高速列车风道阀门开度对车内压力及CO2浓度的影响

周敏, 陈春俊,王东威,杨露

(1.西南交通大学 机械工程学院, 四川 成都 610031;2. 株洲时代新材料科技股份有限公司, 湖南 株洲 412000;3.轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室, 四川 成都 610031)

截至2021年底,中国铁路营业里程已达到15 万km,已建成的运营铁路隧道共16 798座,总长约19 630 km;正在建设的时速为300～350 km/h的高速铁路隧道共2 884座,规划建设的有1 566座[1]。近15年来,中国高速铁路隧道发展极为迅速,车-隧耦合空气动力学问题显著。国内外学者对高速化列车的研究重点逐渐聚焦于列车安全性及乘坐舒适性等领域。隧道压力波引起的车内压力波动问题就是其中之一。列车通过隧道时,隧道内剧烈的压力瞬变通过车体缝隙、空调通风系统等传入车内,引发车内剧烈的压力波动,从而引起乘客耳膜不适等问题[2]。

为了解决这一问题,高速列车空调通风系统内部一般加装有压力保护系统,用以控制车内的压力波动。目前技术比较成熟的压力保护系统主要有两种:基于高静压风机技术的开放式压力保护系统和基于换气风道阀门的封闭式压力保护系统。目前我国的CRH系列高速列车,除了CRH2和CRH380A采用高静压风机技术外,其他CRH系列高速列车均采用压力截止阀保护技术[3],该技术对车内压力波动抑制效果明显,但可能存在由于新风门开度或开闭时机不当而导致的车内新风量不足、CO2浓度超标的问题。因此,有必要研究风道阀门开度及定时刻关闭对车内压力及CO2浓度的影响。丁浩[4]基于CFD方法分析了压力保护系统对隧道压力波及交会压力波的抑制效果;江传东等[5]建立了高速列车车厢及换气系统模型,研究了隧道压力波对车内压力及微环境的影响;李树典等[6]在CRH2型高速列车上分别进行了开放式及封闭式压力保护系统的对比试验,试验发现采用主被动结合的控制方式能够更好地控制车内压力波动;欧阳立芝等[7]研究了高速列车新风量与风道阀门的关系及其对车内压力的影响;He等[8]考虑压力保护阀的截止特性,建立了被动式压力保护系统下的车内外压力传递模型,并研究了通过调节风道阀门的开度抑制车内压力波动的控制算法。

尽管国内外学者对隧道压力波激扰下压力保护系统对车内压力波动的抑制效果及控制算法进行了大量研究,但目前的研究大多基于流动模型展开,其精度及广度有待加深;风道阀门对车内空气质量的影响研究仍停留在新风量的计算上,而未进一步考虑CO2浓度的变化规律。因此,本文以某型CRH高速列车为研究对象,综合考虑空调机组风机、换气风道阀门及管路系统,建立了满载高速空调列车三维模型。考虑人体呼吸作用,采用计算流体力学方法模拟了隧道压力影响下阀门不同开度及定时刻关闭等工作状态下的通风系统送排风作用,研究了高速列车风道阀门开度对车内压力及CO2浓度的影响。

1 计算模型

1.1 基本条件及假设

本文对空调通风系统的送排风数值模拟假设如下:①空调管路及车厢内部的气体流动为低速流动,因此满足Boussinesq假设,即流体的密度变化仅对浮升力产生影响;②客室内存在自然对流,气体流动状态为紊流流动;③送风系统及车厢密封性良好,除送风口及排风口与外界相通外,不存在漏气现象;④车厢为满载状态,仅对车厢内部细微结构进行简化,对卫生间、电器柜等区域作简单分割;⑤假设空气由二氧化碳(CO2)、水蒸气(H2O)、氧气(O2)、氮气(N2)组成,不含其他微量气体及杂质。

