隨著我國工業(yè)化水平的快速發(fā)展，大多數(shù)傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式已被現(xiàn)代化機械所替代[1-2]。傳統(tǒng)的糧食收儲模式存在著收儲周期長、產(chǎn)后損失嚴重以及糧食質(zhì)量較低等問題，不能滿足現(xiàn)代化需求[3]。糧食烘干作為收儲過程的重要一環(huán)，對于糧食產(chǎn)后收儲減損有著至關(guān)重要的作用。于洋等[4]采用Fluent對烘干機烘干室的氣流分布進行分析，解決了枸杞烘干過程中存在的粘黏問題。于省元等[5]針對烘干機的排糧機構(gòu)進行創(chuàng)新優(yōu)化，解決了烘干機排糧時存在的混糧混種現(xiàn)象。王曉明等[6]設(shè)計了塔式烘干機的氣力輸送系統(tǒng)，實現(xiàn)了谷物的定量供給和防擠壓破碎。本文對烘干塔干燥段進行分析，為后續(xù)烘干裝置的優(yōu)化分析提供參考。

1 干燥段流場數(shù)值模擬設(shè)計方案

1.1 干燥段物理模型及仿真參數(shù)

烘干塔干燥段物理模型如圖1所示。熱風從進風口以一定風速充入進風空腔內(nèi)，熱空氣沿進風角狀盒逐漸充滿整個干燥段物料層，最后從出風角狀盒到出風口流出。

圖1 烘干塔干燥段物理模型圖

烘干塔的干燥效率與其內(nèi)溫度場和速度場均勻度有很大關(guān)系，為對干燥段內(nèi)溫度和速度分布進行量化分析，并評價干燥段內(nèi)溫度場和速度場分布的均勻度，在每個角狀盒內(nèi)選擇從進口處到出口處間隔200 mm的8個監(jiān)測點（計算域內(nèi)共88個監(jiān)測點），監(jiān)測點分布如圖2所示，其中in1～in11分別表示角狀盒進氣口編號，in1距離干燥段進氣口最近，in11距離干燥段進氣口最遠。

圖2 監(jiān)測點分布圖

1.2 模型構(gòu)建及網(wǎng)格劃分

利用SolidWorks三維建模軟件對干燥段外殼進行建模并在Space Claim中抽取內(nèi)部流場空間，在FLUENT Meshing中進行網(wǎng)格劃分后導入ANSYS FLUENT中進行仿真模擬計算。干燥段尺寸和進出風角狀盒尺寸如圖3所示。干燥段內(nèi)流場網(wǎng)格的劃分如圖4所示。因模型較為復雜，結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格效果欠佳，故采用擁有更高的質(zhì)量和計算精度的poly網(wǎng)格。

圖3 干燥段主視圖與進出風角狀盒尺寸圖

圖4 網(wǎng)格劃分示意圖

1.3 仿真參數(shù)設(shè)計

為了探究干燥段內(nèi)溫度場和速度場分布的影響因素，針對不同進風風速和不同模型結(jié)構(gòu)進行仿真分析。在原始模型的基礎(chǔ)上，改變進風風速為10 m·s-1、15 m·s-1、20 m·s-1、30 m·s-1和40 m·s-1進行數(shù)值模擬分析。

2 原始模型仿真模擬結(jié)果及分析

2.1 干燥段內(nèi)溫度場和速度場的分布

如圖5（a）所示，在進口風速為20 m·s-1時，空氣在進風空腔和兩側(cè)進氣角狀盒內(nèi)溫度高于周圍物料層部分，且隨著熱風的充入，距離進風空腔越遠的位置溫度越低。將溫度監(jiān)測點選取在進風口左側(cè)干燥段，比較各角狀盒內(nèi)溫度，如圖5（b）所示。由圖可知角狀盒in1內(nèi)的溫度低于其他角狀盒，且溫度不均勻度為4.66%，高于其他角狀盒的溫度不均勻度。

圖5 干燥段內(nèi)部溫度分布變化情況圖

（a）Z=820 mm剖面的溫度分布云圖

如圖6（a）所示，在進口風速為20 m·s-1時，進風口處和角狀盒內(nèi)的速度高于周圍物料層的速度，且距離進風空腔越遠，角狀盒內(nèi)的風速越低。圖6（b）給出不同角狀盒內(nèi)各監(jiān)測點的速度變化曲線圖。從圖中可以看出，對于除in1以外的其他角狀盒，監(jiān)測點7的速度均低于角狀盒內(nèi)的其他監(jiān)測點，且角狀盒in1的速度低于其他角狀盒。通過分析干燥段內(nèi)速度分布情況，可以解釋其溫度分布情況。因角狀盒in1內(nèi)的風速較低，導致干燥段內(nèi)熱風流動不充分，溫度場和速度場不均勻，且不均勻位置位于角狀盒in1和監(jiān)測點7。

圖6 干燥段內(nèi)部速度分布變化情況圖

2.2 進口風速對溫度場和速度場的影響

不同風速下的角狀盒in1內(nèi)各監(jiān)測點和監(jiān)測點7的溫度變化曲線圖如圖7、圖8所示。

圖7 不同風速下角狀盒in1內(nèi)各監(jiān)測點溫度變化曲線圖

圖8 不同風速下監(jiān)測點7溫度變化曲線圖

由圖7可知，在進口風速為10 m·s-1的情況下，角狀盒in1內(nèi)溫度最低，在進口風速為30 m·s-1的情況下，角狀盒in1內(nèi)的溫度升高，不均勻度從4.35%降低到4%。表明改變進口風速能改進角狀盒in1內(nèi)溫度的不均勻性，在進口風速30 m·s-1時效果最好，溫度增幅量在3 ℃左右，不均勻度降幅0.35%。

