胡 卉, 崔 洋, 徐 震, 关 甜 , 马骊溟
(1. 长安大学运输工程学院, 西安 710000; 2. 长安大学汽车学院, 西安 710000 )
在日常活动中, 空气中可以较长时间飘浮着具有危害的气溶胶散射粉尘小粒子. 而气溶胶分散体系是由分散介质和分散相构成的. 其中以空气为主要分散介质, 由固体或者液体的小粒子组成了分散相, 在空气中漂浮的固体和液体小粒子则构成了相对固定的扩散体系[1]. 随着中国经济的高速发展,特别是经济发展迅猛的长三角、珠三角出现了区域性大气颗粒物污染现象,气溶胶污染日益成为大气污染控制的难点和痛点. 另外存在于空气中的气溶胶除了自身的污染危险, 粉末形式的环境金属物质存在很大的意外扩散可能性,导致吸入或皮肤接触[2-4]. 吸入被认为是最有可能和最直接的接触环境金属物质的途径[5],但是皮肤渗透或摄入也可能无意中发生, 还能传播真菌和病毒,导致地区性疾病的流行和爆发[6]. 因此需要对气溶胶形成及扩散过程进行研究,为后续气溶胶的净化提供数据依据[7].
目前对气溶胶形成以及扩散的研究大都采用试验方法. 刘俊等[8]探讨了气溶胶浓度变化过程对雷暴云微物理过程、起电以及空间电荷结构所产生的影响,结合了某次山地雷暴案例,通过在传统的二元雷暴云起和放电模型中,加入云滴冻结因子的试验进一步验证了该理论. 韩雪[9]在一个密闭的空间内均匀地注入气溶胶粒子和空气,通过溜凝作用,注入粒子的直径将伴随着时间呈现一定的函数规律, 用这种结构近似模拟大气气溶胶在风作用下的演变过程. 文献[10]利用自主研制的大型室外光化学烟雾箱模拟系统,在接近真实大气环境条件下,开展烟雾箱实验,设计并制定科学具体的大气光化学烟雾箱模拟实验方案. 石茹琳等[11]在WRF-SBM模型中模拟了一次新疆夏季的冰雹天气过程, 通过气溶胶浓度对比, 对冰雹云的微物理特征、冰雹形成机理和降水过程的影响采用敏感性试验研究. 邓康清等[12]则利用内部流场-热力耦合的三维有限元流体FLUENT计算软件系统和暂态热分析软件系统, 分析了某种烟火型气溶胶发生器燃气流场情况, 从而得到了气溶胶散射的外表面温度场分布, 及其随燃料流量、发生器位置、气溶胶散射燃烧温度、工作持续时间等的改变, 以及气溶胶散射的运动规律. 任浩亮等[13]采用离散相模型模拟气溶胶颗粒在烟幕流场下的扩散规律. 张国强[14]在探索柴油-空气燃料爆轰燃烧的超细雾化的基础上,进一步研究在旋转连续爆轰燃烧室内柴油空气混合气溶胶运动规律,找到运动机理获取最佳雾化模型.
气溶胶越来越广泛地应用在国防、消防、农业、医学等领域,这就需要企业和科学家们不断利用其开发创新,来改善人们生活中的各个方面[15-17]. 其危害的一方面也更需要得到全社会的重视[18-20]. 然而, 在大规模场地进行试验会耗费大量的人力物力成本,并且气溶胶的有害影响存在不可控性[21,22]. 为了提高试验的效率和保证试验的安全可靠性,本文采用大型计算流体力学仿真软件STAR-CD进行研究. 首先,我们基于流体的物理和数学模型对液态气溶胶进行数值模拟;然后采用有限容积法模拟气溶胶在仿真环境中的扩散规律,获得气溶胶粒子在仿真环境中的浓度分布图;最后通过改变气溶胶来源数目和环境压强来对扩散规律进行研究.
流动的流体也要遵守基本的物理规律,通过不同的控制方程进行控制这些流体,从而能够描述流体流动的物理规律. 即:质量守恒方程,理想气体状态方程,动量守恒方程. 如果其中还有流动流体内部的不同成分之间的相互作用,还需要组分守恒方程.
(1) 质量守恒方程
可压缩流体的笛卡尔坐标系张量形式的质量守恒方程为:
(1)
公式中t为时间;ρ为密度;xi为笛卡尔坐标(i=1, 2, 3);uj为流体在xi方向上的绝对速度分量;sm为质量原项.
(2) 动量守恒方程
流体动量守恒方程式为:
(2)
式中p表示压力;τ表示应力张量分量;si表示动量原项分量.
(3) 组分质量守恒方程
(3)
(4) 控制方程统一形式
从以上各式可以看出,尽管(1)(2)(3)中的具体变量不一样,但是它们反应的物理量守恒形式完全相同.如果用φ代表它们通用的变量,则以上控制方程可以统一表示为:
(4)
式中,φ可以代表求解变量;Γ为广义扩散系数;S为广义源项.
