李琪 張曉東 崔明輝

摘 要：為了更有效地排除高大空間廠房內(nèi)的污染物并達(dá)到節(jié)能的目的，運用計算流體力學(xué)方法研究了側(cè)上圓角送風(fēng)和屋頂中間半圓送風(fēng)方式下的高大空間廠房內(nèi)微小顆粒物的濃度分布情況，即在不同污染源強度下對應(yīng)不同換氣次數(shù)的濃度分布規(guī)律。結(jié)果表明，無論哪種送風(fēng)方式，換氣次數(shù)越多或者污染源強度越低時，空間內(nèi)產(chǎn)生的顆粒物濃度越小;越接近地面靠近回風(fēng)口，顆粒物濃度越大，越有利于其排出;且在相同情況下，采用屋頂中間半圓送風(fēng)方式時，靠近回風(fēng)口處的顆粒物濃度均高于采用側(cè)上圓角送風(fēng)方式時的顆粒物濃度。因此，高大空間中，一定顆粒物濃度水平下，相比其他送風(fēng)方式，屋頂中間半圓送風(fēng)方式需要的換氣次數(shù)較少，更能達(dá)到節(jié)能目的。研究結(jié)果能夠為相關(guān)企業(yè)進(jìn)行廠房內(nèi)粉塵污染控制提供參考。

關(guān)鍵詞：供熱與供燃?xì)夤こ?矢流送風(fēng);高大空間;顆粒物濃度;氣-固兩相流;數(shù)值模擬

中圖分類號：TU834.6+1?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

doi： 10.7535/hbgykj.2020yx04005

文章編號：1008-1534（2020）04-0237-09

Abstract：In order to effectively eliminate the pollutants in high ceiling industrial plant and achieve the purpose of energy saving， the distribution of particulate matter in the mode of rounded air supply and half cylinder air supply in high ceiling industrial plant was studied by Computational Fluid Dynamics （CFD） method in this paper， that is， the concentration distribution law of different ventilations under different intensities of pollution source. The results show that either way of the air supply modes， the larger the ventilation frequency or the lower the pollution source intensity is， the smaller the particulate concentration in the space is; the closer it is to the ground and the air inlet， the higher the particulate concentration is， which is beneficial to its elimination. In the same case， the particulate concentration near the return air inlet with half cylinder air supply is higher than that with rounded air supply. Therefore， under a certain particulate concentration level in high ceiling buildings， compared with other air supply modes， half cylinder air supply needs less times of air exchange and can achieve the purpose of energy saving. The results provide a reference for related enterprises to control dust in the factory building.

Keywords：heating and gas supply engineering; vector flow air supply; high ceiling; particulate concentration; gas-solid two-phase flow; numerical simulation

矢流送風(fēng)方式區(qū)別于單向流送風(fēng)和亂流送風(fēng)方式，依靠扇狀的高效過濾器形成“斜推”的不交叉流線送風(fēng)狀態(tài)以達(dá)到清除污染氣體的目的，因此不會形成亂流送風(fēng)狀態(tài)時出現(xiàn)的混摻稀釋現(xiàn)象，也不會出現(xiàn)單向流的“活塞”現(xiàn)象。劉光軍等[1]在矢流送風(fēng)潔凈室研究中發(fā)現(xiàn)，潔凈室的右上角和左下角有部分渦流出現(xiàn)氣流流線交叉的現(xiàn)象，其余不存在氣流流線交叉;同時得出此種送風(fēng)方式在經(jīng)濟費用方面有顯著優(yōu)勢。李巖[2]通過研究發(fā)現(xiàn)，矢流氣流場中的橫向污染物濃度較低，其流場的潔凈度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于非單向流氣流組織下的潔凈度。