由圖8可知，增大進口風速在大部分角狀盒內(nèi)監(jiān)測點7位置都能提升溫度，最大溫度增幅達到4 ℃。在進口風速為40 m·s-1的情況下，除了in6、in7以外，監(jiān)測點7的溫度都高于其他低進口風速。因此，改變進口風速在一定程度上能改善監(jiān)測點7處溫度較低的情況，但對提升監(jiān)測點6的溫度效果不明顯。在進口風速為40 m·/s-1時，不均勻度降低至4%。

干燥段內(nèi)流場的平均溫度如圖9所示。由圖9可知，隨著進口風速的增加，干燥段內(nèi)流場的平均溫度逐漸上升，從進口風速10 m·s-1到40 m·s-1，平均溫度增幅達到3 ℃。這說明，增大進口風速可提高干燥段內(nèi)的平均溫度。

結(jié)合圖7～圖9可知，增大進口風速能對干燥段內(nèi)的不均勻區(qū)域包括角狀盒in1和監(jiān)測點7進行改善，在進口風速為40 m·s-1時，不均勻度降低至4%。

圖9 不同進口風速下干燥段內(nèi)流場的平均溫度圖

3 改進模型仿真模擬結(jié)果及分析

3.1 改進模型

本文主要采用3種改進模型同原始模型N進行對比，改進模型分別為BISO模型、SIBO模型和CROS模型，分別表示增大角狀盒進口減小角狀盒出口、減小角狀盒進口增大角狀盒出口和大小角狀盒分布排列，3種改進模型的形狀變化示意圖如圖10所示。

圖10 改進模型結(jié)構(gòu)示意圖

通過前文對不同進口風速下干燥段內(nèi)部溫度場和速度場的分析可知，在進口風速為40 m·s-1時，干燥段內(nèi)不利區(qū)域的改進效果最好，因此以上3種改進模型均在進口風速為40 m·s-1的條件下進行模擬仿真。通過在相同條件下的數(shù)值分析，得出改變角狀盒進出口大小對干燥段內(nèi)部溫度場和速度場的影響，從而分析改變干燥段結(jié)構(gòu)對其內(nèi)部流場不均勻度的影響。

3.2 不同模型的溫度場和速度場變化

圖11給出不同改進模型和原始模型N在角狀盒in1內(nèi)的溫度變化曲線圖。對比發(fā)現(xiàn)，3種改進模型能夠提升角狀盒in1內(nèi)部流場大部分監(jiān)測點的溫度，溫度增幅最低達到1 ℃。其中SIBO模型溫度提升效果最好，不均勻度從N模型的4.66%下降到4%。但CROS模型在監(jiān)測點6的位置溫度反而下降，導致in1角狀盒內(nèi)不均勻度增大。

圖11 不同模型在角狀盒in1內(nèi)的溫度變化曲線圖

圖12給出不同改進模型和原始模型N之間的干燥段內(nèi)平均溫度變化曲線圖?？梢钥闯?，3種改進模型的平均溫度均高于原始模型N的平均溫度，但溫度增幅在1 ℃以內(nèi)，說明改進模型對提高干燥段內(nèi)流場的平均溫度效果并不明顯。此外，由于改變角狀盒大小會造成干燥段內(nèi)糧食流動發(fā)生變化，在角狀盒大的部分糧食流動慢，角狀盒小的部分糧食流動快，導致糧食在干燥段內(nèi)可能出現(xiàn)受熱不均勻現(xiàn)象，反而會降低干燥段的干燥效率。

圖12 不同模型干燥段內(nèi)流場的平均溫度圖

綜上可知，3種改進模型在一定程度上確實能夠改善角狀盒in1的不利區(qū)域，提升其內(nèi)的溫度，降低其內(nèi)的溫度不均勻度。但3種改進模型對于監(jiān)測點7和流場內(nèi)平均溫度的改善效果存在一定限制，需依據(jù)角狀盒的改變而導致的糧食流動不均的問題進行進一步的分析，使其達到最佳干燥效果。

4 結(jié)論

本文借助ANSYS FLUENT軟件建立烘干塔干燥段的簡化模型，采用CFD的標準湍流模型和傳熱模型進行數(shù)值模擬，對干燥段內(nèi)溫度場和速度場進行分析，同時通過改變進口熱風的風速和角狀盒的大小來判斷影響流場內(nèi)溫度和速度及其不均勻度的因素，結(jié)果如下。

（1）原始模型溫度場和速度場的不均勻區(qū)域主要集中在角狀盒in1和監(jiān)測點7位置。角狀盒in1和監(jiān)測點7處速度相對其他角狀盒較低，熱空氣流動不充分，溫度場和速度場不均勻，導致周圍物料層受熱不充分，降低干燥段的運行效率。

（2）在原始模型的基礎(chǔ)上，通過改變進口風速的大小，得到增加進口風速能改善干燥段內(nèi)的不均勻區(qū)域。在進口風速為40 m·s-1的情況下，相較于10 m·s-1的情況，角狀盒in1和監(jiān)測點7的溫度增幅達到3 ℃左右，不均勻度從4.35%降低到4%。

（3）通過SIBO模型在提升角狀盒in1內(nèi)溫度來改善不均勻區(qū)域有一定的優(yōu)化效果，但結(jié)合監(jiān)測點7溫度變化和流場內(nèi)平均溫度和不均勻度變化，此方法存在一定的限制，因此后續(xù)可針對受熱均勻性、糧食流動均勻性以及進風溫度之間的最佳配合比進行深入的研究分析。