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基于多场耦合的地铁空调节能研究
摘要：为了对地铁空调节能进行定量分析，利用计算流体力学及温度场原理对地铁空调站台的气流组织进行三维数值模拟，获得不同环境条件下站台的气流场和温度场。通过正交试验法对不同参数条件进行数值模拟，利用多元线性回归方法获得人体舒适度与站台边界条件之间的函数关系，得出了影响人体舒适度条件的主次顺序。最后与实测数据比较，两者有较好的一致性，为节能提供依据。
关键词：计算流体力学；数值模拟；正交试验法；多元线性回归；节能策略

Study on Energy saving Multi-field coupling of Air condition for Subway station
Abstract: In order to analyze air conditioner energy conservation of subway station quantitatively, three-dimensional numerical simulations is conducted by using CFD theory for air distribution of subway platform, and the flow field and temperature field of the platform under different environment conditions are obtained. The orthogonal experiment method is applied to the numerical simulation analysis for human comfort under different parameters. Based on those results, the functional relationship between human comfort and the boundary conditions of the platform is produced by multiple linear regression fitting method, the order of major boundary conditions which affect human comfort is obtained. The experimental verification is also carried out, the simulation results are well coincided with experimental results. The above study provides a theoretical basis for the final energy-saving strategies.
Keywords: Computational Fluid Dynamics；numerical simulation；orthogonal experimental method；multiple linear regression；energy saving model

-4-

1 前言

轨道交通系统是一高耗能系统，传统的空调系统是基于定流量运行和传输能量的原理、基于传统的工程设计方法进行冷热负荷计算和设备选型[2]，基本可满足站台内的冷热能量交换并造就较为舒适的室内空气环境。但由于地铁站台的外部环境温度随季节和昼夜变化而动态变化，人员负荷也是动态变化的[3]，因此中央空调系统必然存在大量的无效能耗。
很多学者研究依据周边环境实时调节地铁空调的送风量，徐今强[4]等开发了一种基于遗传算法的广义回归神经网络模型用以预测中央空调的逐时冷负荷，并进行仿真研究，王建玉[5]等采用多输入多输出控制器对单通道变风量空调系统的控制问题进行研究。为在节能的同时兼顾人体的舒适度，刘斌[6]等通过调查统计数据研究温度和相对湿度对人体热舒适性的影响，表明两者可达到相对统一。
本文采利用计算流体力学对站台进行三维数值模拟[9-10]，利用正交试验法进行仿真试验，并进行多元线性回归拟合[11]。最后与实测结果进行比较，为节能提供依据。

2地铁站台CFD模拟

2.1站台物理模型
本文以上海地铁一号线某站站台为研究对象（截取两扶梯中间区域），站台采用上送上回的空调系统，长20.6m，宽12m，高4.45m。为便于建模，乘客模型近似为长方体，其高度为1.7m，宽度为1.2m，长度由实际人员负荷决定。地铁站总体模型和站台物理模型如图1(a)、（b）所示。

(a)地铁总体模型 (b)站台物理模型
图1物理模型
Fig.1 Physical Model

对站台空间进行网格划分,网格数为335590，节点数为357992，如图2所示，网格文件经网格无关性验证。

图2 站台空间网格文件
Fig.2 Platform spatial grid file
2.2 数学模型
站台空调的送、回风过程是湍流流动过程，忽略对流场影响较小的因素，假设站台空气为不可压缩流体，在站台内是稳态流动；忽略站台内照明、电梯设备的热传递；除风口以外，认为站台空间气密性良好。
地铁站台中多属于非等温受限射流，且受到外围围护结构传热和内热源等影响，空气分布复杂。由于K-ε双方程湍流模型在一定程度上考虑了流动场中各点的湍能传递和流动的历史作用，采用该数学模型能够较好地描述复杂的流体三维流动。标准K-ε模型的湍流动能K和耗散率ε的求解方程表示如下：
K方程：ρ∂k∂t+ρuj∂k∂xj=∂∂xjη+ηtσk∂k∂xj+P-ρε，
ε方程：ρ∂ε∂t+ρuj∂ε∂xj=∂∂xjη+ηtσε∂ε∂xj+C1εKP-C2ρε2K。
式中u为流体的速度，u在xi3个坐标上的分量分别为ui；ρ、η、ε、ηt、σk、k分别为流体的密度、动力粘度、耗散率、湍流动力粘度、脉动动能的普朗特数、湍流动能；P为湍流产生项，其具体形式为ηt∂ui∂xj∂ui∂xj+∂uj∂xi。 K-ε方程中常数为C1=1.44，C2=1.92，σk=1.0，σε=1.3。

2.3计算结果及分析
模拟采用Fluent软件，进风口速度1.5m/s，进风口温度298K；人体热源设置为面热源，热通量80w/m2；四周墙壁导热，热通量10w/m2；上下墙壁绝热。

速度(m/s)
热力学温度(K）

3a 1.6m剖面处温度云图 3b 1.6m剖面处速度云图
3a The temperature at the cloud sectional 3b Cross-section at the speed of cloud
图3 1.6m高度温度场和速度场云图
Fig.3 1.6m Height of the temperature field and velocity field cloud

