基于CFD方法的燃煤电厂烟气排放数值模拟

杨光俊， 丁 力， 郭照冰

1.南京信息工程大学大气物理学院， 江苏 南京 210044 2.国电环境保护研究院， 国家环境保护大气物理模拟与污染控制重点实验室， 江苏 南京 210031 3.南京信息工程大学环境科学与工程学院， 江苏 南京 210044

基于CFD方法的燃煤电厂烟气排放数值模拟

杨光俊1,2， 丁 力2， 郭照冰1,3*

1.南京信息工程大学大气物理学院， 江苏 南京 210044 2.国电环境保护研究院， 国家环境保护大气物理模拟与污染控制重点实验室， 江苏 南京 210031 3.南京信息工程大学环境科学与工程学院， 江苏 南京 210044

为研究燃煤电厂的烟气扩散，采用计算流体力学(computational fluid dynamics，CFD)方法对燃煤电厂烟气排放中污染物(包含气态污染物和固态颗粒物)的扩散形态进行模拟. 燃煤电厂的排烟方式主要有烟塔合一和烟囱两种，根据几何参数建立烟塔合一及烟囱的数值模型，采用纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokes equations，N-S equations)求解流场及气态污染物浓度场，采用离散相模型(Discrete Phase Model，DPM)计算固态颗粒污染物运动轨迹. 结果表明：对于气态污染物，由于冷却塔下游漩涡的卷吸作用，采用烟塔合一排放的烟气最大浓度和超标范围随环境风速的增加逐渐增大，不利于烟气扩散. 但随着环境风速的增加，空气的对流作用逐渐增强，从而加速了烟气的扩散. 在漩涡和环境风的综合作用下，烟气的最大浓度和超标范围在环境风速为6 ms时达到最大值，随后随着环境风速增加而减小. 采用烟囱排放的烟气由于漩涡作用很小，因此其最大浓度及超标范围随风速的增加呈递减趋势. 得益于烟气在冷却塔内的预扩散，采用烟塔合一排放的烟气最大浓度比采用烟囱排放的烟气最大浓度低将近1个数量级，但这种优势会随着环境风速的增加而减小. 对于固态污染物，冷却塔后方的漩涡会加速颗粒物的扩散，因此采用烟塔合一排放的颗粒物的扩散状态远优于采用烟囱排放的颗粒物的扩散状态.

计算流体力学； 燃煤电厂； 烟塔合一； 烟囱； 烟气排放； 颗粒物

随着脱硫技术的发展和完善，高效的湿法脱硫技术的应用得到推广，这为烟气直接排放创造了可行的条件[1-3]. 烟塔合一技术[4-6]起源于德国，并且已有数十年成功运行的经验，形成了具有法规意义的烟塔合一模式大气环境影响预测技术规范. 烟塔合一即取消烟囱，将锅炉除尘脱硫后的烟气经自然通风冷却塔排至大气. 采用烟塔合一技术可以省略火电厂烟囱及湿法脱硫系统的再热器，大大简化烟气系统，减少设备投资，具有很好的经济性. 鉴于烟塔合一技术的优点及在国外的成功应用，加之一些地区对新建电厂区域有净空高度限制或景观要求，近年来该技术在我国陆续被推广、采用. 但是，烟塔合一方案的污染物扩散分析模式尚未纳入我国大气环境影响评价导则，基础性研究相对滞后.

目前，无论是烟囱排放还是烟塔合一排放，对于其环境影响的评估方法以大气扩散模式[7-8]为主，常见的模式有Austal 2000、Aermod、ADMS和Calpuff. 这些模式可以评估烟气排放后对大范围区域的环境影响，评估半径通常达到数公里甚至数十公里，但是顾此失彼，这些模式无法精确地计算烟气排放对冷却塔或电厂附近范围的环境影响.

CFD(computational fluid dynamics，计算流体力学)方法[9-10]是随着计算机的发展而产生的一个介于数学、流体力学和计算机之间的交叉学科，主要研究内容是通过计算机和数值方法来求解流体力学的控制方程，对流体力学问题进行模拟和分析，与理论流体力学和试验流体力学组成流体力学的基本研究方法. CFD的发展历史虽然不长，但已广泛深入到流体力学的各个领域，在航空航天、桥梁、建筑、电力、水利等行业领域有着广阔的应用前景[11-13].