不过由于实际情况比较复杂,几乎都是湍流过程,因此需要更加精确的湍流模型.
用CFD解决问题需要建立模型,我们需要分别从几何材料、材料、求解控制、网格、边界条件及其他数值因素方面入手,确定研究物体的大小、形状和零部件相对位置等几何要求,明确研究对象的粘度、密度和沸点等物理参数,选择合适的物理模型以及正确的算法程序.
目前,大多数CFD软件解决问题基本工作流程如图1所示.
图1 CFD解决问题基本工作流程
STAR-CD的建立基础是有限容积法,而其方法核心是离散方式在区域上的建立.这个方法的实质就是以有限的点来代替之前区域中的无限个点,也就是将区域用网格进行划分,即:计算网格.目前的STAR-CD可以形成多种形状的多面体网格,四面体、六面体甚至不规则的多面体.
就二维问题而言,有限容积法的经典网格如图2所示.P为网格上随意选定的一个点,E、W、S、N分别是east、west、south、north的首字母缩写,分别代表P点东、西、南、北四个方向的相邻节点的标记.e、w、s、n则是指东、西、南、北四个区域的标记.由此形成的二维定常坐标系中,二维有限差分方程的一般形式为:
αPφP=αEφE+αWφW+αSφS+αNφN+SC
(5)
在三维非定常坐标系中,三维有限差分方程的典型形式为:
αHφH+αLφL+SC
(6)
其简写形式为:
αPφP=∑αIφI+SC
(7)
表达式中α为差分方程的系数;SC为常数项;上标0表示的是所选点P的前一状态;H和L分别表示第三维空间坐标上与P点相邻的两个网格点;I则表示与P点相邻的时间和空间的各个网点.
图2 二维差分问题的计算网格与控制体积
目前STAR-CD中常用三种不同的算法,即SIMPLE、PISO和SIMPISO算法.由于本次仿真是一种非定常流动情况,故需要采用PISO算法.
PISO(Pressure Implicit Solution by Split Operator)算法是一种用分裂算子求解压力的隐式算法.这个算法主要适用于非定常流动,它有着很多优点,比如:针对压力场来说,它的校准精度较高.
PISO算法的一般求解步骤:
(1) 估计压力场p,并估计一个迭代初始速度场;
(2) 求解动量方程,得到速度场u,v,w;
(3) 求解p1′方程,得到p1′;用p1′来校正速度值;
(4) 求解p2′方程,得到p2′;用p1′和p2′来校正压力,即p=p+p1′+p2′;
(5) 求解那些通过源项、流体物性等影响流场的其他变量(如温度、浓度等)的离散化方程;
(6) 通过将新求得的速度代入方程得到新的压力值,再以新的压力值代入(2)中直至收敛;
(7) 得到收敛的最后的值,再依次求出其他的值.
3.4.1 喷孔流动模型 本试验用图3所示的喷射分裂及雾化模型对柴油进行喷射以及雾化处理,以此近似代替液态气溶胶的生成过程.
图3 喷射分裂及雾化模型
本次试验的喷孔模型所采用的喷射规律如图4所示, 其质量流量m是不变的.
图4 喷孔喷射规律Fig.4 Nozzle jet pattern
质量流量m:
(8)
式中,ρ=708.25 kg/m3为所选液体C12H26的密度;d为喷射直径,本研究中d=0.2 mm;v为质量流率.
质量流率v计算方法:
(9)
其中,Cd=0.6为阻力系数;pabsolute为绝对压力;pinj为喷射压力.
pabsolute=pG+p0
(10)
式中,pG为相对压力;p0=1.013 25×105Pa为标准大气压.
仿真室内,根据其流动特点,选择拉格朗日多项流.
3.4.2 液滴雾化模型 本文采用的液滴雾化模型为Huh雾化模型.该模型的简单描述可以分为以下两个方面.
(1) 喷孔处产生的湍流在缸内形成扰动;
(2) 扰动持续增长,当达到一定程度,压力将会成指数成长.
喷孔出口处的平均湍动能:
(11)
喷孔出口处的湍流耗散率:
(12)
喷射液滴初始初始湍流长度及时间长度:
(13)
(14)
t时刻湍流长度及时间长度随时间衰减关系:
(15)
(16)
式中,U表示喷射的平均速度;L表示喷孔的长度;Kc表示形成损失系数;Kε是经验系数;Cμ为Huh模型系数.结果见表1.
表1 Huh雾化模型的系数
3.4.3 液滴撞壁模型 本文选择的是Bai碰壁模型[23],这个模型主要是依据液滴所受的惯性力与表面张力之比的We数来决定的.
按照撞壁条件的不同共分为以下七种不同的撞壁类型[24].
(1) 粘附(Stick)撞壁液滴以球状粘附在壁面上,通常发生于低速能量较低的情况;
(2) 蔓延(Spread)撞壁液滴中速情况, 大面积粘合现象.