1.2 数学模型

本文所用的数值模拟计算软件为ANSYS Fluent,不考虑空气压缩性的影响,采用三维非定常可压缩Navier-Stokes方程和工程中适用于管道内部流动的Realizable k-epsilon两方程湍流模型对隧道压力激扰下的车内流场进行描述,数学模型受质量守恒方程、动量守恒方程和能量守恒方程的支配。方程离散格式采用二阶迎风格式,压力速度耦合算法采用SIMPLE算法。瞬态计算时间步长为2.5×10-4s,在整个模拟过程中,计算单元Courant值小于1.0。

1.3 几何模型

以某型高速列车为研究对象,建立客室内流场及空调系统几何模型,车厢全长为24.8 m,宽为3.27 m,高为3.89 m。客室内流场考虑了座椅、乘客、两端的洗手间及电器柜等,座椅采用2+3布置,如图1所示。空调通风系统模型见图2。该车型未设有单独的回风管道,仅有两个布置于车厢顶端的回风口。风道阀门位于新风格栅及废排单元内,通风面积为0.02 m2。

图2 空调通风系统模型

该型空调列车送风道安装于车厢顶部,分为3个管道以不同的输送路径向车内送风。在本文空调机组工作模式下,75%的风量从中间管道经由风道底面的出风孔、调整板及多孔天花板通道送入车内;25%的风量从中间管道两侧的供风管道经由软风管、侧墙风道通过窗户及地板送风口送风。新风进入车厢后,一部分通过回风口回到空调机组与新风汇合,另一部分通过座椅下方的废排口流入废排道及安装于车厢底部的废排单元,排出车外,如图3所示,图中实线箭头为送风路径,虚线箭头为排风路径。

图3 送风及排风路径

1.4 网格划分及独立性验证

四面体非结构化网格有较强的复杂几何边界贴合能力,在通用性和扩展性上效果显著,对具有复杂边界的流场计算问题尤其有效。由于本文的几何模型较复杂,故采用四面体非结构化网格进行计算域的离散。

对客室内顶部的送风孔板,小孔直径为4 mm,若按原尺寸进行直接建模,需要划分的网格数量巨大。为节约计算资源,按开孔率采用等面积简化处理,这种简化方法基本不会影响到孔板阻力特性,且有利于送风孔板处的网格划分。

选取基础网格尺寸分别为650、760、850 mm,划分3套网格,同时对3套网格条件下风道阀门全开工况t=2s时刻的车内第8排过道测点气压及CO2浓度进行统计,统计结果见表1。从表中可知,基础尺寸为760 mm的网格与另外两套网格的气压和CO2浓度相对误差分别为2.6%(粗)、1.1%(细)和3.5%(粗)、1.0%(细)。

中等密度与细密度网格计算结果误差在1%左右,网格精度已经达到计算要求,后续采用760 mm的基础尺寸进行网格划分。车厢整体网格及孔板局部网格见图4。

(a) 车厢整体网格

1.5 边界条件

入口边界:空调系统的新风入口作为入口边界条件,设置为压力入口(pressure inlet),压力数据为武广线窑头岭隧道(1 067 m)线路实测压力数据。以函数形式给出压力随时间的变化关系,利用UDF编译。气体组分及质量分数与大气环境相同,CO2为0.05%,O2为23.1%,H2O为2.1%,其余为N2。

出口边界:空调系统的废排口作为压力出口边界(pressure outlet),以废排口处的车外压力作为压力边界条件。

换气装置:根据换气风机的特性曲线设定压头函数,风机特性曲线是关于静压和流量的关系曲线(图5)。改变风机两端压差,使风机的运行工作点发生平移,则进入车厢的总风量得以确定。

图5 风机特性曲线

人体呼吸边界:在乘客面部设置各气体组分的质量分数,其中CO2为5.71%,O2为16.9%,H2O为3.45%,其余为N2。

内部面边界:为模拟风道阀门的开闭动作,按照阀门的通风面积建立内部面并将其分割成面积相等的5份,以模拟风道的不同开度(100%,80%,60%,40%,20%)。通风时将阀门面设置为气流可通过的内部面边界(interior),阻断时设置为气流不可通过的壁面边界(wall)。

