水电站地下厂房热湿环境分布规律的数值模拟研究

丁嘉奇，李超顺，边之豪

（1. 华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院，湖北 武汉 430074； 2. 华中科技大学土木与水利工程学院，湖北 武汉 4300744）

0 引 言

水力发电是世界上最大的清洁和灵活的发电来源使得其成为低碳发电的巨大支柱，加之随着“双碳”政策的号召给水电行业的发展带来全新机遇，但是社会经济和科学技术的快速发展使得地面建筑资源愈发紧张［1］，故目前水电站的建设会倾向于地下厂房的方式以便节约地面资源，尽管地下电站具有布局便利、节约成本、可极大程度上保护地面自然资源和环境的优点［2］，然而地下水电站厂房的通风问题仍面临较大挑战，若采用传统机械通风的方式如使用空调等设备则会造成大量能源浪费亦不利于节能环保，合理利用自然通风来改善水电站地下厂房内部环境并进行通风调节显得尤为重要，因此对在自然通风条件下的厂房内部气流组织布局的分析具有重要意义。

地下厂房自然通风的研究方法通常为现场试验、多区域网络模型、区域模型以及仿真模拟，现场试验研究具有结果精确、可信度高的特点，但是操作要求高，试验成本大；多区域网络模型可以在整个建筑的通风口快速预测不同房间之间的气流，然而前提是室内的空气是充分混合的；区域模型则在多区域模型的基础上充分考虑了整个区域的空气流动情况，且精度方面提高很多，但其模拟精度很大程度上取决于划分区域的多少，若划分精度高，使得模型收敛时间显著提高、计算成本变高；常见的仿真模拟方法为CFD 仿真，与上述几种研究方法相比，CFD极大地平衡了模拟精度和计算成本要求，为此成为诸多学者的研究技术手段。

地下厂房自然通风的影响因素主要包括厂房外部环境、厂房结构以及厂房内部环境，厂房外部环境因素主要是气象参数；厂房结构因素包括围护结构、厂房通风口等；厂房内部环境因素主要有散热设备、内部环境参数等［3］，因此，学者们采用CFD 方法进行大量研究，关于地下厂房的通风问题，学者们不仅研究了自然通风条件下气流组织的分布情况由此对自然通风分布进行预测［4］，也考虑在通风不畅处增加通风设备进而优化厂房内部的气流组织，以便对通风系统进行改进［5-8］；也有学者对厂房内部的通风环境进行分析，袁伟，欧雪梅等人对建筑内部气流与热环境相互耦合分析室内气流分布规律进而为室内环境的节能优化提供改进建议［9，10］，Yu 和Gao 等人则认为以往学者忽略了湿环境对厂房通风性能的影响，因此基于三维传热传质模型进行厂房内部的热-湿耦合，充分考虑厂房内部湿源，预测并分析厂房的通风性能［11，12］；在此基础上，罗戴维等人进一步考虑了建筑围护结构因素，充分预测建筑内部的气流分布［13］；由于自然通风是利用风压或热压作用将室外空气直接引入室内，进行通风换气冷却，因此室外气象参数对通风性能起到关键性作用，很多学者建立不同风环境场景以便研究气象参数对建筑通风性能的影响［14-16］。

然而厂房通风性能是由多种因素共同决定，单纯的气流-热耦合、热湿环境耦合或气象因素的研究并不能体现出地下厂房的通风性能，因此本文决定在综合考虑室外气象因素下，进行气流-热-湿耦合，进而探究水电站地下厂房通风性能与热湿度分布情况。

1 研究理论

1.1 流体流动理论

本文在模拟发电机层自然通风状态下的气流分布时，假设气流是粘性不可压缩的，内部流场是变化的、充分发展的湍流，壁面是等温的，由此得出如下方程［17］：

连续性方程：

式中：ρ为空气密度，kg∕m3；∇·为散度算子；u为速度，m∕s。

动量方程：

式中：∇为梯度；P为压力，Pa；g为重力加速度，9.81 m∕s2；μ为黏度，Pa·s。

能量方程：

式中：为比热，kJ∕（K·kg）；Kd为导热系数，W∕（K·m）；T为温度，K。

在本文中，湍流模型选择RNG k-epsilon模型：

式中：k为湍流动能；αk为k的有效普朗特数的倒数；μeff为有效的湍流黏度；Gk为平均速度梯度引起的湍流动能；Gb为浮力引起的湍流动能；ε为动能耗散率；YM为可压缩湍流中脉动膨胀对总耗散率的作用；Sk为用户定义的源项。