高大空間是指建筑物的室內(nèi)高度在5 m以上或者建筑物單層面積在2 000 m2以上的大空間[3]。隨著中國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，出現(xiàn)了更多的高大空間建筑物，為保障高大空間內(nèi)作業(yè)的舒適性和工藝性要求，往往需要空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng)。例如肖凌云[4]對高大空間內(nèi)的O3濃度進(jìn)行置換通風(fēng)方式的研究，通過對不同送風(fēng)參數(shù)進(jìn)行分析，得出空間內(nèi)空氣品質(zhì)及能耗最優(yōu)的送風(fēng)參數(shù);曹為學(xué)[5]為解決高大空間內(nèi)的熱環(huán)境問題，研究了在自然通風(fēng)方式下的送風(fēng)速度和室內(nèi)溫度變化的關(guān)系，消除了廠房的熱環(huán)境問題;陳雅[6]為探究呼吸性粉塵濃度在高大空間內(nèi)一定氣流組織下的時空分布，分別從3D和2D不同視角進(jìn)行了研究;在付曉[7]的研究中，以某面粉車間為例來觀測該車間內(nèi)的面粉塵的濃度分布概況。因受車間內(nèi)的通風(fēng)風(fēng)速大小影響，車間內(nèi)呈現(xiàn)出大部分區(qū)域面粉塵濃度較小，但是局部濃度較大的分布規(guī)律;在馬輝猛[8]的研究中，以某地區(qū)紡織廠棉粉塵的分布情況作為研究對象，發(fā)現(xiàn)在紡織廠的車間中部和車間邊角均是棉粉塵聚集較高的區(qū)域，其原因是在此區(qū)域內(nèi)的氣流組織處于回旋狀態(tài)，不利于污染物的排除，應(yīng)在此區(qū)域內(nèi)加強除塵力度。

然而，國內(nèi)針對矢流送風(fēng)方式下的高大空間內(nèi)顆粒污染物分布規(guī)律的研究還較少，本文首次采用計算流體力學(xué)（computational fluid dynamics，CFD）方法及離散相模型（discrete phase model，DPM）[9-10]，以牛奶灌裝車間為例，研究在側(cè)上圓角送風(fēng)和屋頂中間半圓送風(fēng)的矢流送風(fēng)方式下，高大空間內(nèi)微小顆粒污染物的濃度分布規(guī)律[11]。通過對模擬結(jié)果的分析比較，得出節(jié)能、高效的矢流送風(fēng)方式。

1?模型建立

1.1?數(shù)學(xué)模型建立

來璟濤[12]利用DPM顆粒軌道離散相模型研究了工藝廠房內(nèi)粉塵的逃逸情況;詹紹義[13]結(jié)合氣固兩相流理論研究了熱噴涂車間微納米粉塵濃度在不同條件下的擴散過程。由于兩相流模型求解思路清晰明了，可以明確得到顆粒運動軌跡，所以在污染物控制領(lǐng)域，對于兩相流模型尤其是氣-固（氣體-顆粒）兩相流的研究較多[14-16]。本文研究的污染物顆粒在空氣中的運動符合氣-固兩相流運動[17]。粒子相體積分?jǐn)?shù)較小，采用離散相模型較為合適，因此建立氣-固兩相流的微分方程組如下。

1.2?模型假設(shè)

由于受時間和企業(yè)條件的限制，為了保證研究的準(zhǔn)確性和高質(zhì)量，本文選取關(guān)鍵條件進(jìn)行建模

，簡化條件總結(jié)如下。

1.2.1?氣體數(shù)學(xué)模型的假設(shè)

1）灌裝間內(nèi)正常工作狀態(tài)下，人員走動幾乎很少，對氣流影響較小，滿足定常流動狀態(tài)，但是為了得到微小顆粒物在該高大灌裝間的濃度分布和流速狀態(tài)，將模型確定為三維，流動狀態(tài)為湍流[18]。

2）灌裝間內(nèi)壓強和溫度變化比較小，且氣體滿足常物性條件，因此假設(shè)流體為不可壓縮流體。模擬中不考慮摩擦，同時將微小顆粒物與其他物體接觸表面看作恒溫，從而能量方程為零。