2 人体舒适度标准

我国《联调联试动态验收技术规范》和动车组招标技术文件中对车厢内瞬变压力的舒适性标准进行了等级划分:车内空气压力变化小于或等于200 Pa/1 s为优; 小于或等于800 Pa/3 s为良; 小于或等于1 250 Pa/3 s为合格, 大于1 250 Pa/3 s为不合格[9]。本文对车内压力舒适度的分析均是基于该标准的。

对车内空气质量的要求:空气中CO2含量对乘客的舒适性影响较大,按照GB/T 1883—2002标准规定,室内空气日平均CO2浓度不得超过0.1%。

3 结果分析

3.1 测点布置

由于车厢体积庞大,本节分析计算结果时仅选取关键点进行数据处理及分析。选取的主要测点共5个,分别分布在第1、8、16排过道、洗手间过道及电器柜过道,测点分布示意图见图6,图中白色圆点即为测点。

图6 测点分布示意图

3.2 风道阀门全开对压力及CO2浓度影响

图7为风道阀门全开时隧道压力影响下的车内各测点仿真压力时程曲线。由图可知,车内各测点压力时程曲线基本重合,车内压力分布均匀,后续选取第8排过道测点作为车内压力代表测点。图8为风道阀门全开时隧道压力影响下的车内、外压力时程曲线对比。从图中可知,车内压力波动趋势与车外基本相同,但车内压力波动幅度小,该工况下车内压力1 s变化率为253.67 Pa/1 s,3 s变化率为281.32 Pa/3 s,车内压力舒适度等级为良好。

图7 车内不同测点仿真压力时程曲线

图8 车内、外压力时程曲线对比

图9为风道阀门全开时隧道压力影响下的车内不同测点仿真CO2浓度曲线。从图中可以看出,车内各测点CO2时程曲线差异较大。由于乘客的呼吸作用,在乘客区CO2浓度普遍比非乘客区高,排序为第8排→第16排→第1排,第1排乘客靠近回风口,空气流通性较好,故CO2浓度最低;第8排乘客距离回风口较远且位于CO2聚集的乘客区中部,CO2浓度最高。风道阀门全开工况下,隧道全程室内CO2最大浓度为0.065%,车内空气质量达标。

图9 车内不同测点仿真CO2浓度曲线

3.3 风道开度对车内压力及CO2浓度影响

图10为阀门开度分别为100%(即全开)、80%、60%、40%及20%工况下的车内压力时程曲线。由图10可知,风道阀门开度减小,车内压力变化趋势不变,但波动减弱且幅值减小,即关小风道阀门将进一步抑制列车在过隧道工况下的车内压力波动。

图10 不同风道阀门开度下的车内压力时程曲线

图11为不同风道阀门开度下的车内各测点CO2浓度曲线。由图11可知,风道阀门开度与CO2浓度成反比,减小风道阀门开度将导致车内各测点CO2浓度升高。其中,第8排过道测点CO2浓度升高最为明显,说明阀门开度减小,乘客区空气质量恶化最为严重。此外,列车进入隧道后,换气风机工作点受隧道压力波的影响发生了平移,车内新风量较明线工况时减少,回风增加,车内乘客呼出的CO2堆积,故乘客区各测点CO2浓度均在隧道后半段明显升高,该路段不适宜关闭风道阀门。

