侧风条件下电站大型冷却塔建筑群热力特性的数值模拟研究

王锁斌，邓彤天，王红波，吴奎伯

(1.贵州电网有限责任公司电力科学研究院，贵州 贵阳 550002；2.中机第一设计研究院有限公司，安徽 合肥 230601；3.东北电力大学能源与动力工程学院，吉林 吉林 132012)

在自然通风湿式冷却塔(以下简称NDWCT)的设计与研究中，往往将冷却塔视为孤立的单个设备，而在实际工程应用中，常规的火电厂配备的冷却塔往往在2个或以上，并伴有厂房、烟囱等各种建筑物.在侧风条件下，某个冷却塔塔内的热流特性，会受到相邻冷却塔和附近建筑物的影响，有研究表明，孤立的冷却塔与冷却塔建筑群的循环水温降最大相差1K，在某种程度上这是不容忽视的.因此，本研究建立了冷却塔建筑群的三维数值模拟模型，研究其在不同方向的侧风条件下的热流性能，并优化冷却塔建筑群的排布位置，从而提高冷却塔的效率[1].

在自然通风湿式冷却塔的数值模拟方面，主要以Merkel模型和Poppe模型为主，赵[2]等利用Merkel模型，优化了冷却塔的配水系统，将冷却塔的出塔水温降低0.3 K.Al-Waked等[3-4]建立了NDWCT的三维数值模拟模型，研究了各种运行参数对冷却塔的影响和侧风情况下冷却塔的表现.赵元宾等[5-8]通过对NDWCT的模拟，研究了侧风对冷却塔的影响，并分析其影响冷却塔传热传质的机制，并对非均匀布置填料进行了研究.Klimanek等[9]建立了完整的自然通风湿式烟塔合一冷却塔的三维数值模拟模型，研究了运行参数和环境侧风对冷却塔性能的影响.Jin[10]等提出了一种双分区配水结构，可以使出塔水温降低0.5 K.张慧超[11]等基于Merkel模型建立了NDWCT的二维数值模型，通过控制内区和外区的配水量，可以使出塔水温降低0.42 K.周兰欣[12]等通过增加循环水配水喷嘴数量可以提高冷却塔的冷却能力.吴志祥[13]等分析了安徽某2×1 000 MW火电机组中高位收水湿式冷却塔的经济性，简单介绍了高位收水冷却塔的原理，并与常规冷却塔进行经济性对比，结果表明，高位收水冷却塔的经济性要优于常规冷却塔.Lyu[14]等对非均匀布置填料进行了研究，其可以有效的增强塔内空气的流动，提升冷却效率.Li[15]等建立了三位冷却塔的数值模拟模型，将配水区域分为内中外三区，通过控制各配水区域水量来研究冷却的塔冷却冷却性能，并运用该模型对烟塔合一冷却塔进行了性能优化.

上述学者们在NDWCT的数值模拟方面做了大量工作，主要围绕填料、配水系统和侧风等参数，研究其对孤立冷却塔的影响，对多个冷却塔排布和冷却塔建筑群方面的研究数量有限，且鉴于已发表相关文献，对侧风条件下冷却塔塔群中多个冷却塔和其他建筑物的排布方式的研究较少.因此，本研究基于某4×300 MW火电厂，建立了全尺寸冷却塔建筑群的数值模拟模型，分析了不同风向和风速对冷却塔建筑群中冷却塔冷却性能的影响，并且提出多个冷却塔的优化排布方式.

1 数值模拟模型

在以朗肯循环为基础的火电厂中，冷却塔作为冷源将系统的废热排出，具体方式就是将在凝汽器吸热后的循环水[14]，引入冷却塔某一高度后将循环水向下喷淋，在喷淋区、填料区和雨区，循环水液滴与进入塔内的冷空气进行传热传质，最终落入集水池，完成循环水的冷却.

1.1 连续相控制方程

空气在冷却塔内的运动被视为连续的，其在塔内的热流特性可以描述为连续方程、动量方程和能量方程，它们的一般形式为

▽·(ρuiφ-Γ▽Yi)=Si

，

(1)

公式中：ρ为连续相密度，kg/m3；ui为各方向速度值，m/s；φ为变量的通用形式；ΓΘ为广义扩散系数；Si为源项.