3）考慮顆粒物的重力作用[19-20]。

1.2.2?離散相數(shù)學(xué)模型的假設(shè)

1）微小顆粒物的粒徑處理。在模擬過程中，將微小顆粒物的物理特性用空氣動力學(xué)直徑表示[21]，粒徑滿足Rosin-Rammler分布。

2）微小顆粒物的產(chǎn)生源濃度處理。雖然在距設(shè)備較近處的微小顆粒物濃度會隨時間變化，但是工作中設(shè)備運行平穩(wěn)，所以可將產(chǎn)生源濃度看作定值。

3）顆粒密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于空氣的密度。

4）忽略顆粒物之間的碰撞，計算離散相為稀相。

5）等溫流場處理。因為灌裝間內(nèi)流場邊界與流體內(nèi)部沒有強熱源，所以不考慮熱量交換。

6）矢流送風(fēng)工況穩(wěn)定，空間無縫隙漏風(fēng)。

1.3?幾何模型的建立

按照已建成的奶酪廠灌裝間的尺寸，建立了等同的長×寬×高分別為23 m×14 m×7 m的潔凈室模型，分別采用2種送風(fēng)方式對此灌裝間潔凈室進(jìn)行了數(shù)值模擬。2種送風(fēng)方式模型如圖1所示。

圖1 a）的氣流組織方式是側(cè)上圓角送風(fēng)，對側(cè)下角回風(fēng);圖1 b）的氣流組織方式是屋頂中間半圓送風(fēng)，兩側(cè)下角回風(fēng)。2種送風(fēng)方式送風(fēng)口模型均采用由23個0.96 m×0.96 m的矩形風(fēng)口組成的模型[22]，氣流組織方式是垂直向下，外側(cè)由5個開孔率為20%[2]的扇形曲面散流孔板組成，以進(jìn)行導(dǎo)流?；仫L(fēng)口采用1 m×22 m的矩形代替柵格，底部距離地面0.1 m鋪設(shè)。灌裝間內(nèi)設(shè)備采用3.4 m×?4 m?×4 m長方體塊代替。

本文選擇CFD軟件中的Quad Dominant類型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，以Patch Dependent方法生成網(wǎng)格，這樣可以保證創(chuàng)建出高質(zhì)量的以四邊形為主的網(wǎng)格[23]。2種模型的網(wǎng)格劃分如圖2所示。

分別對側(cè)上圓角送風(fēng)和屋頂中間半圓送風(fēng)2種模型在15次換氣且0.000 1 kg/s的污染源強度的工況下進(jìn)行網(wǎng)格獨立性檢驗，采用粗、中、細(xì)[24]3種網(wǎng)格方案。側(cè)上圓角送風(fēng)方式的3種方案的網(wǎng)格數(shù)目分別為22萬、32萬、42萬，3種網(wǎng)格下距地面?0.2 m?處的微小顆粒物（以下簡稱顆粒物）平均質(zhì)量濃度分別為0.39，0.42，0.43 mg/m3，當(dāng)網(wǎng)格數(shù)由32萬增至42萬時，顆粒物平均濃度差值百分比為2%。以文獻(xiàn)＼[24—26＼]為參考，認(rèn)為當(dāng)濃度差值百分比≤2%時，結(jié)果即為可信，這說明網(wǎng)格數(shù)為32萬時的模擬結(jié)果是可信的，故將此模型劃分為32萬個網(wǎng)格。

屋頂中間半圓送風(fēng)方式3種方案的網(wǎng)格數(shù)目分別為25萬、35萬、45萬，3種網(wǎng)格下距地面0.2 m處顆粒物平均質(zhì)量濃度分別為0.61，0.66，?0.67 mg/m3?，當(dāng)網(wǎng)格數(shù)由35萬增至45萬時，顆粒物平均濃度差值百分比為1.5%，說明網(wǎng)格數(shù)為35萬時的模擬結(jié)果是可信的，故將此模型劃分為35萬個網(wǎng)格。

