林家泉，戴仕卿

中國民航大學 電子信息與自動化學院，天津 300300

伴隨著航空運輸業(yè)的蓬勃發(fā)展，航空排放已經(jīng)對機場附近人類健康和生態(tài)環(huán)境造成了最直接的負面影響。據(jù)統(tǒng)計，跑道周邊超微顆粒水平比上下班高峰期繁忙公路至少高出3倍，尤其是靜穩(wěn)天氣下，近地面風速小不利于污染物擴散，影響更為顯著。這些顆粒物主要來源于航空發(fā)動機、輔助動力系統(tǒng)以及機場車輛排放的尾氣。然而，從飛機推出到起飛平均需要10～20 min的等待時間，過長的等待時間導致大量顆粒物從引氣系統(tǒng)進入客艙，難以通過再循環(huán)風扇快速濾除，過多的顆粒物吸入會對鼻子和眼睛產(chǎn)生刺激，長期置于這種環(huán)境下(尤其是航空從業(yè)人員)也會導致一些慢性的心肺疾病，為此，提高艙內(nèi)的空氣品質(zhì)至關重要。

目前，國內(nèi)外關于提高客艙空氣品質(zhì)的方法已經(jīng)有不少研究，主要包括探究合理的送風參數(shù)設置、送風方式對于污染物擴散的影響以及新型的送風裝置等。送風速度的增加往往可以提高污染物的排污效率，卻也意味著更多的燃料消耗，而新型的送風裝置也難以用于現(xiàn)有的機型上。Wu和Ahmed提出了一種間歇式送風方式，發(fā)現(xiàn)通過恰當調(diào)節(jié)占空比可有效提升空氣利用率。Fallenius等通過二維水箱實驗來驗證非穩(wěn)態(tài)送風的可行性，發(fā)現(xiàn)脈沖流入可以得到更多的渦流并減少滯留區(qū)尺寸。Wu和Ahmed提出一種基于方波信號送風的方式降低了艙內(nèi)的平均空氣齡?？梢?，非穩(wěn)態(tài)送風已被證實能夠有效提高艙內(nèi)的空氣混合，但現(xiàn)有研究僅考慮了排污效率卻忽視了氣流增速對于乘客熱舒適性以及污染物擴散規(guī)律的影響。

綜上所述，為降低飛機客艙發(fā)動機引氣污染水平，本文采用方波信號代替恒值信號對飛機客艙送風，模擬計算客艙在不同送風方式下艙內(nèi)污染物的分布規(guī)律，考慮到方波信號下氣流增速對于乘客熱舒適性的影響，結合排污效率和吹風感指標(Draft Rating,DR)評估出最佳的客艙空調(diào)送風工況，為減少發(fā)動機引氣污染，提高客艙空氣品質(zhì)提供參考依據(jù)。

1 研究方法

1.1 飛機客艙CFD模型

采用CFD技術建立5排Boeing737飛機經(jīng)濟艙模型，共包含2個天花板送風口，10個側壁送風口，30個個性化送風口以及10個底部排風口，見圖1。由于高曲率模型不利于網(wǎng)格的劃分，為此實驗對人體頭部模型進行了簡化處理。整個客艙模型網(wǎng)格劃分以四面體網(wǎng)格為主，對于進風口和排風口等流場復雜區(qū)域進行網(wǎng)格加密，方便捕捉具體的氣流特征，共劃分354萬網(wǎng)格。

圖1 Boeing737經(jīng)濟艙模型Fig.1 Boeing 737 cabin model

1.2 數(shù)值模型

為了得到準確的氣流流場以及污染物擴散規(guī)律，采用ANSYS FLUENT對客艙模型進行求解。目前，RNG(Renormalization Group)-湍流模型被認為可準確研究客艙內(nèi)氣流組織和污染物傳播規(guī)律。其中各控制方程的通用形式為

(1)

針對引氣顆粒污染物的氣-固兩相流問題，采用離散相模型(Discrete Phase Model，DPM)來模擬顆粒污染物在艙內(nèi)的運動軌跡。DPM適用于顆粒體積分數(shù)小于10%的情況，該模型中氣體被視作連續(xù)相采用Eulerian方法計算，而顆粒則通過積分Lagrangian坐標系下的作用力微分方程來求解其運動軌跡，具體方程為(以軸方向為例)

(2)

式中：為連續(xù)相速度；為顆粒相速度；為連續(xù)相密度;為顆粒相密度;為重力加速度;為顆粒物受到的附加力(浮力、阻力、壓力梯度力、附加質(zhì)量力等);(-)為空氣施加于顆粒物的曳力，表達式為