(a) 第1排过道

图12(a)～图12(c)为隧道压力影响下的开度-压力舒适度关系曲线。可知,风道阀门开度小于80%时,车内压力峰峰值及1 s变化率最大值与开度近似呈2次函数关系,3 s变化率最大值与开度近似呈线性关系。阀门开度为60%时,车内压力1 s变化率为147.48 Pa/1 s,相比阀门全开工况降低了41.81%,压力舒适度等级由良好提升至优秀。因此,要使车内压力舒适度为优秀,开度区间在0～60%时效果较好。图12(d)为隧道压力影响下的开度-CO2浓度最大值关系曲线。从图中可知,开度大于40%时,阀门开度与CO2浓度最大值呈线性反比;小于40%时,继续关小阀门,车内CO2浓度急剧升高。当开度为20%时,CO2浓度最大值达到0.092%,接近临界浓度。阀门开度继续减小,车内空气质量将有可能超标,故要使车内空气质量良好,开度区间应当大于20%。综合考虑风道阀门开度对车内压力舒适性及空气质量的影响,风道阀门开度应控制在20%～60%为最佳。

图12 风道阀门开度与车内压力及CO2浓度关系

3.4 关闭阀门对车内压力及CO2浓度影响

图13为风道阀门全开时车内压力1 s变化率及新风口处压力时程曲线,其中实线为新风口处压力,虚线为车内压力1 s变化率。观察该图可知,隧道压力数据存在5个急剧变化时段,其中时段③及时段④的隧道压力剧变导致了车内压力1 s变化率超标。因此,针对性地对该路段风道阀门进行关闭,以隔绝隧道压力波向车内传递,探究其对车内压力波动及CO2浓度的影响.本节中风道阀门关闭时刻t=4.18 s,开启时刻t=6.54 s.

图13 车内压力1 s变化率及新风口压力时程曲线

图14为隧道压力影响下风道阀门全开及定时刻关闭工况下的车内压力时程曲线。由图14可知,在隧道压力危险时段关闭风道阀门可针对性地对压力变化率较高时段进行有效控制,车内压力1 s变化率由240.41 Pa/s降为199.50 Pa/s,降低17.02%,压力舒适度等级由良好提升至优秀。

图14 阀门全开及定时关闭状态下车内压力变化率时程曲线

图15为风道阀门全开及定时刻关闭状态下车内测点CO2浓度对比。风道阀门关闭后,车内第8排测点CO2浓度急剧上升,第1排及第16排测点CO2浓度在隧道后半段上升明显,车内CO2浓度最大值可达0.072%。相比阀门全开工况,CO2浓度升高10.29%,但总浓度均小于0.1%,在允许范围内。

(a) 第1排过道

4 结论

本文通过数值模拟的方法,建立了某型高速空调列车满载三维模型,考虑人体呼吸作用计算了隧道压力影响下,换气风道阀门不同开度及定时刻关闭工况下的客室内压力及CO2浓度,得出结论如下:

(1)隧道压力影响下车内压力分布均匀且变化趋势与隧道压力相似,车内气压波动幅值大幅减小,气密性车体及换气系统中的大压头风机对客室内的压力波动有一定抑制作用。

(2)风道阀门开启工况下,隧道压力波将影响风机的工作点,使送入客室的新风量相比明线工况有所波动,乘客呼吸作用产生的CO2则持续堆积。因此,客室内乘客区CO2浓度将在隧道后半段明显升高,该路段不适合关闭风道阀门。

(3)减小风道阀门开度可有效减弱车内压力波动,该措施同样会对于车内空气质量造成影响。在本文给定隧道压力波参数条件下,阀门开度为60%时,车内压力1s变化率降低41.81%,车内压力舒适度等级由良好提升至优秀,CO2浓度上升15.38%。综合考虑阀门开度对车内压力及CO2浓度的影响,风道阀门开度控制在20%～60%为最佳。

(4)隧道压力剧变时段,车内压力舒适度超标,在这些路段将风道阀门彻底关断,可以有针对性地抑制车内压力波动,但会使车内CO2浓度在隧道后半段显著增大。本文在给定隧道压力波参数条件下, 在隧道压力剧烈波动路段关闭阀门2.27 s,车内压力1 s变化率降低17.02%,压力舒适度等级由良好提升至优秀,CO2浓度升高10.29%,在允许范围内。