1.4?邊界條件的設(shè)定

利用3D分離式求解器和RNG k-ε方程進(jìn)行數(shù)值計算[27]，配合SIMPLEC算法求解結(jié)果。其中k，ε，continuity設(shè)定值均為1×10-6?，其余為默認(rèn)值。參數(shù)詳見表1。

1）送風(fēng)口邊界條件?這里采用速度邊界條件（velocity-inlet）[28]，分別選取1.3，1.73 m/s（對應(yīng)換氣次數(shù)為15次、20次）;潔凈等級為Ⅷ級（換氣次數(shù)為10～15次），非單向流[29]。本文模型層高為7 m，大于4 m，空氣潔凈度等級為Ⅶ級時對應(yīng)的換氣次數(shù)為15～25次，所以選擇15～20次換氣次數(shù)。k，ε取默認(rèn)值，離散相邊界條件設(shè)置為捕捉邊界（trap）。

2）回風(fēng)口邊界條件?這里采用自然出流邊界條件（outflow），出流邊界為逃逸邊界（escape）。

3）壁面邊界條件?這里采用絕熱[30]、無滑移（?no slip?）邊界條件，即Vi=0，V?pi?=0（i=1，2，3）。顆粒物與壁面碰撞后完全反彈，離散相邊界條件依據(jù)顆粒物實際黏附特性設(shè)置為反射邊界（reflect），其余為默認(rèn)值。

2?數(shù)值模擬結(jié)果與分析

分別對側(cè)上圓角送風(fēng)與屋頂中間半圓送風(fēng)2種不同送風(fēng)方式，在不同換氣次數(shù)（15次，20次）、不同污染源強度（0.000 1 kg/s，0.000 3 kg/s[31]）條件下進(jìn)行模擬，并

采用FLUENT軟件截取距地面0.2，0.5，1 m截面處的顆粒物分布云圖進(jìn)行分析。

2.1?換氣次數(shù)為15次模擬結(jié)果

1）污染源強度為0.000 1 kg/s時

在換氣次數(shù)為15次，污染源強度為0.000 1 kg/s時，分別對距地面0.2 m（見圖3）、0.5 m（見圖4）、1 m（見圖5）截面的顆粒物濃度分布云圖進(jìn)行分析。

對比圖3—圖5可知，設(shè)備表面附近的顆粒物濃度降低，設(shè)備間隙中顆粒物濃度較高，這是由于設(shè)備工作時形成顆粒物的方式為面射源，顆粒物濃度大，會有部分細(xì)小灰塵黏附到設(shè)備表面，使設(shè)備表面附近的濃度降低，但在設(shè)備的間隙中，微小顆粒物難以送至回風(fēng)口，所以2種送風(fēng)方式下，設(shè)備中間顆粒物濃度均偏大。而對比3個不同截面，尤其在距地面1 m處顆粒物濃度很小，說明顆粒物幾乎被除去，所以在污染源強度為0.000 1 kg/s時，15次的換氣次數(shù)足以將顆粒物除凈。

2）污染源強度為0.000 3 kg/s時

在換氣次數(shù)為15次，污染源強度為0.000 3 kg/s時，分別對距地面0.2 m（見圖6）、0.5 m（見圖7）、1 m（見圖8）截面的顆粒物濃度分布云圖進(jìn)行分析。

對比圖6—圖8可知，隨著污染源強度的增大，2種送風(fēng)方式下各個截面內(nèi)的顆粒物濃度升高，其中屋頂中間半圓送風(fēng)方式更為明顯。所以在換氣次數(shù)一定時，增大污染源強度，整個空間內(nèi)顆粒物濃度亦會升高。