目前国内外已有一些学者研究CFD在烟塔合一中的应用. 如Klimanek等[14]发展了自然通风湿冷塔烟塔合一的三维CFD模型，研究了不同风速条件下烟气的运动轨迹. 席新铭等[15]通过数值模拟方法分析了环境风和烟囱高度对塔内空气流场及散热器热力性能的影响，并获得了定量的分析结果. 赵慧文[16]通过对不同风速下流动区域内流场和温度场进行数值模拟，揭示了烟塔合一排放的热湿烟气和大气的混合过程及对大气流动的影响. 浮杰[17]就烟塔合一条件下烟羽抬升高度和传统烟囱排烟方式进行对比分析，同时研究了烟塔合一技术对冷却塔热力性能和塔内流场的影响. 张丽娜等[18]采用Fluent计算了不同气象条件和排烟方式下冷却塔周边的流场、压力场和污染物浓度场. 结果表明，烟塔排烟对环境产生影响源自两方面：一是近距离烟塔下风向烟气下洗对地面的影响，另一方面是烟气扩散对远距离的影响. 陈凯华等[19]采用CFD软件对将脱硫后的净烟气导入冷却塔后的流场、速度场、压力场和温度场进行数值模拟分析后发现，开放口烟气排放方式优于排气室烟气排放方式，净烟气通过开放口排放和塔内壁及塔内构件接触的可能性相对更小，且发生的腐蚀和污染循环冷却水的可能性相对较小.

在以往的研究中，学者往往仅单独研究烟塔合一或者烟囱的烟气扩散浓度，采用CFD同时对二者的污染物扩散特性进行横向对比的研究相对较少. 同时，关注点主要为气态污染物(通常包括SO2和NOx)，而实际上烟气排放过程中会掺杂一些固体小颗粒[20]，这些固体小颗粒的扩散传播对于环境质量同样具有很大的影响. 鉴于此，该研究通过建立烟塔合一模型及烟囱模型，采用CFD软件对烟塔合一及烟囱在排放烟气的流场及污染物扩散进行模拟，包括SO2的组分传输以及固态颗粒物的运动轨迹，以期为燃煤电厂烟塔合一项目的环境影响评价提供参考.

1 建模及网格划分

1.1 建模

选取常规的烟塔合一空冷塔和烟囱作为研究对象，烟塔合一空冷塔及烟囱计算模型的几何参数如表1所示.

表1 计算模型几何参数 Table 1 Geometric parameters of computational model m

数值模拟的第一步是建模，由于实际真实模型存在许多较为复杂但对计算结果影响不大的部件，因此在建模时需要进行适当地简化. 对于空冷塔，忽略百叶窗、X型支柱及循环水管等设备，这些部件虽然会对空冷塔内部气流产生阻力，但不会对气流的均匀性和方向造成本质的影响. 根据冷却塔和烟囱的CAD图以及几何参数，采用ANSYS ICEM CFD软件[21]进行几何建模和网格划分. 图1为烟塔合一模型和烟囱模型几何模型，两个模型均为轴对称模型. 图2为烟塔合一空冷塔计算域范围展示，为尽可能消除边界对流场的干扰，计算域范围为 4 000 m×4 000 m×2 000 m，定义顺气流方向为x轴，垂直于地面向上为z轴，y轴按右手螺旋法则确定，原点为冷却塔底部中心点. 烟囱模型计算域与烟塔合一模型类似，故不在此赘述.

图1 烟塔合一空冷塔模型和烟囱模型Fig.1 Model of NDCT with flue gas injection and chimney

图2 烟塔合一空冷塔模型计算域Fig.2 Computational domain of NDCT with flue gas injection

1.2 网格划分

网格划分一直以来都是CFD的重点，高质量的网格能够在保证计算精度的同时缩短计算时间. 结构网格由于其能够构造高精度格式，向来都是网格划分的首选. 在结构网格中，为控制网格数量，网格步长一般由靠近模型到远离模型按照等比数列的原则增长，所以结构网格中大部分网格单元呈现各向异性(网格单元的长宽比通常大于5)的特点. 但是冷却塔周围空气流动以及污染物的扩散传播比较紊乱，当流动方向不确定时，结构网格的求解精度有时反而低于非结构网格，这时就需要各向同性(网格单元长宽比通常小于2)的网格，否则会对插值精度造成影响. 因此，该研究选择适应性强、各向同性的非结构网格进行网格划分.

