基于CFD和网格自适应的流量系数计算方法

周晓明，汪志琨，张逸芳



基于CFD和网格自适应的流量系数计算方法

周晓明1,2，汪志琨1，张逸芳2

(1. 电子科技大学机械电子工程学院 成都 611731；2. 江苏神通阀门股份有限公司 江苏南通 226232)

针对某100%开度的蝶阀进行流场和流量系数的仿真计算，综合运用了+自适应和速度梯度自适应技术对阀门内流场的网格模型进行不同程度的优化。参照国家标准实验测量了该阀门的流量系数，以该系数为标准来评价仿真方法的准确性。结果表明，基于网格自适应的CFD仿真方法能准确地预测阀门的流量系数，网格自适应技术的运用可以有效地提高计算精度，并减少人工优化网格的难度和工作量。

计算流体动力学; 流量系数; 网格自适应; 阀门

阀门广泛应用于能源、化工等多个工业领域，在国计民生中起着非常重要的作用。阀门的流量系数是指单位时间内，在保持恒定的压力条件下管道内的介质流经阀门的总流量。流量系数反映阀门的流通能力和节能环保性能，是阀门重要的工艺参数和技术指标。目前国内的很多阀门生产厂家仍然使用实验的方法对阀门的流量系数进行测量，但是实验成本高、周期长，且实验设备需要定期维护以保证实验的精度。另一方面，对于具有特大口径、特殊介质和特殊工况(如极端温度)下的特种阀门很难通过实验的方法对其进行流量系数测定[1-3]。此外，实验的方法不能直观地反映阀门内部流场的流动情况，难以在阀门设计阶段起到很好的指导作用。

随着计算机技术和CFD的发展，基于CFD的数值仿真可以准确、快速而且可视化地反映复杂流场的细节特征。运用CFD方法进行阀门流通能力的分析将是现有实验方法的有效补充，同时也有助于设计人员了解阀门结构对内部流场的影响规律。国内外对此已经展开了一些研究，例如文献[4]运用CFD方法分析了某单蝶板和双蝶板蝶阀在不同开度下的流量系数和流阻系数，对比评价了二者的流通能力；文献[5]研究了某球阀在不同开度下的流动特性，并分析计算了球阀的流阻系数和流量系数随雷诺数等因素变化的规律；文献[6-8]采用数值仿真方法就其研制的电动蝶阀、调节型球阀和自动流量平衡阀的流量特性开展了一系列数值仿真和实验研究。

现有研究已证明CFD仿真能够应用于阀门流量系数的预测，在阀门的性能分析和优化设计中有望起到关键的作用。但现有相关研究普遍局限于运用通用方法求解特定的阀门流场问题，而对解决这一问题的CFD仿真方法仍缺乏针对性的研究。

计算规模大、精度要求高是阀门CFD仿真的两大主要特点。众所周知，网格是影响CFD仿真精度和计算效率的重要因素。随着网格数量的增加，结果精度一般也会提高，但计算时间也会随之增加，所以在划分网格时需要综合考虑精度和效率两个方面[9]。在阀门内流场的CFD仿真中，通常需要对模型的不同局部设置不同的网格密度，并进行大量手工加密处理。这些经验性的设置和处理不仅工作量较大，而且会对计算结果产生较大的影响，导致计算精度存在一定的不确定性，限制了CFD方法在国内阀门制造行业的推广应用。

FLUENT中提供的网格自适应技术可以对流场中敏感的区域进行有针对性的自动加密，从而提高仿真精度，节省人工加密网格的工作量。网格自适应技术在很多工程应用中都产生了明显的效果[10-14]，但是目前尚未发现这一技术在阀门流场仿真中的应用报道。本文以江苏神通阀门股份有限公司的DN500蝶阀为例，综合运用CFD和网格自适应技术对其流场进行仿真，并结合实验分析不同网格规模和入口条件下网格自适应技术的应用效果，以推动阀门领域的CFD仿真技术的发展和应用。

1 原理与方法

1.1 流量系数计算

在通过仿真或实验的方法计算阀门流量系数时需要监测进出口管道的压力差和流量，阀门的流量系数为：

国家标准[15]规定，实验阀门的净压差是测得的阀门前后取压孔的压差(阀门及实验管道总压差)与测试管道本身(不包含阀门)的压差的差值。

1.2 CFD仿真

1.2.1 流场模型

本文研究的蝶阀主要包含阀体、蝶板、阀杆、密封圈、压圈等零件，如图1所示。

为满足式(1)中净压差的要求，在仿真中要建立“阀门-管道”和“直管道”两种流场模型，分别如图2a、图2b所示。参照国家标准[15]对阀门流量系数测试的规定，“阀门-管道”模型中阀门前端到取压孔的管道长度为阀门的5倍公称直径，阀门后端到取压孔的管道长度为阀门的10倍公称直径；“直管道”流场模型总长则为15倍公称直径。