對比圖1—圖8可知，2種送風(fēng)方式下顆粒物分布規(guī)律大致相同，觀察3個不同截面，距離地面越遠(yuǎn)，顆粒物濃度越低，距離地面越近，設(shè)備附近區(qū)域的顆粒物濃度越高，但是聚集的顆粒物只是一小部分，大部分的顆粒物都沉降在回風(fēng)口附近區(qū)域，更有利于將其排至室外。然而，2種送風(fēng)方式下3個不同截面的濃度變化程度有所區(qū)別，屋頂中間半圓送風(fēng)方式的3個截面顆粒物濃度變化比較明顯，尤其是距離地面0.2 m和0.5 m處，其顆粒物濃度衰減較大，在1 m處的顆粒物濃度趨于均勻。隨著污染源強度增大，還會出現(xiàn)顆粒物漂浮在中間層面，粒徑大的顆粒物沉降至地面，偏小的漂浮在空氣中，一定的換氣次數(shù)不足以將其排至回風(fēng)口。因此，在污染源強度增大時需要增加換氣次數(shù)。

2.2?換氣次數(shù)為20次模擬結(jié)果

在2.1節(jié)中分析了在換氣次數(shù)為15次、污染源強度為0.000 1 kg/s時的顆粒物分布規(guī)律，可知15次的換氣次數(shù)足以帶走該強度下的顆粒物。所以本節(jié)只研究換氣次數(shù)為20次、污染源強度為0.000 3 kg/s時的情況，分別對距地面0.2 m（見圖9）、0.5 m（見圖10）、1 m（見圖11）截面的顆粒物濃度分布云圖進(jìn)行分析。

對比圖9—圖11可知，當(dāng)污染源強度增大時，增加換氣次數(shù)，空間內(nèi)顆粒物濃度衰減加快，顆粒物被更好地排除，且屋頂中間半圓送風(fēng)方式各個截面的顆粒物濃度變化較明顯。

綜合圖6—圖11來看，當(dāng)污染源強度一定時，隨著換氣次數(shù)的增加，靠近回風(fēng)口處的顆粒物越多，越容易排至室外，且距離地面越高顆粒物濃度降低的趨勢越明顯。但當(dāng)固定換氣次數(shù)為15次，側(cè)上圓角送風(fēng)方式下距地面0.2 m截面和0.5 m截面的顆粒物濃度變化較小，這是由于模擬的顆粒物密度小、質(zhì)量輕、浮力偏大，不易于下落，在空氣中漂浮，相對污染源強度來說換氣次數(shù)少，即送風(fēng)速度弱的狀態(tài)下，很難把微小顆粒物吹至送風(fēng)口。當(dāng)增加換氣次數(shù)，此種情況會好轉(zhuǎn)。然而屋頂中間半圓送風(fēng)方式在不同的換氣次數(shù)（15次，20次）下，3個截面的顆粒物濃度變化都相對較明顯，濃度衰減變化大，尤其在距離地面1 m處，整個平面的顆粒物濃度已經(jīng)很小，這意味著屋頂中間半圓送風(fēng)方式較側(cè)上圓角送風(fēng)方式在顆粒物濃度一定的前提下能更好地排出顆粒物。

2.3?3個截面折線圖對比結(jié)果

由于2種送風(fēng)方式在不同條件下的顆粒物濃度變化趨勢大致相同，所以本文只給出了在換氣次數(shù)為15次，污染源強度為0.000 1 kg/s的情況下，2種送風(fēng)方式在3個不同截面的顆粒物濃度分布折線圖（見圖12）。

由圖12可知，2種送風(fēng)方式下均為設(shè)備附近的顆粒物濃度最高，且隨著氣流流向回風(fēng)口處。對于側(cè)上圓角送風(fēng)方式，顆粒物多集中在設(shè)備與回風(fēng)口之間，衰減不是很明顯，而在屋頂中間半圓送風(fēng)方式下顆粒物排至兩側(cè)回風(fēng)口，顆粒物多集中在回風(fēng)口處，且尤其在距地面1 m處，顆粒物濃度趨于穩(wěn)定，分散較均勻，更有利于顆粒物的排出。