对于间接空冷塔，散热器是核心部件，该处的流场模拟精度影响整个冷却塔的换热量和通风量，同时散热器的尺寸相对较小，网格尺度设置为0.2 m. 冷却塔和烟囱的网格尺度设置为1 m，远场的网格尺度设置为20 m.

在进行完网格划分后，对网格进行优化，将四面体非结构网格合并为多面体网格. 有研究[22]表明，在网格密度相同的情况下，多面体网格比四面体网格计算精度更高、计算时间更短. 优化后的烟塔合一空冷塔模型网格数为 5 989 516，烟囱模型网格数为 3 790 574. 图3为烟塔合一空冷塔模型对称面网格分布，为提高污染物分布求解精度，对模型上部及下游部分区域的网格进行加密. 烟囱模型的网格与烟塔合一空冷塔模型的网格类似.

图3 烟塔合一空冷塔模型对称面网格Fig.3 Symmetrical plane mesh of NDCT with flue gas injection

2 计算模型

由于考虑固态颗粒污染物的扩散，因此整个流场实际上是两相流，空气及气态污染物部分为连续相，颗粒物为离散相. 鉴于颗粒物直径很小且占比重很小，故忽略其对连续相的影响.

2.1 连续相控制方程

冷却塔和烟囱的内部及其周围区域的流动是三维、非定常、可压缩流动. 基于欧拉描述方法，建立直角坐标系下的三维守恒型N-S方程.

2.1.1质量守恒方程

(1)

2.1.2动量守恒方程[23]

(3)

式中，μ为黏性系数，I为单位张量.

2.1.3能量守恒方程

(4)

(5)

(6)

2.2 湍流模型

湍流模型选取标准k-ε模型[24]，标准k-ε模型在工业流体的应用十分广泛. 湍流动能k和湍流耗散率ε通过下列输运方程获得：

Gk+Gb-ρε-YM+Sk

(7)

(8)

(9)

式中，k为湍流动能，ε为耗散速率，Gk为由于层流速度梯度产生的湍流动能，Gb为由于浮力产生的湍流动能，YM为在可压缩湍流中由于过度耗散引起的波动，C1ε、C2ε和C3ε为常数，σk和σε分别为k和ε的湍流Prandtl数，Sk和Sε为源项，μt为湍流黏度，Cμ为常数.

2.3 离散相控制方程

采用离散相模拟经烟道排放的固体小颗粒，鉴于其不规则的形状给模拟带来很大困难，为了简化计算，假设离散相均为球形形状. 离散相的力平衡方程[25]为

(10)

(11)

(12)

2.4 组分设置

采用Species输运模型模拟烟气与空气之间的混合作用. 在烟气排放时，由于烟气组分与空气组分相差很多，为保证计算结果合理，有必要对连续相的组分进行设定. 表2为该研究所采用的空气及烟气组分的质量分数.

表2 空气及烟气组分的质量分数

2.5 换热模型

对于间接空冷塔，翅管散热器是常见的散热装置，散热器由密集的翅管束组成. 翅管散热器中的翅片通常为水平布置且间距很小(约3 mm)，循环水管为竖直布置，如图4所示. 直接模拟翅管散热器中的流动不现实，故将其简化为Radiator模型.

图4 翅管散热器Fig.4 Finned tubular radiator

从图4可以看出，气流流经散热器时速度基本与水平方向平行，可以理解为翅管散热器对流经的气流在水平方向具有“捋顺”的作用，但是Radiator模型只能单纯地模拟压降，对气流的方向没有约束，因此采用Radiator模型模拟翅管散热器对空气的阻力并不十分准确. 多孔介质模型可以模拟不同方向上物体对气流的阻力. 该研究将翅管散热器对空气的加热作用通过Radiator模型实现，采用多孔介质模型模拟翅管散热器对空气的阻力[26].

空气流经翅管散热器的热传递由式(13)计算：

q=h(Text-Tair,d)

(13)

式中，Text为散热器温度，Tair,d为散热器下游空气温度，h为对流换热系数，可设为常数或者多项式.

多孔介质对气流的作用本质上是在动量方程中添加源项. 对于简单均匀的多孔介质，源项表示为

式中，Si为动量源项，α代表多孔介质的渗透性，C2为惯性阻力因子，|v|为速度大小，vi为速度分量. 在实际的计算中，可将测量的压力损失随速度的变化拟合成二次曲线，然后计算出α和C2.

