张艺萌,刘传岐,张汉林,梁春英
(黑龙江八一农垦大学 信息技术学院,黑龙江 大庆 163319)
在我国生产的粮食作物中,水稻占据了主要位置,每年种植面积和产量都在大幅度的增加。作为三大垦区之一的黑龙江垦区,地处寒地,气候寒冷且早晚温差较大。为了避免天气原因带来的危害,水稻秧苗的育秧工作大都选择在塑料大棚内进行,因而研究育秧大棚内部环境分布对水稻秧苗优势生长和提高质量具有重要意义。
计算流体动力学(CFD—Computational Fluid Dynamics),以其便捷、全面、成本低廉等优点,已被广泛地应用在温室大棚环境的模拟中。程秀花以Venlo型两连栋玻璃温室作为研究对象,在建立了湿热环境模型并得到验证后,又对该模型的边界条件设置问题进行了讨论[1]。孙迎龙研究了光伏连栋玻璃温室内部温度场的分布,通过建立三维模拟模型并进行验证,证明该模型具有可行性[2]。王向军通过CFD技术模拟得出温室通风后较通风前室内温度明显降低,验证了数值模拟计算机的准确性[3]。本研究以建三江农场的水稻育秧大棚作为研究对象,采用CFD软件对自然通风条件下的大棚内部环境分布情况进行模拟计算与分析,并利用已验证的CFD模型模拟并讨论了大棚在不同组合通风方式下最佳的气流场分布及降温效果,进而给出优化建议,为寒地水稻育秧大棚结构设计提供理论依据。
本研究选择黑龙江垦区建三江农场的水稻育秧大棚作为研究对象,地理位置为132°37′E,47°15′N,南北走向,长度106m,跨度13m,脊高3.5m,南北两侧的大门均高2.5m、宽2.4m,东西两侧的卷帘长100m、宽0.4m,距离地面高度0.37m,棚面以塑料薄膜(PVC)为覆盖材料。
图1 水稻育秧大棚结构图
测量日期为2016年5月8日,时间为中午11:00,风向为西风。测量期间水稻育秧大棚为自然通风状态,南北两侧的大门和东西两侧的卷帘全部打开。为验证所建立的CFD模型,大棚内部在横向和纵向上一共布置了40个测量点(传感器型号为:DT-321S,温度测量范围-30~100℃,分辨率0.01℃)。由于大棚结构原因,在距离地面0.2、1.2、2.2m 3个高度上分别设置12个测量点,在3.2m高度上设置4个测量点,测量点具体分布如图2所示。
(a) 主视图
(b) 侧视图
在CFD模拟中将在自然通风下大棚内部流动的气体视为定常且不可压缩牛顿气体,因其具有明显的湍流流动特征,所以其基本控制方程满足质量、动量和能量三者之间的守恒,通用形式可表示为
(1)
其中,φ是通用变量,可以代表u、v、w等求解变量;ρ是流体密度;u是速度矢量;Γ是广义扩散系数;S是广义源项。
对近壁处流动的气体采用标准壁面函数法处理,采用标准k-ε湍流模型对大棚内部湍流流动进行模拟计算与求解,湍动能k的输运方程为[4]
(2)
湍动耗散率ε的输运方程为
(3)
C1ε=1.44,C2ε=1.92
σk=1.0,σε=1.3
其中,k为湍动能;Gk为由平均速度梯度引起的k产生项;C1ε、C2ε为经验常数;σk和σε分别为k和ε的Prandtl数。
水稻秧苗的存在会给大棚内部空气流动速度带来一定的影响,本次CFD数值模拟中,将水稻秧苗简化为4个长101m、宽2.78m、高0.15m的六面体,根据Darcy-Forchheimer 定律建立秧苗与大棚内部气流速度两者之间的数学模型,并作为源项将其添加到动量方程中[5],即
(4)
其中,Sφ为动量源项;KP为多孔介质的渗透性系数(m2);CF为非线性动量损失系数;μ为空气的动力粘度[kg/(s·m)];ρ为空气的密度(kg/m3);u为空气流速(m/s)。
Sφ=-ILAVCDρu2
(5)
其中,ILAV是单位体积的叶面积指数(m2/m3);CD是作物冠层的阻力系数。
水稻育秧大棚在自然通风状态下,其内部空气流速较低,因此可忽略式(4)的第1项,合并式(4)和式(5)可得到关于CF的计算公式,即
(6)
太阳辐射是大棚内热量的主要来源,且大棚内流场受辐射传热影响很大,本研究选取基于DO辐射模型的Solar ray tracing方法并将大棚材料设置为半透明介质进行求解。
计算域包括大棚外部流体计算域和大棚内部流体计算域。为使本次CFD模拟结果更加精确,经过多次调试与验证,选取外部流体计算域的体积为150m×30m×84m,满足背风面距离外部计算域出口距离大于10倍建筑物高度的要求,保证流体在出口处的充分流动。
采用Gambit 2.4.6软件对大棚内外部流体计算域进行1∶1物理建模及非结构化四面体网格划分,将大棚内部和外部流体计算域分成两个部分进行网格划分,不同的计算域采用不同的网格密度。在Gambit建模中,Z轴方向表示大棚长度,X轴方向表示大棚跨度,Y轴正方向表示大棚高度[6]。
对于大棚外部流体计算域,将迎风面设置为速度进口(velocity-inlet),背风面设置为压力出口(pressure-outlet)。对于大棚内部流体计算域,将大棚的围护结构和地面设置为壁面(wall),大棚两侧的门和卷帘设置为内部界面(interior),并将水稻秧苗、水稻育秧大棚和外部流体计算域设为3个FLUID流体域。模拟时的初始条件和边界条件设置如表1所示。