由于1.6m左右高度为人体面部皮肤所处高度，是人感受温湿度、风速等舒适度指标的最佳高度，选取此剖面进行分析。图3(a)、(b)分别是该剖面的温度和速度云图。
由图3(a)，1.6m剖面处温度分布较均匀，大多介于298-300K。风口正对区域温度基本与进风口温度相同，其他位置温度稍高且均匀性较好；由图3(b)，1.6m剖面处速度均匀性较差，风口正对区域风速偏高介于1-1.5m/s，有明显的吹风感，其他区域特别是站台中间区域风速较低，在0-0.4m/s之间。
3 正交试验法和回归模型
为获取1.6m高度人体舒适度指数与站台各边界条件之间的关系，需进行多次试验模拟。文中4个参数，每个参数选4个水平，需进行44=256次试验，若采用正交试验法[7]，在不降低试验可信度的条件下，可大幅减少计算量。
本文采用4因素4水平试验，选L1645正交表（人员负荷A、进风口温度B、进风口风速C、墙壁热通量D、1.6m高度人体附近温度E、风速F）最为合适。最终试验结果如表1所示。
表1 正交试验结果
Tab.1 Orthogonal test results
序号
A
(m)
B
(K)
C
(m/s)
D
(w/m2)
E
(K)
F

(m/s)
1
1.5
293
2.5
10
293.5
0.79
2
2.5
303
0.5
-10
305
0.15
3
3.5
303
2.5
30
304
0.78
4
4.5
293
0.5
-30
295
0.12
5
1.5
298
0.5
30
303
0.15
6
2.5
288
2.5
-30
289.5
0.78
7
3.5
288
0.5
10
292.5
0.15
8
4.5
298
2.5
-10
299
0.77
9
1.5
288
3.5
10
288.5
1.35
10
2.5
298
1.5
10
299.5
0.46
11
3.5
298
3.5
-30
298.5
1.33
12
4.5
288
1.5
30
291
0.47
13
1.5
303
1.5
-30
303.5
0.47
14
2.5
293
3.5
30
294
1.31
15
3.5
293
1.5
-10
294.5
0.46
16
4.5
303
3.5
10
304
1.37
从表1可知，1.6m高度人体附近风速只受进风口风速影响，而温度无法从表中直观判断。
利用matlab的多元线性回归拟合曲线得到该处温度与各参数的函数关系，函数模型为y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4。定义y为1.6m高处人体附近温度，x1为人员负荷，x2为进风口温度，x3为进风口风速，x4为墙壁热通量，可得y=22.1405+0.165x1+0.93x2-0.76x3+0.0192x4。 由于模型判定条件p<0.05, 因此回归模型成立[7]。经分析，残差的置信区间均包含零点，说明回归模型能较好的符合原始数据。
由回归模型可知，进风口风速和温度对人员温度影响最大，人员负荷次之，墙壁热通量影响程度最小。
4 实测验证与节能策略
为了验证模拟结果的准确性，需与实际测量结果进行比较。实地采集同一天不同时刻地铁站台的相关参数，采用SK-27V型热风风速仪检测进风口风速，WYX-06型电子温度计检测进风口温度，HFM201型热流计检测墙壁热通量，人员负荷通过站台闸机数据转换得到。图4a、4b是模拟得到的1.6m高度人体附近温度和风速与实测结果比较图。

检测时间
1.6m高度温度（K）

4a 模拟温度
4a Analog temperature compared with the detected temperature
检测时间
1.6m高度风速（m/s）

4b模拟风速与检测风速比较
4b Comparison of simulated wind speed and wind speed detected
图4 模拟结果与实际检测比较
Fig.4 Measurement results are compared with the simulation results
由图4知，实际检测温度和风速与模拟值间的误差低于±5%。即两者很好地吻合，说明该CFD模型能较准确地反映实际情况，具良好的适用性。
根据采暖通风与空气调节设计规范GB50019-2003，舒适性的室内标准为：夏季温度22-28℃，相对湿度40-65%，风速0.3m/s；冬季温度18-24℃，相对湿度30- 60%，风速0.2m/s。由于空调系统只能进行除湿，没有湿度调节功能，站台的空气压力基本保持在一个大气压，所以节能策略主要针对气温和风速的调节。
如保持进风口风速为0.95m/s时，人体体感风速在0.3m/s左右，因此进风口风速在0.95m/s以下时可保证人体体感风速适宜。同理，温度调节考虑夏冬两季不同情况，根据计算结果相应地提高或降低送风温度。

5 结论
对地铁站台气流组织进行数值模拟，得出人体舒适温度与相关参数的函数关系，为节能提供依据。（1）模拟结果表明，站台温度分布比较均匀，正对出风口区域风速较高，有明显的吹风感，其它区域风速较低；（2）通过实地检测表明，实际检测结果与模拟结果之间的误差低于±5%，CFD模型能较准确地反映实际情况，具有良好的适用性。（3）根据拟合函数提出的节能策略可以实时定量地调节地铁站台空调，节能的同时满足人体舒适度的要求。

参考文献
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