2.6 边界条件

虽然冷却塔和烟囱的内部及其周围区域的流动是三维、非定常、可压缩流动，但是冷却塔下游的分离流是杂乱无章的，考虑这些分离流随时间的演变不仅会耗费大量的计算时间而且意义不大，对于大部分问题，仅需考虑这部分流场参数的时均值即可. 同时，近地面风速通常较低，一般来说小于0.3 Ma，空气的可压缩性可以忽略. 因此，该研究采用三维定常不可压缩求解器求解流场.

设置计算域迎风面为速度入口边界条件，速度大小采用幂指数风廓线公式[27]计算：

u=uref(zzref)a

(15)

式中，uref和zref分别为参考点的速度和高度，该研究取参考点高度为10 m，速度为2、4、6、8和10 ms. 幂指数a为地面粗糙度和气温层稳定度的函数，该研究取0.16.

下风向采用自由出口边界条件，侧面及顶部选用对称面边界条件以保证计算的稳定性，冷却塔、烟囱及地面采用无滑移壁面条件.

环境压力为 93 100 Pa，环境温度为22.583 ℃. 对于烟塔合一空冷塔，烟气温度为50 ℃；对于烟囱，烟气温度为80 ℃.

气态烟气污染物的排放采用质量流量入口边界条件，质量流量388.908 kgs. 对于固态污染物即颗粒物，选取两种粒径的颗粒物，直径分别为2.5和10 μm，以此代表PM2.5和PM10，两种投放的质量流量均为0.013 kgs. 由于烟气排放中的颗粒物化学成分非常复杂，为了简化，假设颗粒物的密度为 1 400 kgm3，即与煤的密度相当.

2.7 数值方法验证

为验证数值模拟结果的可靠性，将冷却塔的计算结果与风洞试验结果进行对比. 风洞试验模型为1∶200 缩比模型，采用IFA-300热线风速测量仪测量塔内的速度，然后将试验结果按照相似准则换算为实际数据. 风洞试验数据由国电环境保护研究院风洞实验室提供. 图5为环境风速为4 ms时顺气流剖面冷却塔喉部高度(145 m)处风洞试验与数值模拟的气流上升速度结果对比. 结果显示，数值模拟的结果能够与风洞试验的结果吻合得较好.

图5 风洞试验与数值模拟结果对比Fig.5 Comparison of wind tunnel test and numerical simulation

3 结果与分析

3.1 气态污染物扩散对比

该研究重点对烟塔合一及烟囱两种排烟方式的排烟效果进行横向对比，即忽略地形、厂房等干扰因素，同时保证相同的外部环境及排放速率. 燃煤电厂产生的气体污染物主要包括SO2和NOx，NOx主要以NO的形式存在，最初排放的NOx中NO约占95%. 但是，NO在大气中极易与空气中的氧气发生反应，生成NO2，故大气中NOx普遍以NO2的形式存在. 空气中的NO和NO2通过光化学反应，相互转化而达到平衡. 由于该研究不考虑气体之间的化学反应，NO和NO2之间的转换过程不属于该研究范畴，因此仅对SO2的分布特征进行分析.

气态污染物扩散是一个三维过程，研究分析污染物的空间浓度分布相比于计算最大落地浓度分布要更全面一些. 为了更清晰地观察污染物在空间中的分布，通过下风向剖面内的污染物浓度云图对排烟方式的优劣进行分析. 起始剖面为模型下风向100 m处，往后每隔100 m设置一个剖面，直至该剖面内的污染物浓度达标. 参照GB 3095—2012《环境空气质量标准》[28]，SO2小时平均二级浓度限值取0.5 mgm3.

图6 环境风速为2 ms时两种模型下游剖面SO2质量浓度云结果Fig.6 Concentration contours of SO2 at downstream sections of the two models at wind speed of 2 ms

与此同时，从图6中不难看出，采用烟塔合一排放的烟气在剖面中呈马蹄状，而采用烟囱排放的烟气在剖面中呈圆形，这种现象是由于下风向的流场受漩涡的干扰而形成的[29].