3?結(jié)?語

本文通過數(shù)值模擬分析了2種矢流送風(fēng)潔凈室模型內(nèi)微小顆粒物的分布狀況，得出以下結(jié)論。

1）矢流送風(fēng)下顆粒物隨氣流積聚流向回風(fēng)口，且距離地面越高，顆粒物濃度越小，但在設(shè)備表面會有黏附的微小顆粒物。

2）隨著換氣次數(shù)的增加，顆粒物更容易被帶走。若空間內(nèi)污染源強度較大，可適當(dāng)增加換氣次數(shù)。

3）與側(cè)上圓角送風(fēng)方式相比，在不同條件下，采用屋頂中間半圓送風(fēng)方式時距地面的各截面內(nèi)的顆粒物濃度相差較大，且靠近回風(fēng)口位置的顆粒物濃度更高。即在一定污染源強度下，屋頂中間半圓送風(fēng)方式能用更少的換氣次數(shù)將室內(nèi)顆粒物排除，起到一定的節(jié)能效果。

本文將2種矢流送風(fēng)方式進(jìn)行對比，模擬分析了不同條件下高大空間內(nèi)顆粒物的濃度分布規(guī)律。但由于時間及篇幅所限，只針對粉塵進(jìn)行了研究，未能選擇其他多種顆粒物進(jìn)行比較，在今后的工作中會進(jìn)行更多元化的模擬分析，并探討高大空間內(nèi)采用矢流送風(fēng)方式時有效的顆粒物濃度范圍。

參考文獻(xiàn)/References：

[1]劉光軍，張奕昌，邢世海.矢流流型的數(shù)值模擬方法研究[J].黑龍江礦業(yè)學(xué)院學(xué)報，1998，8（3）：39-43.

LIU Guangjun， ZHANG Yichang， XING Shihai. Study on?numerical?simulation of vector flowing[J]. Journal of Heilongjiang Mining Insititute， 1998， 8（3）：39-43.

[2]李巖. 矢流潔凈室氣流組織的研究[D].天津：天津大學(xué)，2004.

LI Yan. Study on Air Distribution in Vector Flow Clean Room [D]. Tianjin：Tianjin University， 2004.

[3]賴河靜.高大空間空調(diào)系統(tǒng)不同氣流組織形式的能耗分析研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2011.

LAI Hejing. Analysis and Study on Energy Consumption of Different Forms of Air Distribution in Large Space Air Conditioning System[D]. Chongqing：Chongqing University， 2011.

[4]肖凌云.高大空間焊接廠房置換通風(fēng)的節(jié)能優(yōu)化[D].株洲：湖南工業(yè)大學(xué)，2015.

XIAO Lingyun. Energy-Saving Optimization of Displacement Ventilation in Large Space Welding Workshop[D]. Zhuzhou： Hunan University of Technology， 2015.

[5]曹為學(xué).高大空間工業(yè)廠房自然通風(fēng)效果優(yōu)化研究[J].潔凈與空調(diào)技術(shù)，2016（1）：5-8.

CAO Weixue. The optimization study of the natural ventilation effect on a large space industrial workshop [J]. Contamination Control and Air-Conditioning Technology， 2016 （1）：5-8.

[6]陳雅. 綜采工作面雙塵源多場耦合模型及仿真模擬研究[D].北京：北京科技大學(xué)，2019.

CHEN Ya. Multi-Field Coupling Model and Simulation of Dual Dust Sources in Fully Mechanized Mining Face[D]. Beijing： University of Science and Technology Beijing，2019.

[7]付曉.面粉車間的粉塵濃度分布及其控制措施研究[D].淮南：安徽理工大學(xué)，2016.