1.2 热 源

由于主厂房内部存在的局部热源是自然通风影响因素之一，因此针对带有局部热源的问题，本文采用了DO 辐射模型，具体方程为：

1.3 湿 源

对厂房内部湿度场的计算，本文开启了组分运输模型，守恒方程为［18］：

式中：ci为某组分体积浓度；ρci为某组分质量浓度；Di为某组分扩散系数。

1.4 热舒适性参数

速度和温度的不均匀系数可以直接反映该空间速度和温度场分布的均匀程度，平均速度和平均温度由式（7）和（8）定义：

发电机层的气流组织速度和温度的方差由式（9）和式（10）定义：

因此，可以得出速度和温度的不均匀系数，见式（11）和（12）：

在综合考虑了温度和速度对工作人员的共同作用后，本文采用空气扩散性能指数（ADPI）来确定人体舒适度，该性能指数是指通过测量由有效通风温度（EDT）确定的满足要求的速度和温度的区域占总区域的百分比；EDT 是将气流温差和风速结合计算得到的温差，研究学者普遍认为EDT 在-1.7～+1 ℃范围内，风速在0.35 m∕s 以下的区域可视为舒适区域，EDT公式见式（13）：

式中：ti为测点温度；tn为室内区域温度；vi为测点速度，m∕s。

因此，可以得出ADPI指标的公式：

能量效率系数不仅是反映气流分布经济性的重要评价指标也可以用来研究能源利用的有效性，能源效率系数越高，系统节能潜力越大，该系数又称温度效率，可以评价测量空间内温度梯度变化，公式如下：

式中：tp为排风口温度；to为送风口温度。

2 计算模型建立

2.1 物理模型

利用三维建模软件按照1∶1 的比例尺构建发电机层模型，现场模型见图1，三维模型见图2，网格模型见图3，其中以发电机层内部温度变化为标准进行了网格无关性验证，见图4，网格数量分别设置为52 万、56 万、71 万、105 万、136 万以及177 万，综合模拟精度、计算成本以及网格质量，本文选择网格数量为105万进行计算。

2.2 边界条件的选择

研究充分考虑了影响主厂房自然通风因素，并以春季工况为例，选择三种典型代表天气：多云、晴、雨天，在当地气象局搜集到风速、温度、湿度值，将其设置为入口边界条件，见表1。热源主要考虑机组散热以及照明设备，见表2。将地面和墙壁设置为湿源，见表3。

图1 发电机层现场示意图Fig.1 Layout of generator floor

图2 发电机层三维模型Fig.2 3D model of generation floor

图3 网格分布图Fig.3 Mesh of 3D model

图4 网格无关性验证Fig.4 Grid independence verification

表1 气象参数分布表Tab.1 Distribution of meteorological parameters

表2 主厂房热源分布表Tab.2 Heat source distribution of underground powerplant

表3 主厂房湿源分布表Tab.3 Wet source distribution of underground powerplant

2.3 模型精度

结合发电机层传感器的温湿度在线监测结果，分别选取3种天气条件对应日期的热湿参数监测结果、实测结果与仿真结果进行对比，具体对比图见图5，可以看出离线和在线监测值与仿真计算值相对吻合，经计算得出相对误差在5%以内，进一步验证仿真结果的精确度。

图5 模型精度对比图Fig.5 Model precision chart of 3D model

3 研究结果分析

3.1 速度场分析

选择对1.7 m 横向空间进行热湿参数分析，因为此处区域为工作人员工作以及设备运行的主要区域，对此位置进行分析具有代表性。速度场结果的阐述是分析流体动力学的关键特征，图6 是3 种典型自然条件下的速度场模拟结果，发电机层采用自然通风方式，通风效果与气流速度受外界环境影响，根据当地气象局采集的数据，在雨天时，整体风速较大；在晴天和多云天气，风速略小，但整体分布均匀，通风效果较佳，五台发电机周围气流速度较大，且五处机组之间的区域是气流分布最佳位置，这对机组周围环境的温度调节呈有利趋势。然而从3 种天气条件下的速度放大云图中看出，在四周靠近墙壁一侧区域以及五处机组各自周围区域，尤其是通风口对面以及1 号机组左侧宽阔区域的速度值较小、气流分布不均匀、且有回流现象出现，该位置也可能是气流组织分布的死区。