图7 环境风速为2 ms时两种模型x= 100 m处平面内的速度矢量Fig.7 Velocity vector at x= 100 m plane of the two models at wind speed of 2 ms

图8 环境风速为4 ms时两种模型下游剖面SO2质量浓度云结果Fig.8 Concentration contours of SO2 at downstream sections of the two models at wind speed of 4 ms

图9 环境风速为6 ms时两种模型下游剖面SO2质量浓度云结果Fig.9 Concentration contours of SO2 at downstream sections of the two models at wind speed of 6 ms

图10 环境风速为8 ms时两种模型下游剖面SO2质量浓度云结果Fig.10 Concentration contours of SO2 at downstream sections of the two models at wind speed of 8 ms

图11 环境风速为10 ms时两种模型下游剖面SO2质量浓度云结果Fig.11 Concentration contours of SO2 at downstream sections of the two models at wind speed of 10 ms

采用烟塔合一排放的烟气的浓度之所以偏低，主要是因为烟气自排放口至冷却塔出口这段时间内已经与周围空气有了一定程度地混合. 烟气的空间最大浓度及其分布形态主要受空间漩涡和湍流的影响，其中湍流对烟气扩散起正面作用，而建筑物干扰形成的漩涡则不利于烟气扩散. 由于烟囱较为细长，所以烟囱周围的漩涡强度和湍流度要比冷却塔周围的漩涡强度和湍流度弱得多. 随着风速的增加，采用烟囱排放的烟气的最大剖面浓度呈单调递减趋势，超标范围逐渐变小；采用烟塔合一排放的烟气的最大剖面浓度则呈先上升后下降的趋势，超标范围亦是如此，在风速为6 ms左右时达到最大值. 对于该种模型，当风速(≤4 ms)较低时，漩涡的作用占主导，因此采用烟塔合一排放的变化趋势是逐渐恶化；当风速(≥6 ms)较大时，湍流的作用占主导，采用烟塔合一排放的变化趋势是逐渐改善.

3.2 颗粒物扩散对比

为了更为全面地比较烟塔合一排放烟气和烟囱排烟的优劣，需要考虑烟气中固体颗粒物的扩散情况. 选取两种典型的颗粒物进行分析，即PM2.5和PM10. 图12是环境风速为2 ms时的固体颗粒物分布结果，由于颗粒物的直径非常小，因此其运动轨迹主要由当地速度决定，当地速度为上升热气流的速度、环境风速和漩涡的诱导速度叠加. 此时环境风速较小，上升热气流的速度和漩涡的诱导速度起主要作用，因此采用烟塔合一排放的颗粒物的扩散范围很广，远大于采用烟囱排放的颗粒物的扩散范围.

注：蓝色颗粒物直径为2.5×10-6 m，代表PM2.5；红色颗粒物直径为1.0×10-5 m，代表PM10. 下同.图12 环境风速为2 ms时两种模型的颗粒物分布Fig.12 Distribution of particulate matters of the two models at wind speed of 2 ms

图13 环境风速为4 ms时两种模型的颗粒物分布Fig.13 Distribution of particulate matters of the two models at wind speed of 4 ms

图14 环境风速为6 ms时两种模型的颗粒物分布Fig.14 Distribution of particulate matters of the two models at wind speed of 6 ms

图15 环境风速为8 ms时两种模型的颗粒物分布Fig.15 Distribution of particulate matters of the two models at wind speed of 8 ms

图16 环境风速为10 ms时两种模型的颗粒物分布Fig.16 Distribution of particulate matters of the two models at wind speed of 10 ms

与烟塔合一排放和烟囱排放这两种排放方式在气态污染物上的表现稍有不同，在颗粒物的排放中，烟塔合一排放较烟囱排放有较大优势，这种优势在低风速(≤4 ms)时体现地更加明显. 虽然随着风速的增加，采用烟塔合一排放的颗粒物分布范围会逐渐减小，但却远大于采用烟囱排放的颗粒物分布范围.