1. 阀杆 2. 蝶板 3. 密封圈 4. 压圈 5. 阀体

a.“阀门-管道”流场模型   b. “直管道”流场模型

1.2.2 网格划分

本文运用ICEM CFD软件对阀门的流体区域模型划分不同类型的初始网格，其中管道区域划分为结构网格，而阀门附近划分为非结构网格，如图3所示。直管道流体区域模型全部划分为结构网格。

图3 蝶阀内流场的初始网格

1.2.3 求解设置

(3)

参照国家标准[15]，本文选择工作介质为水，并设置边界条件为质量流率进口、压力出口，壁面为无滑移固体壁面，近壁面采用标准的壁面函数，采用基于压力的稳态求解器和SIMPLE(semi-implicit method for pressure linked equations)算法进行流场的数值求解。

1.2.4 基于网格自适应技术的网格优化

对于初始划分的网格模型，本文在试运算后综合采用了FLUENT软件中的+自适应和速度梯度自适应技术进一步优化网格。

速度梯度自适应假设仿真误差出现在速度梯度较大的区域，并基于此对存在较大速度梯度区域的网格进行自动加密。三维模型的梯度自适应指示函数为：

针对本文模型，在速度梯度自适应过程中，选取的自适应方法为Gradient，标准化方式为Standard。自适应函数云图能够反映出|e|的变化范围，据此可以得出模型的加密阀值，则FLUENT软件会自动对高于此加密阀值的网格进行加密[16]。

标准壁面函数法要求第一层网格满足30<+< 300，不满足这一条件的边界层网格有可能导致计算结果不可靠[17]。+网格自适应技术则根据壁面网格+值大小对网格进行优化。

本文工作中，对+自适应过程设置粗化阀值和加密阀值分别为30和200，FLUENT基于此自动对壁面处的网格进行粗化或加密。具体操作过程为：在每组仿真中针对初始网格首先进行试运算，计算收敛(进出口压力不再变化)后进行第一次网格自适应操作；接下来不改变其他条件，针对优化后的网格再进行计算，收敛后进行第二次网格自适应操作；以此类推，直到网格满足要求(30<+<300)。其中，第一次自适应过程先运用速度梯度自适应再运用+自适应优化；之后的几次网格自适应过程只采用+自适应对近壁面网格进行优化，直到满足30<+<300的条件。

1.3 实验

参照国家标准[15]，搭建的实验平台如图4所示。实验阀门连接管道和取压孔的长度分别为1232531045515，其中为管道公称直径。

1. 上游阀门 2. 温度计 3. 流量测量仪表 4. 直管段取压孔 5. 直管段压差测量仪表 6. 压力测量仪表 7. 试验阀门管段压差测量仪表 8. 上游取压孔 9. 试验阀门 10. 下游调节阀门 11. 下游调节阀

2 结 果

2.1 网格优化结果

本文应用+自适应的主要目的是优化近壁面区域的网格。对于前面建立的蝶阀模型，运用+自适应优化前后的网格情况如图5所示。由于模型尺度较大，图中只显示部分网格，可见经过+自适应后边界层网格明显加密。

a．无+自适应

b．+自适应后

图5+自适应前后近壁面处部分网格情况

速度梯度自适应的应用目的则是优化阀门内急变流区域的网格。对于前面建立的蝶阀模型，应用速度梯度自适应前后对称面上蝶板附近的网格情况如图6所示，可见自适应后在管道壁面、蝶板以及阀后等速度梯度较大的区域网格明显加密。

a．无梯度自适应

b. 梯度自适应后

图6 梯度自适应前后网格情况

2.2 仿真计算结果

本文在进口流量为1 624.6 m3/h时，分别对4种不同规模的网格进行了3次网格自适应，一共进行了16次仿真。仿真得到的流量系数如表1所示。

表1 不同网格规模下流量系数仿真结果

在417万网格数量的情况下分别设置进口流量为1 624.6 m3/h、2 029.9 m3/h、2 232.7 m3/h、2 356.0 m3/h，并且对每一组实验进行2次网格自适应，共进行12次仿真计算。不同条件下的仿真计算结果如表2所示。

表2 不同边界条件下流量系数仿真结果

2.3 实验测量结果

通过前面介绍的实验平台对该蝶阀的流量系数进行检测，共计算了1 624.6 m3/h、2 029.9 m3/h、2 232.7 m3/h、2 356.0 m3/h这4组不同流量(分别对应仿真中的4种不同入口速度)下的流量系数，每组进行10次实验，共得到40个数据，如表3所示。