(3)

(4)

(5)

式中：為相對雷諾數(shù)；為顆粒直徑；為流體的動力黏度；為曳力系數(shù)；、均為常數(shù)。

計算時采用SIMPLC算法，采用標準壁面函數(shù)法來處理近壁面的流動，壓力基于Standard離散格式，動量方程采用二階迎風格式。時間步長設置為0.2 s，且當能量殘差小于10以下，其余變量殘差小于10以下認定為收斂。

1.3 客艙CFD模型驗證

為了保證客艙CFD模型以及RNG-湍流模型的準確性，采用粒子圖像測速(Particle Image Velocimetry，PIV)技術對艙內(nèi)速度場進行驗證。圖2所示為實驗艙，通過煙霧發(fā)生器產(chǎn)生平均粒徑約為1.5 μm的顆粒，從實驗艙天花板和側壁的送風口進入，并從底部的排風口排出。

圖2 實驗艙Fig.2 Experimental cabin

利用圖3的16M像素CCD相機采集第3排區(qū)域的速度場，且實驗參數(shù)設置與仿真邊界條件保持一致，即送風量為1 000 m/h。本次圖像的采樣頻率設置為1 Hz，共采集50幅瞬態(tài)流場圖，以保證樣本時間的不相關性。單次采樣區(qū)域為900 mm×600 mm，共采樣4個子區(qū)域，再利用數(shù)據(jù)處理將各子區(qū)域拼接，得到完整的流場信息。

PIV實驗和CFD仿真結果如圖4所示，可以看出仿真結果基本模擬出過道上方環(huán)流、中心下降氣流的運動趨勢，但也和實驗結果存在一定的差異。為了進一步確定數(shù)值模擬的準確性，選取乘客呼吸區(qū)周圍典型位置處速度值進行對比。如圖5所示，選取縱坐標=0.5 m，橫坐標=-1.2, -0.4, 0.6, 1.4 m為采樣點1～4，橫坐標=0 m，縱坐標=-0.4, -0.1, 0.2 m為采樣點5～7，對比兩幅圖發(fā)現(xiàn)采樣點處速度誤差小于15%，為此，認為該模型是準確可靠的。

圖3 Boeing 737實驗平臺Fig.3 Boeing 737 experimental platform

圖4 PIV實驗和仿真結果對比Fig.4 Comparison of PIV experimental and simulation results

圖5 PIV實驗和仿真采樣值對比Fig.5 Comparison of sampling values between PIV experimental and simulation results

1.4 網(wǎng)格無關性驗證

選取220萬、354萬、550萬網(wǎng)格進行網(wǎng)格無關性驗證，以確定所用的網(wǎng)格數(shù)量。觀測=1.25 m、=0 m、=-1.5, -1.0, -0.5, 0, 0.5, 1.0, 1.5 m這7個采樣點上的速度值。如圖6所示，354萬網(wǎng)格和550萬網(wǎng)格計算結果十分相近，220萬網(wǎng)格計算差異較大，為此，認為354萬網(wǎng)格可以滿足要求。

圖6 網(wǎng)格獨立性分析Fig.6 Grid independence analysis

1.5 仿真邊界條件設定

客艙的送風溫度設置為24 ℃，送風量為1 000 m/h，送風速度受送風口大小影響存在差異，但不同送風方式的總流量保持相同。本文選取0.4 μm作為顆粒直徑，共釋放10 s。具體的邊界條件為

1) 人體模型設置為固定發(fā)熱量80 W，體表溫度為32 ℃。

2) 壁面和窗戶設置為Reflect，座椅和地面設置成Trap。

3) 個性化通風口設置為默認關閉狀態(tài)，定義為Wall類型。

4) 不同送風方式下，恒值信號送風風速具體設定見表1。

表1 恒值信號送風速度Table 1 Constant signal air supply velocity

5) 方波信號送風下風速的高低幅值分別設置為基準值的135%和65%，以60 s為周期，前30 s為高幅值，后30 s為對應的低幅值。以天花板送風方式為例，如圖7所示。

圖7 天花板送風下兩種信號送風速度Fig.7 Two signal air supply velocities with ceiling air supply

2 計算結果及分析

為研究恒值信號送風和方波信號送風對于艙內(nèi)流場以及引氣污染物擴散的影響，對每組仿真模擬計算了360 s，共包含6個完整周期，且每個周期內(nèi)方波信號送風的供氣量均與恒值信號送風的供氣量保持相同。