1.2 离散相控制方程

在NDWCT的喷淋区和雨区，冷却水以液滴的形式自由下落，与塔内的湿空气进行传热传质，离散项的传质方程可表示为

，

(2)

公式中：mp为液滴质量，kg；kc为传质系数，m/s；Ap为液滴表面积，m2；ρ为空气密度，kg/m3；Bm为斯伯丁数.在ANSYS Fluent中，液滴的蒸发标准为[16]

Tvap≤Tp≤Tbp

，

(3)

公式中：Tvap为液滴蒸发温度，K；Tp为液滴温度，K；Tbp为液滴沸点，K.

液滴与塔内湿空气热量传递的方式包括对流、蒸发和辐射，其中辐射传热很小可以忽略不计，主要考虑蒸发和对流传热，液滴的传热方程可表示为

(4)

(5)

(6)

公式中：cp为液滴的定压比热容，J/kg·K；Tp为液滴温度，K；h为对流传热系数，W/m2·K；T为连续相温度，K；hfg为潜热，J/kg；Nu为努赛尔数；k为连续相导热系数，W/m2·K；Red为雷诺数；Pr为普朗特数.

Fluent软件通过拉格朗日法来预测液滴的运动轨迹[15]，液滴在冷却塔内运动会受到重力、曳力、惯性力和升力，根据牛顿第二定律，冷却塔中液滴的运动方程为

(7)

1.3 填料区传热传质模型

由于填料区的传热传质较为复杂，填料区的模型采用Fluent中用户自定义函数来实现.根据填料区的高度和填料组装块片间距，填料区的传质系数可以表示为

βxv=Bgmqn

，

(8)

公式中：βxv为单位体积填料内传质系数，kg/(m3·s)；g为连续相冷空气的质量流率，kg/(m2·s)；q为淋水密度，kg/(m2·s)；B、m、n为根据填料形式得出的试验常数.

单位体填料内的蒸发量可以用公式(9)进行计算，当湿空气达到饱和状态时采用公式(10)计算.

mevp=βxv(ωsat，Tw-ωa)

，

(9)

mevp=βxv(ωsat，Tw-ωsat，Ta)

，

(10)

公式中：mevp为填料单位体积蒸发量，kg/(m3·s)；ωsat，Tw为填料上截面平均液滴温度下空气的饱和含湿量；ωa为连续相空气的含湿量；ωsat，Ta为连续相空气的饱和含湿量.

单位体积液滴能量的减少量为水的蒸发潜热和对流换热之和，即

Qtotal=Qlatent+Qsensible

.

(11)

1.4 填料区阻力模型

根据本文中涉及的填料的参数，填料区的阻力可以表示为

，

(15)

(16)

公式中：ΔP为填料区阻力，N/m2；γa为湿空气的比重，N/m3；v为通过填料区的空气速度，m/s；Ap、M为由试验确定的经验系数.

2 模型验证

2.1 几何模型与网格划分

本文几何模型的来源为某大型热力发电厂，冷却塔高110 m，冷却塔喉部直径为52 m，出口直径54 m，底部直径83 m，锅炉厂房高73 m，汽机厂房32 m，整个车间长度320 m，烟囱高218 m，为了简化计算，较小建筑和其他细节被简化了，具体几何结构如图1所示.

在网格划分时，环境计算域的划分与厂内建筑物采用密度较低的网格，整个计算域尺寸为1 600 m×1 200 m×600 m，冷却塔部位采用高密度的网格，总网格数为220万，网格质量Determinant(2×2×2)大于0.3.这种划分方法既能保证模拟求解的精确性即能提高计算效率，又能节约计算成本.冷却塔及建筑物网格，如图2所示.