FU Xiao. Research of the Distribution of Dustin the Flour Workshop and the Control Measures[D]. Huainan： Anhui?University?of Science and Technology， 2016.

[8]馬輝猛.紡織廠粉塵分布的數(shù)值模擬與檢測方法的研究[D].武漢：武漢紡織大學(xué)，2014.

MA Huimeng. Research on Dust Distribution Mathematical Model and Detection Method in Cotton Textile Workshop[D]. Wuhan：Wuhan Textile University， 2014.

[9]HWANG I S， JEONG H J，HWANG J. Numerical simulation of a dense flow cyclone using the kinetic theory of granular flowin a dense discrete phase model[J]. Powder Technology， 2019， 356：129-138.

[10]郭瓊瓊，文遠(yuǎn)高，夏雨琳， 等.基于DPM模型的建筑小區(qū)內(nèi)顆粒物擴散研究[J].工業(yè)安全與環(huán)保，2019，45（8）：74-79.

GUO Qiongqiong， WEN Yuangao， XIA Yulin， et al. Research on particle diffusion of building zone based on DPM[J]. Industrial Safety and Environmental Protection， 2019， 45（8）：74-79.

[11]李秋芳，任振科.石家莊市區(qū)PM2.5時空分布特征[J].河北工業(yè)科技，2017，34（1）：64-70.

LI Qiufang， REN Zhenke. Temporal and spatial distribution characteristics of PM2.5 in Shijiazhuang urban areas[J]. Hebei Journal of Industrial Science and Technology， 2017， 34（1）： 64-70.

[12]來璟濤.工業(yè)廠房局部排風(fēng)氣流流場特性及逃逸粉塵控制策略研究[D].西安：西安建筑科技大學(xué)，2013.

LAI Jingtao. Study on Local Exhaust Flow Field Characteristics in Industrial Factory Building and Control Strategy of Escaped Dust[D]. Xi′an：Xi′an University of?Architecture?and Technology， 2013.

[13]詹紹義.熱噴涂車間微納米粉塵遷移規(guī)律及其控制方法研究[D].合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2018.

ZHAN Shaoyi. Study on Diffusion Regularity and Control Methods of Ultrafine Dust in Thermal Spraying Workshop[D]. Hefei： Hefei University of Technology， 2018.

[14]YAN Shengnan， HE Yurong，TANG Tianqi， et al. Drag coefficient prediction for non-spherical particles in dense gas-solid two-phase flow using artificial neural network[J]. Powder Technology， 2019， 354：115-124.

[15]ROUSTA F， LESSANI B. Near-Wall heat transfer of solid particles in particle-laden turbulent flows[J]. International Communications in Heat and Mass Transfer，2020， 112：10.1016/j.icheatmasstransfer.2019.104475.

[16]HU Shengyong，LIAO Qi，F(xiàn)ENG Guorui， et al. Influences of ventilation velocity on dust dispersion in coal roadways[J]. Powder Technology， 2020，360：683-694.

[17]胡勝勇，廖奇，王和堂， 等.高瓦斯煤層綜掘工作面風(fēng)流-粉塵兩相流動特性[J].煤炭學(xué)報，2019，44（12）：3921-3930.

HU Shengyong， LIAO Qi， WANG Hetang， et al. Gas-solid two-phase at high-gassy fully mechanized within high gassy coal seam [J]. Journal of China Coal Society， 2019， 44（12）： 3921-3930.

[18]李斐.大型客機艙內(nèi)流場對污染物傳播影響的研究[D].天津：天津大學(xué)，2016.

LI Fei. Effects of Airflow on the Airborne Contaminant Transmission in Aircraft Cabins[D]. Tianjin：Tianjin University， 2016.

[19]王悅新，張西培，廖翌帆.基于CFD洗掃車料箱氣固兩相流模擬[J].汽車節(jié)能，2016，12（3）：7-10.

