分利用计算机资源、节省计算时间很有利。将三维的CAD模型通过转换文件STP输入到Fluent的前处理模块ICEM中进行网格划分。网格的类型及尺度都会直接影响到CFD计算结果的精度和稳定性,网格划分应避免出现负体积和负法向，尽量减少翘曲、扭转和等低质量的网格，此类单元较多会使收敛缓慢甚至引起发散，必须对网格进行修复，在缸垫区域由于流动比较剧烈,要对该区域的网格进行加密。该模型网格数大约为1 000万,网格主要是由六面体单元(约占94% )组成,另外还包括少量五面体和四面体单元。水套的计算网格模型见图3。将网格导入Fluent后，经检查网格没有负体积，符合要求。由于计算域不规则且结构复杂，为了保证计算精度，本研究采用双精度格式求解。

图2 冷却水套几何模型

图3 水套网格模型

2.2 计算模型与边界条件的确立

计算工况选用直喷汽油机工作的标定工况,冷却介质为水、乙二醇体积分数各0%的混合溶液和Fe3O4体积分数分别为2%，5%的Fe3O4-乙二醇纳米流体冷却液。管道内冷却液流动雷诺数可以通过如下公式求得:

Re=ρvd/μ。

本研究中进水管进口流速为4.6m/s,冷却水进水管入口的特征长度为9mm。由上式计算可知,其Re数超过了流体形态为湍流的临界值2 320，故可将冷却水的流动判定为湍流流动。计算时冷却液在水套内的流动状态认为是不可压缩黏性湍流流动,发动机在稳定工况运行时，燃烧室内的温度和混合气的流动是周期性变化的,燃烧室壁面传入的热量也是周期性变化的，不过这些周期性波动对燃烧室壁面温度的影响只局限在离壁面很近的层面，壁面深层温度是稳定的，因此,如果发动机在稳态工况工作，可以认为每个循环中气缸盖、气缸套固体壁面与冷却液的对流传热是一个稳定的传热过程[31]。因此,在计算中采用稳态的计算模式,用SIMPLEC算法进行计算，湍流模型选用k-epsion模型。计算中整体模型的边界条件:水套入口采用速度进口0.46 m/s，由水泵流量换算得到；入口温度给定为333 K;出口采用压力出口，出口压力为30 kPa。由于在CFD计算之前壁面温度分布不容易确定,由相关文献可知缸套和缸盖的平均传热系数分别为3 863 W/(m2·K)和10 203 W/(m2·K)[32]，因此本研究缸套的初始值设置为缸套和缸盖热流量分别为77 260 W/(m2·K)和204 060 W/(m2·K)。缸内壁采用第三类边界条件，并通过编写udf实现。轴向方向上气缸套内表面稳态传热边界条件的分布规律如下[33]：

(9)

(10)

(11)

(12)

式中：β=h/s(0≤β≤s)；K1=0.573(S/D)0.24，K2=1.45K1；Tg为缸内燃气瞬时温度；ag为缸内燃气瞬时放热系数；S为冲程,D为缸径。

由式(9)和式(10)可以求得缸内壁轴向方向距气缸顶部h(0

3 CFD模拟计算及结果分析

计算完成后查看冷却液进出口流量，发现进出口流速差值为9.376×10-12kg/s，误差几乎为0，可以认为达到平衡，计算收敛。

3.1 水套温度场

图4示出了水套温度分布云图，图5示出水套流速分布。从图4可以看出冷却液整体温度分布不是很均匀，缸盖温度比缸体温度高，左侧1缸的水套温度最高，表明其冷却较差，2缸次之；缸体水套上部壁面温度较高，这是由于发动机缸体的上半部分离燃烧室较近，其所受热负荷从上到下逐渐降低。鉴于此，缸体水套的结构应该满足冷却液流速上部高、下部低的要求，因此可以考虑将进水口位置适当上调来改善燃烧室散热。

图4 使用原冷却液时的温度分布

图5 使用原冷却液时的流线分布

结合图6和图7可以看出，随着纳米颗粒的加入，冷却水套高温部分明显减少，与乙二醇冷却液相比,使用Fe3O4-乙二醇纳米流体，水套冷却腔壁面温度明显减小，可见纳米流体能够显著改善冷却效果。由图5的流线图可以看出，冷却液在进入水套后并不是单向流动，而是一部分沿着缸套横向流动，另一部分经上水孔流入缸盖。显然一大部分冷却液经4缸上水孔进入缸盖后，直接流向了暖风口，这部分冷却液并没有得到充分利用就被排出，造成浪费，也使得远离进水口即1缸处冷却液流量不足。由图5可知，左边第1缸水套处流动不够顺畅，流线较稀，流速较小，而且水套水堵处没有流线经过，存在死区，由于流经此处的冷却液较少，且该处距离进口最远，冷却液温度较高，导致此处冷却较差，这解释了温度云图中1缸水套和水堵处温度过高的现象。同时发现冷却液在由缸体进入缸盖水套后产生了涡流，这增大了流动阻力和压力损耗，不利于散热。由图6和图7可知，采用纳米流体后，这两处高温区域均有较大改善，温度明显下降。经计算，缸盖水套表面平均温度降低了6.89 ℃,具体见表2。