2.2 现场试验数据

在近似无风条件下，对该电站冷却塔相关参数进行现场采样.测量设备包括出塔水温测量仪及便携式气象仪等.其中，便携式气象仪是测量大气温度、相对湿度及大气压力的装置.选取测量精度为0.2 ℃的出塔水温传感器，数量为4个，将其浸入在冷却塔底部水池中，分别对称布置在冷却塔水池的四个方向上.在冷却塔进水竖井内放置无线测温装置测量进塔水温.装置及测点位置示意图，如图3所示.一台凝汽器配有两台循环水泵，流量为32 675 t/h.便携式气象仪使用三脚架将其放置在冷却塔进风口附近，气象仪技术指标如表1所示.在冷却塔附近测量6次气温、气压与相对湿度值，取平均值作为实测参数.

表1 便携式气象仪技术指标

测量数据总计为25组，包括大气压力、大气温度、进塔流量、进塔水温及出塔水温，测量参数列于表2.工业冷却塔测试规程DL/T1027-2006规定的相关参数标准[17]列于表3，整理之后并按照标准剔除超标点后，在经过误差分析的参数如表4所示，误差分析如图4所示.

表2 测量数据

图4 误差分析图5 不同网格数量下对应的速度分布(h=30m)

2.3 模拟结果与试验数据对比

给定冷却塔相关初始参数，进行迭代求解.得出的计算值、结果及现场实测数据如表5所示.从表中可以看出，在相同的环境及进塔参数条件下，计算值与现场实测值的出塔水温相差为0.305℃，两者的相对偏差为1.0 %.表明模拟结果与实测数据误差在合理围之内.结合上文的流场精确性验证，本文的计算模型精度较高，可用于冷却塔的数值模拟计算.同时分别在网格数目为1540，000(网格1)、2，200，000(网格2)及3，100，000(网格3)的情况下进行了网格无关性验证，其出塔水温分别为33.947 ℃、33.955 ℃及33.813 ℃.同时，截取除水器上方4m处水平截面上的速度进行比较，截面上的速度分布如图5所示.可以看到，无论是塔内的速度分布还是出塔水温随着网格数目的变化并不明显.本文中，选择2，200，000的网格作为最终计算网格.

表5 计算结果与实测数据比较

3 结果与讨论

3.1 不同风向对冷却塔建筑群热流特性的影响

首先，我们分析了不同风向和风速对冷却塔建筑群内每一个冷却塔的影响，风速和风向与循环水温降的关系如图6所示，U为风速，A为风向角，可以看出塔1到塔4温降的最低点分别出现在U=12.5 m/s与A=135°、U=10 m/s与A=135°、U=7.5 m/s与A=225°和U=7.5 m/s与A=90°.最低温降分别对应的入口空气流线图，如图7所示，所有温降最低的情况都出现在有建筑物阻挡的情况下.这是因为，空气绕流建筑物后，会产生一定的扰动，这种扰动对冷却塔的影响是不利的，因此各冷却塔最低温降点均对应有建筑物阻挡的情况.

接下来，我们对风向角为315°的情况进行分析，此时四个冷却塔完全迎风，且相互影响较小，可以看做是孤立的研究个体，图8为四台冷却塔循环水温降曲线对比图，可以看出4条曲线的走势是相同的.在风速2.5 m/s～5.0 m/s区间内，四台冷却塔的出塔水温降呈降低趋势，而当风速大于5.0 m/s之后，出塔水温降开始随着速度的增加而急速上升.

经以上分析，可以得出结论：在冷却塔等上风向存在阻碍(建筑物)时，进入冷却塔气流的扰动加大，是冷却性能降低，而在完全迎风的情况下，风速为5 m/s时，冷却塔的效率最低.接下来，我们将讨论更加合理的冷却塔群排布方式，以避免这些负面影响.