2.1 飛機客艙縱向截面氣流特征對比

圖8為恒值信號送風下第3排區(qū)域的縱向截面流場圖，由圖中可以看出混合送風方式下，從天花板和側壁送風口吹入的氣流，在行李架中部發(fā)生碰撞，產(chǎn)生的氣流向下傳播，且在中間乘客左右兩邊形成強烈的環(huán)流。對于側壁送風方式，其氣流主要受康達效應的影響，貼著行李架壁面向上運動，左右兩邊氣流在天花板處發(fā)生碰撞，隨后以較低的速度向下流動，在乘客呼吸區(qū)形成一順一逆兩個流速較慢的渦流。而單獨的天花板送風氣流則沿著壁面向下運動，在到達客艙底部時，一部分新鮮空氣從排風口排除，另一部分新鮮空氣則從座椅底部流出后，向上運動，重新加入到主循環(huán)之中。

圖9和圖10所示為方波信號送風下客艙縱向截面流場圖，可以看出當?shù)惋L速結束時(=120 s)，艙內(nèi)氣流幾乎與恒值信號送風保持一致。而當高風速送風結束時(=150 s)，混合送風和側壁送風下的艙內(nèi)流場發(fā)生了明顯改變。對于混合送風而言，隨著送風速度的增大，兩者匯聚的氣流逐漸向艙壁靠近，直到中心環(huán)流占主導地位，部分空氣沿著艙壁從排風口排除，另一部分則再次加入到主循環(huán)之中。伴隨著周期的結束，氣流重新被推回到圖9(a)所示狀態(tài)，至此一次循環(huán)結束，新鮮空氣實現(xiàn)了從過道乘客處向靠窗乘客處移動再回到起點的過程。側壁送風也獲得了類似的效果，對比圖9(b)和圖10(b)發(fā)現(xiàn)部分氣流脫離了原先的軌跡，使得碰撞后的方向較之前產(chǎn)生了偏轉(zhuǎn)，中心環(huán)流逐漸從中間乘客位置轉(zhuǎn)移到天花板下方，原先容易堆積污染物的滯留區(qū)被打破，乘客呼吸區(qū)的空氣流動性得到增強。而天花板送風下的流場幾乎沒有改變，氣流依舊沿著壁面運動，新鮮空氣在到達乘客呼吸區(qū)后，動能幾乎耗散殆盡，難以對原先的滯留區(qū)造成影響。但由于天花板送風的特性，大量引氣污染物會在進入客艙后，跟隨新鮮氣流沿著壁面直接流出排風口，為此，天花板送風在污染物進入階段反而會獲得較高的排污效率。

圖8 恒值信號送風下的流場Fig.8 Flow fields with constant signal air supply

圖9 方波信號送風下的流場(t=120 s)Fig.9 Flow fields with square wave signal air supply (t=120 s)

圖10 方波信號送風下的流場(t=150 s)Fig.10 Flow fields with square wave signal air supply (t=150 s)

2.2 恒值信號與方波信號送風的污染物濃度對比

圖11和圖12所示為6種工況下乘客呼吸區(qū)橫向截面污染物分布圖。從圖11和圖12中可以看出，3種送風方式下污染物分布具有明顯差異。圖11中均為恒值信號送風，可以看出側壁送風方式下乘客呼吸區(qū)的空氣質(zhì)量較差，天花板送風方式則具有最低的顆粒物濃度。由于座椅的阻擋，客艙頂部和尾部出現(xiàn)了污染物聚集的現(xiàn)象。對比6幅圖，可以看出方波信號送風對于乘客呼吸區(qū)污染物的降低具有顯著效果。方波信號送風下的混合送風方式使得質(zhì)量分數(shù)高的污染物得到稀釋，部分污染物從原先的1×10kg/m降到了4×10kg/m以下。側壁送風方式下中間部分乘客的呼吸區(qū)得到改善，大量污染物被振蕩的氣流帶到壁面處，得以從排風口排除。而天花板送風方式下，客艙尾部的污染物也出現(xiàn)了顯著降低，說明方波信號送風對于氣流水平方向的流動性產(chǎn)生了積極的意義。

圖11 恒值信號送風下的顆粒物濃度分布Fig.11 Distribution of particulate concentration with constant signal air supply

圖12 方波信號送風下的顆粒物濃度分布Fig.12 Distribution of particulate concentration with square wave signal air supply

3 數(shù)據(jù)分析與處理

3.1 客艙空氣品質(zhì)評價

用排污效率指標來衡量各通風方式對于引氣顆粒污染物的排除能力。對于同一污染物，在相同的通風量和時間內(nèi)可以使艙內(nèi)的剩余污染物降到最低，該方法便有著最優(yōu)的排污效率。從引氣顆粒污染物進入客艙開始計算，共運行6個周期，其瞬態(tài)排污效率計算公式為