WANG Yuexin， ZHANG Xipei， LIAO Yifan. The gas-solid two-phase flow simulation of road washing sweeper bins based onCFD [J].Energy Conservation and Environmental Protection in Transportation， 2016， 12（3）： 7-10.

[20]李瑋， 蔣達(dá)華， 許艷. 辦公通風(fēng)室內(nèi)可吸入顆粒物的分布特性模擬研究[J].建筑技術(shù)開發(fā)，2016，43（2）：51-54.

LI Wei， JIANG Dahua， XU Yan. Simulation study on distribution of indoor inhalable particles in ventilation office[J].Building Technology Development，2016，43（2）：51-54.

[21]SHEN Dan，WU Sheng，LI Zhaojian，et al. Distribution and physicochemical properties of particulate matter in swine confinement barns[J]. Environmental Pollution，2019，250：746-753.

[22]張亞男，竇強，朱永磊.送風(fēng)角度和送風(fēng)口對辦公建筑熱舒適性影響的模擬研究[J].建設(shè)科技，2019（24）：47-51.

ZHANG Yanan， DOU Qiang， ZHU Yonglei. Simulation study on the influence of air supply angle and air supply outlets on thermal comfort of office buildings[J]. Construction Science and Technology， 2019（24）： 47-51.

[23]紀(jì)兵兵，陳金瓶.ANSYS ICEM CFD網(wǎng)格劃分技術(shù)實例詳解[M].北京：中國水利水電出版社，2012.

[24]王舒寒.間歇供暖房間圍護(hù)結(jié)構(gòu)保溫方案對供暖能耗的影響[D].上海：東華大學(xué)，2019.

WANG Shuhan. Effect of Thermal Insulation of Envelope on Heating Energy Consumption of IntermittentlyHeated Rooms[D]. Shanghai：Donghua University， 2019.

[25]楊思.某交通樞紐車輛備班樓室內(nèi)污染物分布的數(shù)值模擬研究[D].長沙：湖南大學(xué)，2013.

YANG Si. Numerical Simulation of Indoor Contaminant Distribution of Building for Vehicles Preparation in a Transportation Hub[D]. Changsha：Hunan University， 2013.

[26]王德京. 分布式脈動流誘導(dǎo)錐螺旋彈性管束振動響應(yīng)研究[D].濟南：山東大學(xué)，2019.

WANG Dejing. Study on Vibration Response of Conical Spiral Elastic Tube Bundle Induced by Distributed Pulsating Flow[D]. Jinan：Shandong University， 2019.

[27]SREBRIC J， CHEN Qingyan.Simplified numerical models for complex air supplydiffusers[J].Taylor and Francis Group， 2011， 8（3）：277-294.

[28]張月卓.微通道氣體流動換熱特性數(shù)值模擬分析[D].大連：大連理工大學(xué)，2018.

ZHANG Yuezhuo. Numerical Simulation and Analysis of Gas Flow and Heat Transfer in Microchannel [D]. Dalian：Dalian University of Technology， 2018.

[29]GB 50073—2013，潔凈廠房設(shè)計規(guī)范[S].

[30]朱海榮，盧紅亮，崔海亭， 等.斜三通的CFD數(shù)值模擬及傳熱影響因素研究[J].河北科技大學(xué)學(xué)報，2019，40（2）：97-104.

ZHU Hairong， LU Hongliang， CUI Haiting， et al. Research on CFD numerical simulation of an oblique tee and the influencing factors of heat transfer[J]. Journal of Hebei University of Science and Technology， 2019， 40（2）： 97-104.

[31]姚錫文，鹿廣利.大傾角綜放面粉塵濃度分布規(guī)律的數(shù)值模擬[J].煤礦安全，2013，44（2）：22-25.

YAO Xiwen， LU Guangli. Numerical simulation of distribution laws of dust concentration in fully mechanized?caving?face with high inclination angle[J]. Safety in Coal Mines， 2013， 44（2）： 22-25.