(3) 反弹(Rebound)液滴撞壁反弹回来;
(4) 反弹破碎(Rebound with breakup) 当TW≤TPR时,液滴不仅会从壁面上反弹回来并且会破碎;
(5) 蒸发破碎(Boiling-induced breakup) 当TW≈TN,液滴由于高温沸腾而破碎;
(6) 破碎( Breakup)当TW>TPA,液滴先是壁面形成油膜,然后油膜分散,形成不同的油膜区域;
(7) 飞溅(Splash)不规则的反弹破碎.
4.1.1 基本模型及模型参数 本文采用以STAR-CD建立立方体对液态气溶胶在固定环境中传播进行模拟研究.通过建立立方体模型来模拟真实环境,本仿真模拟的是封闭环境内的传播.
如图5所示,本次研究所采用的模拟环境参数为40 mm×30 mm×120 mm的长方体.计算区域x,y,z方向网格数分别为40, 100, 120.
4.1.2 计算参数设定 由于本文情况属于非定常流动,所以我们采用PISO算法.计算松弛因子设定如表2所示.
图5 环境模型Fig.5 Environmental model
表2 计算松弛因子调整
操作界面如图6所示.其中图6a开始界面可以选择参数设计,用于模型搭建以及参数选择;图6b为数据输出窗口,用于仿真数据输出;图6c为主窗口,为可视化区域,用于仿真结果的显示.
(a)开始界面(a) Start interface
(b) 输出窗口(b) Output window
(c)主窗口(c) Main window
图7以及图9~图12为本仿真试验中的环境浓度场所示图. 图中的喷孔直径均为0.2 mm. 图中的颜色代表环境的浓度,其中蓝色代表环境浓度为浓度最低,红色部分表示浓度最高.图7a、7b、 7c和7d分别为当气溶胶模拟进入环境(0.4 MPa)中0.2、0.4、0.6和2 ms时液体气溶胶的扩散图.从图7可以得出,随着时间的推移,环境中的液体气溶胶会随着时间的增加导致气溶胶扩散,并且会随着时间的流逝大部分聚集在中下部分. 由图8可以看出单个来源液体气溶胶扩散直径随时间的变化,随着时间的增加扩散直径增加,并且在前1 ms内,扩散速度很快,随后速度逐渐减慢.
图9为多个液体气溶胶来源进入环境中时,液体气溶胶随着时间变化的传播过程图. 图9a、9b为两个来源(来源1和来源2)开始1和2 ms的仿真效果. 图9c、9d为三个来源(来源1、来源2和来源3)开始1和2 ms的仿真效果. 我们可以看出,在1 ms内,液态气溶胶的扩散速度很快; 随着时间的推移,当多个来源的液体气溶胶汇聚在一起时,整体对外的扩散速度减小,不同来源的液体气溶胶在汇聚的同时共同向下部扩散, 并且当液体气溶胶相互作用时,扩散速度减缓.
图10为改变环境压强(高压4 MPa)情况下得到的单个液体气溶胶来源的仿真实验情况. 图10a、10b、 10c和10d分别为0.2、0.6、1.4和2 ms时液体气溶胶的扩散图. 和图7进行对比,我们可以看出,当改变环境压强时,液态气溶胶在空气中的扩散速率变小.
图11为两个来源(来源1和来源2)模型在变换环境压强(高压4 MPa)情况下的仿真实验情况. 当改变环境压强时,液态气溶胶在空气中的扩散速率变小. 从图11可以看出,进行到2 ms时的扩散范围和低压(0.4 MPa)时的扩散范围一致. 但是随着时间的推移,扩散趋势仍然不变. 图12是三个来源的仿真情况,可以看出和图11具有相同的物理规律.
本节通过搭建仿真模型,模拟液态气溶胶,以长方体模型模拟气溶胶在固定环境中的扩散,对气溶胶在真实环境中传播进行模拟,分析真实环境中气溶胶粒子间的相互作用.
(a)0.2 ms
(b) 0.4 ms
(c) 0.6 ms
(d) 2 ms
图8 单个来源液体气溶胶扩散直径和时间关系图
(a) 1 ms
(b) 2 ms
(c) 1 ms
(d) 2 ms
(a) 0.2 ms
(b) 0.6 ms
(c) 1.4 ms
(d) 2 ms
(a) 0.2 ms
(b) 0.4 ms
(c) 0.8 ms
(d) 2 ms
(a) 0.4 ms
(b) 0.8 ms
本文利用CFD软件STAR-CD对液态气溶胶形成的过程进行数值模拟研究,模拟液态气溶胶的扩散过程. 液态气溶胶连续注射到立方体模型中,持续释放固定的一段时间. 注射后,分散气溶胶的浓度被允许自然衰减一段时间. 我们得出以下结论:随着时间的推移,液态气溶胶在环境中扩散,并且在中下部聚集;当环境压强增加时,扩散速率减少;当有多个来源时,单个来源分开来看,扩散规律不变,但是当汇聚一起时,由于液态气溶胶之间的相互作用,整体扩散速率有所减少.