(6)

式中：為各時間點排風口排出的顆粒濃度;為各時間點客艙內(nèi)的剩余顆粒濃度。計算不同送風方式下艙內(nèi)顆粒污染物的排污效率如圖13所示。

圖13 6種工況下的排污效率Fig.13 Contaminant removal effectiveness under 6 working conditions

由圖13可以看出，方波信號送風下的混合送風方式保持最優(yōu)的排污效率，比方波信號下天花板送風方式和側壁送風方式分別高5.7%和50.9%。方波信號送風對于混合送風方式以及側壁送風方式的排污效率均有較大提升，相較于恒值信號送風分別提高8.2%和16.3%。對于天花板送風方式幾乎沒有提升，這主要是由于流場特征問題，方波信號送風也難以改善客艙中間位置氣流的流動。

3.2 熱舒適性分析

為了評估高速送風下氣流增速對客艙內(nèi)乘客熱舒適性的影響，本文采用吹風感指數(shù)DR來探究不同送風方式下的熱舒適性，ANSI/ASHRAE Standard 113-2013標準中規(guī)定要求DR指數(shù)<20%，其計算公式為

DR=(34-)(-005)062×

(037+314)

(7)

式中：為局部空氣溫度；為局部空氣速度；為局部湍流強度。

計算不同送風方式下艙內(nèi)平均DR指數(shù)如圖14 所示。由圖中可以看出方波信號下的氣流增速使得艙內(nèi)DR指數(shù)明顯提升，混合送風方式始終保持著最佳的吹風感指數(shù)小于5%，而方波信號下的天花板送風方式吹風感指數(shù)大于10%。圖15～圖17為乘客所在截面上的吹風感指數(shù)分布圖，可以看出吹風感指數(shù)主要受艙內(nèi)氣流流場分布影響，混合送風方式下乘客周圍的吹風感基本小于10%，方波信號下的氣流增速使得靠窗乘客側面吹風感增強，但依舊符合ASHERE標準。側壁送風方式下，過道兩側乘客胳膊處和頭部吹風感明顯提升，且中間過道處吹風感高于20%。而天花板送風則主要對乘客腿部影響較大，特別當夏季腿部皮膚裸露時，對于吹風感相對敏感，且垂直風速相差過大，易造成人體局部過冷。為此，不宜使用過大的風速以免影響乘客的舒適性體驗。

圖14 6種工況下的DR平均值Fig.14 Average DR under 6 working conditions

圖15 混合送風方式下的吹風感指數(shù)Fig.15 Draft rating indexes in combined air supply mode

圖16 側壁送風方式下的吹風感指數(shù)Fig.16 Draft rating indexes in side wall air supply mode

圖17 天花板送風方式下的吹風感指數(shù)Fig.17 Draft rating indexes in ceiling air supply mode

第3節(jié)研究結果表明，本文將排污效率與吹風感指數(shù)相結合作為評價指標，既考慮了排污效率又兼顧了客艙熱舒適性，避免了現(xiàn)有研究中單一追求排污效率導致乘客熱舒適不佳的問題。在清除客艙引氣污染物方面，采用方波信號送風的效果優(yōu)于現(xiàn)有研究中的恒值信號送風。

4 結 論

本文分別模擬了恒值信號和方波信號風速下天花板送風、側壁送風以及混合送風方式對引氣污染物分布特征的影響，在所設定的仿真邊界條件下得出以下結論：

1) 方波信號送風對于混合送風方式和側壁送風方式的氣流分布產(chǎn)生了顯著改善，艙內(nèi)污染物滯留區(qū)明顯減少，一定程度上實現(xiàn)了新風振蕩的效果，而天花板送風方式下的艙內(nèi)氣流沒有明顯變化。

2) 恒值信號送風下，天花板送風方式對于引氣污染物具有最好的排污效率，分別比混合送風方式和側壁送風方式高1.6%和64.8%。而方波信號送風對于混合送風方式和側壁送風方式的排污效率均有一定的改善，分別提高8.2%和16.3%。

3) 方波信號下的氣流增速會導致乘客對于吹風感引起的不滿意率增大，但混合送風方式和側壁送風方式依舊處于合理范圍，而天花板送風方式則會導致乘客腿部吹風感明顯。

4) 方波信號下的混合送風方式有著最優(yōu)的排污效率，而天花板送風方式可以使得乘客呼吸區(qū)污染物濃度降到最低。