表3 实验检测结果

由于本实验阀门口径较大，因此在实验过程中较容易出现压力和流量波动现象，尤其在大流量情况下会造成实验设备振动，对传感器的数据采集造成一定的影响。为保证实验结果的准确度，按照行业通用方法和标准[15]规定，采用多次试验取平均值的方法，将表3中实验结果的平均值9 193.94 m3×h-1作为此阀门流量系数的最终测定值。

3 分析与讨论

3.1 网格自适应对网格质量的优化

近壁面流动的处理对CFD仿真计算结果的准确度有很大影响。人工调整边界层网格有可能提高对近壁面流动的仿真精度，但调整效果依赖操作人员的经验，而且工作量很大。本文研究发现在阀门流量系数的仿真计算中，通过适当次数的+自适应可以有效改善边界层网格，这种方法相比人工调整边界层网格省时省力，而且对操作者的专业程度依赖性不高，有利于在工业界普遍推广。

急变流区域的处理是影响CFD仿真精度的另一关键因素。对急变流区域的网格细化可有效地降低误差，但阀门内部结构复杂，正确地预估所有急变流产生的区域十分困难，且手工加密网格的工作量也很大。本文研究发现，应用速度梯度自适应的方法可对敏感区域进行有效捕捉，并有针对性地自动加密网格，从而避免了人工加密网格的盲目性，同时也减少了工作量。

3.2 不同规模初始网格下自适应效果

基于表1在同样边界条件、不同初始网格数量情况下的仿真结果以及与实验测得的平均流量系数，可得不同规模初始网格下仿真计算的相对误差，如图7所示。

图7 不同规模初始网格自适应前后相对误差

由图7可见：1) 在不同初始网格条件下，计算得到的相对误差都随着自适应次数的增加逐渐减小；2) 对于同样规模的初始网格，随着自适应次数的增加仿真计算的相对误差逐渐减小，但在2~3次自适应之后，误差曲线趋于收敛；3) 更大规模的初始网格有助于提高计算结果的准确度。

3.3 不同边界条件下自适应效果

基于表2在同样初始网格、不同进口流量情况下的仿真计算结果与实验测得的平均流量系数，可得在不同边界条件下仿真计算的相对误差，如图8所示。

图8 不同边界条件自适应前后相对误差

由图8可见，针对不同的入口条件，基于CFD仿真的流量系数计算方法都具有较高的准确性，而且应用网格自适应方法后，相对误差更进一步减小。在较大的入口流量范围内，仿真和实验误差保持在1%～3%内。以上结果表明了本文的仿真方法能够适用于不同的入口条件，具有较好的通用性。对比于以前的仿真方法[18-19]，本文的方法具有较高的精度。

4 结束语

针对现有实验方法研究阀门的流量系数所存在的问题，本文提出了基于网格自适应的CFD仿真方法，并以100%开度的蝶阀为例开展了一系列仿真和实验研究。研究结果表明：

1) Fluent中的+自适应能有效改善边界层网格，提高求解器在近壁面区域的计算精度；速度梯度自适应能有效针对阀门内流场急变流区域进行网格优化，提高流场中速度梯度变化较大区域的计算精度。通过综合运用这两种网格自适应方法，在降低人工加密网格难度和工作量的同时，能有效提高阀门流量系数的仿真精度。

2) 经过几次自适应后，误差曲线趋于收敛，综合考虑计算精度和计算效率两个因素，自适应次数不宜过多，且采用更大规模的初始网格结合网格自适应技术可以更进一步提高计算精度。

3) 经过网格自适应后仿真得到的流量系数与实验值的相对误差很小(1%～3%)，故本文的阀门流量系数仿真计算方法可作为实验方法的有效补充，而且计算过程简单快捷，数据信息更为丰富，从而可以更加有效地推动阀门结构的优化设计。

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编 辑 叶 芳

Grid-Adaption Based CFD Method for the Flow Coefficient Calculation of Valves

ZHOU Xiao-ming1,2, WANG Zhi-kun1, and ZHANG Yi-fang2

(1. School of Mechatronics Engineering, University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 611731; 2. Jiangsu Shentong Valve Co., Ltd Nantong Jiangshu 226232)

In this study, a series of computational fluid dynamics (CFD) simulations were performed with a 100% opening butterfly valve. Grid-adaption processes, including Y plus adaption and gradient adaption, were also applied to refine the meshes. To validate the CFD method, a series of experiments were also conducted according to the national standard of valves-test method of flow coefficient. The results show that the grid-adaption based CFD method can accurately predict the flow coefficients of valves, and the grid-adaption process can effectively improve the simulation accuracy while reducing the workload of mesh refinement.

CFD; flow coefficient; grid-adaption; valve

TH137

A

10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.024

2016-03-30；

2016-11-02

国家自然科学基金(51206019)；江苏省博士后科研资助计划(1501030A)

周晓明(1983-)，男，博士，副教授，主要从事机械工程与热物理等交叉领域方面的研究.