图6 3种自然条件下速度分布云图Fig.6 The velocity change of different weather conditions

3.2 温度场分析

发电机层的通风效果受到入口气流的强烈影响，不同环境条件下温度变化不同，因此对每种天气的温度分布进行了模拟，具体温度分布云图见图7，由于进入主厂房的空气是受外界环境因素制约，导致晴天时温度平均值为21 ℃、多云天气时温度平均值为17 ℃、雨天时温度平均值为12 ℃，可见发电机层内的温度变化平稳，未出现温度极低的情况，3种工况均良好反映出在对应天气环境下的温度。此外，由于本文考虑了发电机组散热现象，因此从各自温度放大云图中也可以看出五处机组周围的温度值同发电机层的平均温度相比，要略高一些。

图7 3种自然条件下温度分布云图Fig.7 The temperature change of different weather conditions

3.3 湿度场分析

在南方春季多雨潮湿的这段时间，给地下厂房的湿环境带来严重影响，不论是从通风口处流进的湿空气、地面的排湿还是工作人员的散湿，都会对发电机层的相对湿度变化产生不利作用，相对湿度过高不仅会从多个维度影响工作人员的心理和生理健康而且会危害电气设备的运行效率，为电厂高效运行带来一系列弊端。

3 种天气条件下的湿度场分布形态与速度场变化相似，数值均在60%～70%之间变化，虽然3 种条件的湿度值均未超过80%，但仍有部分区域存在湿度值较高的情况，尤其是在雨天，在五处发电机组周围存在大面积区域湿度值过高的现象，这是因为发电机层通风方式为自然通风，由下风口进风，左右两侧的两排风口进行排风，且发电机层通风口面积相对较大、数量相对较多，所以发电机层的主要的潮湿来源是室外空气，由于南方春季多雨潮湿的特性，会导致在发电机层的主要通风路径上湿度值较大，即便在气流组织分布效果良好、通风速度较大的情况下，也无法缓解室外空气含湿量较大的问题。从湿度放大云图看出，在五处机组周围区域，湿度值普遍偏小，与温度变化相对应，因为该处区域机组漏风散热的原因导致温度略高。

图8 3种自然条件下湿度分布云图Fig.8 The humidity change of different weather conditions

3.4 热舒适度分析

对发电机层通风效果的探究除分析热环境、湿环境以及通风速度之外还要衡量热舒适性和经济性，由于发电机层采用自然通风方式因此其通风效果具有极高的经济价值，故需对其热舒适性做出评价进而衡量气流组织的分布情况，本文在1.7 m横截面随机选择200个测点根据仿真计算结果进行热舒适度分析，具体计算结果见表4。

表4 3种自然条件热舒适度分布表Tab.4 Thermal comfort distribution of different weather conditions

从表4可以看出，温度不均匀系数数值很小，反映出发电机层整体温度分布均匀，这一点也可由横向空间的温度云图验证。由于1.7 m 处速度数值分布区间跨度较大，速度最小值接近0，最大值均超过1，故导致速度不均匀系数同温度不均匀系数相比相差很多。ADPI 指数量化了发电机层在自然通风过程中工作人员可以接受的气流速度以及有效通风温度，直接反应了发电机层的热舒适程度，可以看出在晴天时，发电机层ADPI指数大于80%，气流组织分布较好，另外两种环境下ADPI 指数均小于80%，气流组织分布较差。能源利用系数反应了发电机层通风系统对能源利用的有效程度，数值越高表明该环境状态下的节能潜力越高，故从节能角度考虑，发电机层在多云状态下的自然通风效果更好。

4 结 论

采用CFD 方法研究发电机层在自然通风下的热湿环境分布，将仿真结果同在线和离线监测结果进行对比进而验证仿真结果精确度，与以往研究不同，本研究综合考虑室外环境因素、热源、湿源以及气流影响，进而对发电机层热湿环境分布以及气流组织的热舒适性进行深度探究。

根据仿真结果，可以发现在3 种气象条件下热湿参数分布相似，除机组周围温度较高外，其他1.7 m 横向空间区域的温度值分布均未出现较大波动，速度和湿度分布情况相似呈现不均匀的分布态势，四周墙壁处数值较低，在五处机组附近未出现明显极值现象，且热湿参数分布情况均对应相应气象条件；就热舒适度参数而言，由于是自然通风条件，能量利用系数均较高、节能潜力大，但由于速度分布不均匀导致速度不均匀系数较大。