3.2 冷却塔群排列方式的讨论

本节主要讨论冷却塔排布问题，风向角分别为0°和90°时风速与出塔水温的关系如图9所示，在这两个风向下，塔1都完全迎风的情况，其趋势与图9大致相同，而在塔1下风向排列的第二座塔(塔2和塔4)和第三座(塔3)的冷却水温降变化趋势出现明显变化.当风速在2.5 m/s～7.5 m/s区间内，第二座塔和第三座塔的温降要高于第一座塔；而在7.5 m/s后，第一座塔的出塔水温反超后两座塔，且第二座塔的出塔水温要高于第三座塔.因此，我们可以得出结论，冷却塔延风向排布且前后无干扰时，风速较低时，下风向的冷却塔冷却能力都是要大于上风向的冷却塔的，但是随着风速的逐渐增大，上风向的冷却塔的冷却效率开始迅速反超下风向冷却塔的冷却效率.

图7 四台冷却塔最低温降点对应的进塔空气流线图8 冷却塔塔群中每台冷却塔的温降曲线

(a) A=0°(b) A=90 °图9 冷却塔群循环水温降

按上述规律，我们可以根据当地的年平均风速来选择冷却塔的排布方式.当某地区全年平均风速大于7.5 m/s，应使冷却塔尽量避开其他冷却塔和大型建筑物的干扰，让每台冷却塔都暴露在侧风里以获取更大的冷却效率，因此建议将冷却塔群分散布置在方形厂区的四个外围边界上；而当某地区全年风速低于7.5 m/s时，冷却塔应尽可能沿风向排列成一条直线，并根据地区全年主流风向选择合适的角度，从而让下风向的冷却塔获得更高的冷却效率.拿中国地区东北地区为例，从图10可以看到东北地区侧风速度大于7.5 m/s的地区主要分布在其东部与西部，建议该地区以冷却塔群分散方式排列为主，避免大型建筑物的干扰；而中部地区风速大部分都是小于7.5 m/s，其风向冬季以西北风为主，夏季以东南风为主[18]，其冷却塔排列建议采用沿南北方向排列，尽可能的让下风向的冷却塔获得较高的冷却效率.若将本文讨论的冷却塔群排列方式按照侧风的大小和角度应用在该地区，定会为本地区带来可观的经济效益.

为了验证模拟模型和计算数据的准确性，本模拟研究的参数设置参考夏季实测数据，忽略了季节变化带来的环境参数的影响，着重分析冷却塔冷却性能的变化.以整个区域的整体风速分布来看，70%以上的区域年平均风速在5 m/s左右，我们就以5 m/s的低风速为例进行讨论，若东北地区某一电站有三台冷却塔采用直线排列.从图9可知，侧风为5 m/s时，塔1、塔2及塔3对应的出塔水温分别为8.4 K、8.47 K及8.17 K.当这三台冷却塔未采用直线排列时，塔1、塔2及塔3的温降将都为8.17 K，塔3与塔1及塔2的温降差值分别为0.23 K及0.3 K，根据300 MW亚临界燃煤发电机组的额定运行参数，与未优化前相比，塔1和塔2冷的却效率分别提升2.81%和3.54%.

4 结 论

本文首先建立了全尺寸冷却塔建筑群的数值模拟模型，分析了在不同角度的侧风条件下，冷却塔建筑群中冷却塔的排列方式和建筑物冷却塔的影响，并对这种排列方式所带来的经济效益进行了简要分析，最终得出以下结论：

(1)在研究侧风对冷却塔建筑群的影响时，冷却塔效率最低点往往出现在上风向有建筑物阻挡的情况下；在风向角为315°时，每个冷却塔都完全迎风，且上风向无阻挡，可以当做孤立的冷却塔考虑，在此情况下，当风速为5 m/s时，冷却塔的效率最低.

(2)根据地区的年平均风速，提出两种排列方法.在风速较小(U<7.5 m/s)的地区，建议采用线性布置方式，以增强下风向冷却塔的冷却塔效率；在风速较大(U>7.5 m/s)的地区，建议采用分散布置方式，以保证每个冷却塔处于良好的环境条件.两种排布方式都可以在一定程度上提高电站的经济性

(3)以年平均风速在5 m/s的地区为例，采用本文提出的排布方式，在冷却塔群其他冷却塔效率不变的情况下，其中两个冷却塔塔水温分别降低了0.23 K和0.3 K，根据300 MW亚临界燃煤发电机组的额定运行参数，冷却塔效率提升分别为2.81%和3.54%.