表1 初始条件和边界条件设定
本文采用Fluent 16.0软件进行模拟,将各测量点的模拟值与实测值进行对比,模拟温度值相对实测值偏低,最小相差0.2K,最大相差2.5K。相对误差均值在5%合理范围内,此次模拟所设置的边界条件有效,利用此CFD模型可模拟讨论水稻育秧大棚内部环境在其他组合通风方式下发生的变化。
采用CFD-Post后处理软件进行整理,图3的(a)(b)(c)分别表示从大棚南门距离北门5、37、69、101m 4个z轴截面;大棚西侧距离东侧3.5、6.5、9.5m 3个x轴截面;大棚地面距离棚顶0.2、1.2、2.2、3.2m 4个y轴截面的气流场分布图。由图3可以看出:外界气体从西侧卷帘进入后,没有在大棚内部形成较为明显的涡流,且在0.2m高度(作物区附近)和大棚中上部形成了较多气体流速缓慢的区域,靠近两侧大门气体流速相对较大。大棚内气体总体流动较差,不能与外界进行良好的交换,易对水稻秧苗生长产生危害。
(a) Z轴截面
(b) X轴截面
(c) Y轴截面
图4为大棚内0.2m高度截面上各测量点的温度分布情况。通过查阅相关文献[5、7]与资料,大棚内种植的水稻秧苗在离乳期最适的生长温度为294~298K。由图4中可以看出:0.2m高度上各测量点的温度均处于298K以上,为使水稻秧苗在大棚内优势生长,需对大棚进行通风结构参数优化,以达到降温的目的。
图4 大棚内0.2m高度截面上各测量点的温度分布
在自然通风降温中,增加大棚内部气流流动速度是最有效且最便捷的方法。为此,利用已验证的水稻育秧大棚CFD模型,通过改变通风结构参数,进行不同组合通风方式下的模拟分析。优化方案总体设计如下:首先在大棚顶部增设天窗进行通风,在沿南北方向距离地面3.5m高度上增设长100m、宽1m的天窗;然后,利用增设天窗后的模型,通过改变大棚两侧卷帘的开度(将卷帘开度分别设定为0.3、0.4、0.5m),以相同的边界条件进行CFD模拟试验;最后,讨论大棚内部环境随之发生的变化,得到最合理的组合通风降温方案。
图5中(a)、(b)、(c)分别为大棚南门距离北门5、37、69、101m 4个z轴截面的3种优化方案气流场分布图。由图5可看出:在增设天窗后,大棚内部整体空气流动情况都得到了改善。由图5(a)可看出:大棚中部的气流在西侧棚壁与天窗附近形成明显的涡流,由于大棚东侧棚面的阻挡,在东侧棚面和地面之间出现小的低速回流,且在北门附近的气流分布也不均匀。由图5(b)可看出:从西侧卷帘进入的气体沿着大棚棚壁流动,再由背风面返回,在大棚中部形成“顺时针”涡流,且在水稻秧苗高度上的气流速度也增大,大棚内气体整体流动较好且分布均匀。由图5(c)可看出:由于卷帘开度的影响,大棚内部的气流速度在作物区附近达到最大,但在大棚中部流动欠佳,中部的气体没有与外界进行良好的热交换。总体比较,(b)方案比(a)、(c) 方案通风效果更好,大棚内整体气流分布更均匀。
(a) 方案:天窗+0.3m卷帘开度+南北大门
(b) 方案:天窗+0.4m卷帘开度+南北大门
(c) 方案:天窗+0.5m卷帘开度+南北大门
图6为(b)方案:天窗、0.4m卷帘开度和南北两侧大门进行组合通风时,大棚内0.2m高度截面上各测量点的温度分布情况。由图6可看出:水稻秧苗作物区的降温效果很好,都降到298K以下,符合水稻秧苗的生长环境,有利于水稻秧苗的生长。
将优化后的(b)方案与优化前的大棚温度进行比较:大棚内部平均温度由301.6K下降到298.8K,作物区的平均温度由298.5 K下降到297.3K。通过大棚通风结构参数优化,大棚内整体温度降低2.8K,作物区温度降低1.2K,且增加了大棚内部气流的流动性与分布的均匀性,减少了作物区附近热空气的聚集,为寒地水稻育秧大棚通风结构参数设计提供了可靠的理论依据。
图6 (b)方案:0.2m高度截面上各测量点的温度分布
采用k-ε标准湍流模型、DO辐射模型和多孔介质模型建立了寒地水稻育秧大棚CFD模型,总体吻合较好。通过模拟可知:大棚中上部和水稻秧苗作物区的空气流动较差,不能使大棚内部的气体与外界进行良好的交换。通过改变大棚通风结构参数—增设天窗进行通风, 且配合不同卷帘开度降温效果更加。与0.3、0.5m的卷帘开度相比,天窗与0.4m的卷帘开度、南北两侧大门进行组合通风时,大棚内气流分布最均匀,降温效果最佳,有助于实现寒地水稻育秧大棚的自然通风降温,让水稻秧苗在大棚内优势生长。
参考文献:
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[3] 王向军,刘志刚,李荣,等.基于CFD数值模拟方法的日光温室建模研究[J]. 农机化研究,2014,36(6):184-188.
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