图6 使用原冷却液时的水套截面温度分布

图7 使用5%Fe3O4纳米流体时的水套截面温度分布

冷却液平均温度/K1缸中心截面2缸中心截面3缸中心截面4缸中心截面缸盖水套表面缸体水套表面原冷却液337．44337．68335．59335．70400．67361．432%纳米流体337．29337．10335．21335．18393．78358．675%纳米流体337．10336．72335．53335．03390．35357．20

3.2 水套速度场

图8和图9示出了水套截面的速度分布。由图可知水套左右两边的流速分布不太均匀，冷却水在进水口和出水口附近流速较大，而背对进水口一侧远离进水口处流速较小，最低低至1.6 m/s，散热相对较差。从4缸到1缸气缸中心截面处冷却水平均流速分别为2.22，2.01，1.75,1.76 m/s，可见随着流动行程的加大,各缸冷却水流速依次降低。从图中还可以看出，内燃机缸盖冷却水套内冷却液在水堵处的速度几乎为0，这主要是由缸盖冷却水套本身的结构造成，此处的冷却效果较差，这解释了温度云图中该处温度较高的现象。

图9 使用5%纳米流体时冷却水套截面的速度云图

3.3 水套压力场

对于压力损失的整体要求是在满足冷却的情况下，压力损失越小越好。由图10可见,水套的主要压力损失发生在气缸垫的上水孔和气缸盖的出水孔处,这是因为在这些区域流速较高,而且孔口直径较小,易产生节流损失,导致压损增加。而且在有些小孔处和缸盖水套弯曲区域有涡流生成,这增加了压降。在保证同样速度进口条件下，经过计算，使用原冷却液、2%和5%浓度纳米流体，水套进出口的压力损失分别为45.24 kPa，49.52 kPa，53.80 kPa。使用2%和5%纳米流体后，冷却系统的压降分别增加9.46%和18.92%，在可接受范围内。

图10 使用5%纳米流体时冷却水套的压力云图

4 模拟结果的对比验证

由于发动机冷却水腔结构复杂，很难用试验的方法了解水套内部流动情况，本研究使用计算软件CFX对该直喷汽油机冷却系统进行了验证计算。CFX采用了基于有限元的有限体积离散方法，既有有限体积法的守恒特性，又有有限元法数值精确的优点。由图11的温度云图可见，CFX计算的温度分布呈上高下低，左高右低的趋势，对比图6可见，两款软件得到的温度分布是相似的，虽然二者算法有区别，但是校验得到结果是一致的，证明了本模型的准确性和可靠性。

图11 CFX计算得到的原冷却液水套截面温度云图

学者们经过大量试验综合得到内燃机冷却水腔壁面传热系数的经验公式：

(13)

式中：vm是冷却液的平均流速。在本发动机缸体底部上方32 mm处截取一平面，统计得出其平均流速为2.25 m/s，代入式(13)，通过计算得hw=3 489 W/(m2·K)，与本计算模型边界初始值3 863 W/(m2·K)相比误差为9.68%，相差不大，可以接受。综上，经过不同计算模型对比和经验公式反算，可知本计算模型传热计算可达到所需精度，其计算结果能够较精确地反映实际水流情况。

5 结论

a) 和传统冷却液相比，Fe3O4纳米流体作为冷却介质时,可以改善直喷汽油机的散热性能,缸盖水套表面平均温度降低，水套温度明显下降，而压力损失变化不大；

b) 本研究中流动死区和漩涡区阻碍流动，使得水套压损偏大，压损为45 kPa左右；

c) 发动机冷却水套内的冷却液流动存在低流速区域，主要是在第1缸处，这可能会导致第1缸的局部热负荷较高，需要进行优化；

d) 通过建立的水套冷却水传热系统模型验证了纳米流体对直喷汽油机冷却散热的强化作用，同时采用udf函数考虑了流体的导热系数、比热容等物性参数随温度的影响，更加准确可靠，解决了传统传热模拟用常数计算不准确误差大的问题，计算结果与经验公式误差低于10%，可见本模型可较好地模拟水套冷却水的稳态传热。

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[编辑： 姜晓博]

Heat Transfer of Water Jacket for GDI Engine Based on Fe3O4-Glycol Nano-Fluid

XU Mengjie, WANG Xihui

(School of Mechanical & Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China)

The glycol coolant added with Fe3O4nano particles was used as the coolant of gasoline direct injection engine. Then the heat transfer of water jacket flowed through by different prepared coolants was analyzed with CFD Fluent software and the computation accuracy improved by considering the change of physical parameters such as thermal conductivity and specific heat capacity with temperature. The flow field, the pressure field and the wall temperature distribution were obtained by the simulation. The results indicate that nano-fluid can improve the engine heat transfer capability. The wall temperature of water jacket drops evidently and the higher mixing concentration leads to better cooling effect.

nano-fluid； gasoline direct injection engine； water jacket； simulation

2016-12-05；

2017-03-08

Ningbo International Cooperation Program (Grant No. 2015D10018)

徐梦杰(1991—)，男，硕士，主要研究方向为纳米流体在直喷汽油机上的应用；1522774203@qq.com。

10.3969/j.issn.1001-2222.2017.02.003

TK414.2

B

1001-2222(2017)02-0012-07