4 结论

a) 冷却塔由于尺寸较大，在上升热气流和环境风的作用下，其下游会形成一对基本对称的漩涡，其机理类似于飞机中的翼尖涡. 漩涡对于烟气中的气态污染物具有卷吸作用，不利于气态污染物的扩散，但是对于烟气中的颗粒物能起到很好的扩散作用.

b) 在冷却塔下游漩涡的诱导作用下，采用烟塔合一排放的烟气呈现马蹄状的特点，且随着风速的增加，会出现中间浓度相对较低、两侧浓度相对较高的现象.

c) 采用烟囱排放的烟气的扩散形态主要由环境风速决定. 随着风速的增加，气态污染物的分布范围和最大浓度单调递减；颗粒物的范围逐渐收缩，在垂直于风向的另外两个方向上几乎没有扩散.

d) 采用烟塔合一排放烟气的扩散形态由上升热气流、诱导漩涡和环境风共同决定. 环境风速为2 ms 时，上升热气流和诱导漩涡在气态污染物的分布形态中占主导作用，气态污染物的扩散较为理想，最大浓度仅为同风速下采用烟囱排放烟气最大浓度的14%；当环境风速增至4 ms时，上升热气流作用减弱，诱导漩涡占主导作用，漩涡将气态污染物卷吸至涡核处，使得烟气的超标范围和最大浓度反而呈上升趋势，最大浓度为同风速下采用烟囱排放烟气最大浓度的27%；当风速增至6 ms甚至更高时，环境风对气态污染物的分布影响最大，污染物的超标范围和最大浓度逐渐减小，最大浓度为同风速下采用烟囱排放的烟气最大浓度的50%甚至更高. 对于颗粒物，诱导漩涡的作用是正面的，能够加速其扩散.

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NumericalSimulationofFlueGasEmissionsfromCoal-firedPowerPlantsUsingComputationalFluidDynamicsMethod

YANG Guangjun1,2, DING Li2, GUO Zhaobing1,3*

1.School of Atmospheric Physics, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China2.State Environmental Protection Key Laboratory of Atmospheric Physical Modeling and Pollution Control, State Power Environmental Protection Research Institute, Nanjing 210031, China3.School of Environmental Science and Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China

In order to understand the diffusion of flue gas in coal-fired power plants, the computational fluid dynamics (CFD) method was applied to simulate the distribution of pollutants such as gaseous pollutants and particulate matter from flue gas emissions in a coal-fired power plant. The emissions were studied in a natural draft cooling tower (NDCT) with flue gas injection and a chimney. The numerical models of NDCT with flue gas injection and chimney were established with the geometrical parameters. The flow field and concentration field of gaseous pollutants were calculated using Navier-Stokes (N-S) equations. In addition, the trajectory of particulate matter was computed by Discrete Phase Model (DPM). The results indicated that the maximum concentrations of gaseous pollutants in flue gas discharged from the NDCT with flue gas injection increased with the increasing wind speed due to the entrainment of vortex at the downstream side of the cooling tower. It was not conducive to the diffusion of the flue gas. However, the convection of air heightened with the increase of wind speed, which was beneficial for the diffusion. Under the combined action of vortex and convection, the maximum concentration of gaseous pollutants was obtained at wind speed of 6 ms. However, the maximum concentration of gaseous pollutants in flue gas from the chimney decreased with the increase of wind speed, because the vortex effect in this case was very small. Due to the pre-diffusion of flue gas in the cooling tower, the maximum concentration of flue gas from NDCT with flue gas injection was almost one order of magnitude lower than that from the chimney, but this advantage gradually weakened with increasing wind speed. Meanwhile, it was noted that the diffusion of particulate matter from NDCT with flue gas injection was much better than that from the chimney for the vortex at the downstream side of the cooling tower. In general, NDCT with flue gas injection is more appropriate than chimneys for flue gas emission.

CFD; NDCT with flue gas injection; coal-fired power plant; chimney; flue gas emission; particulate matter

2016-12-21

2017-09-20

国家自然科学基金项目(41373023，91544229-02)；国家重大科学仪器设备开发专项(2014YQ060537)

杨光俊(1979-)，男，江苏扬州人，高级工程师，硕士，主要从事环境工程研究，yangguangjun79@126.com.

*责任作者，郭照冰(1972-)，男，江苏徐州人，教授，博士，博导，主要从事大气环境化学、水环境污染机理与控制技术研究，guozbnuist@163.com

杨光俊,丁力,郭照冰.基于CFD方法的燃煤电厂烟气排放数值模拟[J].环境科学研究,2017,30(12):1934-1943.

YANG Guangjun,DING Li,GUO Zhaobing.Numerical simulation of flue gas emissions from coal-fired power plants using computational fluid dynamics method[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(12):1934-1943.

X511,X513

1001-6929(2017)12-1934-10

A

10.13198j.issn.1001-6929.2017.03.51