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一种基于CFD的室内环境和空间通风控制的试验方法
摘要
系统动力学仿真已经被应用于测试和评估空调系统的本地控制和监督控制超过二十年，在此期间模拟空间通风的模型通常使用理想混合模型。然而，复杂混合空气模型无法考虑到不均匀空气温度分层的影响。本文提出了一种基于CFD的虚拟测试方法，通过将通风的房间与通风控制系统相结合来控制和优化室内环境。通风的房间及其动力学通风控制系统通过计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）模型和温度传感器模型、比例-积分-微分（Proportion Integration Differentiation，PID）控制器和制动器模型、变风量（Variable Air Volume，VAV）风门模型来描述。通风及其控制系统通过用户自定义函数程序编程并与CFD模型接口。开发了空间温度补偿模型作为虚拟传感器来提高所在区域温度测量和控制的精度。案例研究表明通风控制模型可以空间联网的方式与CFD仿真交互，这为系统实际构建出来之前的测试、控制策略开发及优化提供了一种新的CFD仿真应用方法。虚拟传感器的使用可以有效地补偿在温度控制中不均匀分层的影响，同时提高在机械通风房间中系统控制的可靠性。
1． 介绍
换热、通风和空调系统（Heating，Ventilation and Air Conditioning，HVAC）的运算和控制对于如何确保符合室内舒适度和室内空气质量（Indoor air quality，IAQ）的要求至关重要。在过去的几十年里，对研究如何维持适当的室内舒适度的关注日益增长，建筑中合适的通风量可以通过控制室内空气参数，例如空气温度，来创造热舒适的环境。低的通风率可能造成系统性能的下降，例如外部供给空气与室内空气的混合变弱，室内热舒适度变弱。为了提高室内通风性能，有一个合适的用于预测和测试建筑内通风性能的工具至关重要。为此，过去的二十年中提出了大量用于评估和提高空调系统通风性能的本地和监督控制方法。
Wang优化了几种建筑和变风量（VAV）空调系统的动力学模型，其中包含了热（即室内空气温度）、液压、环境与机械特性和能效等，可以通过基于模型的程序来进行仿真，以获得符合要求的室内热舒适度。Kwok和Wai将预设的室内空气温度作为室外空气温度的函数，展示了一种室内舒适温度和室外空气温度的适应性交互关系，该算法可以提高居住者的热舒适度。Feriadi根据在新加坡和印度尼西亚的实地调查收集的数据，建立了适合热带地区自然通风建筑物的热舒适预测图和模糊热舒适模型。Wang和Jin提出一种监视通风控制策略，基于TRNSYS仿真平台预测室内空气热条件和评估HVAC系统的通风性能。Yuan和Perez提出一种模型预测策略来读取单风道变风量空调系统的多区域通风及温控性能。针对居住者数量变化频繁的建筑，Chao和Hu建立了一个双模式需求控制通风策略。Djuric等人提出一种利用基于计算机工具来提高建筑热舒适性的方法。
上述仿真模拟系统都是将室内空气视作理想混合气体来考虑，由于简化了室内空气的动态特性，这些仿真系统不能精确地反应不同控制变量的空间变化情况，在控制变量变化很大时这种假设会不准确。
CFD模型作为一种强大的工具已经成功应用于HVAC领域，现已有许多关于预测复杂的室内空气流动模式、室内温度分布和室内污染物移动方面的研究；同时，CFD仿真实际应用于通风和不同暂定建筑设计方案的比较、选择方面也是一种有效的工具。不同于完全的通风性能测试，CFD是一种相对便宜和替代性的方法，这可以在实际建造前提供应用新的控制策略时室内环境和通风性能等完整信息。
在通风性能测试中，将空间通风和室内热分层现象集成与实时通风控制策略中的是非常大的进步。本文提出一种基于CFD的动态通风和控制系统的通风房间试验方法，通风房间用CFD模型建立，通风控制系统采用CFD模型接口的用户自定义功能程序进行编程。将传统通风控制系统与CFD仿真相结合来测试室内通风性能的方法十分具有挑战性，但如果成功实现，毫无疑问将为测试和评估通风控制过程的实际应用提供可能性。
2． 虚拟通风测试方法的描述
2.1． 通风测试方法概述
从应用CFD开始，在设计通风测试系统时，将评估室内空气环境作为分析的主要目标。基于我们的试验是应用CFD于HVAC系统，我们精炼了以下两个对于室内通风性能测试不可或缺的组成部分：（1）模拟的通风房间，（2）通风和控制系统。这两个部分都是分析室内环境和空间通风至关重要的工具。
2.1.1． 模拟的通风房间
通过实验测量提供足够的数据来测试通风性能是可靠的，但这需要大量的工作和时间。在提出的通风测试方法中，CDF仿真用于描述作为虚拟通风房间模型的房间，。
2.1.2． 通风和控制系统
应用CFD于通风和控制测试接下来重要的一步是通风和控制系统的开发。在本研究中通风和控制系统的组成包括温度传感器模型，空间温度补偿模型，PID控制器模型，执行机构模型和变风量气阀模型，这些都是通过用户自定义功能程序进行编程并接入CFD模型。
在这个阶段，将CFD模拟和通风控制系统相结合的基于CFD的通风控制在线测试技术已经发展成为一种较好的测试工具。虚拟在线通风控制试验方法原理图如图1所示。
图1 虚拟线上通风控制试验系统结构
Fig. 1. Configuration of virtual online ventilation control test system.
靠近排气口的室内空气温度被温度传感器监控，与实际的室内空气温度测量一致。图2描述了用于此研究的典型的基于压力的变气量通风空气控制系统，其中送风温度设定为常数，室内温度控制在预定的设定值。通过PID控制器给出的控制信号，进气流速由变气量气阀控制。
图2 基于压力的变气量系统的控制示意图
Fig. 2. Control schematics of pressure-dependent VAV system.
2.2． 通风房间模型
CFD模型是一种虚拟通风房间模型的替代方法，选择合适的数值模型进行CFD仿真以获得准确的数据也很重要，具体的介绍如下文。
通风房间的尺寸为长3.0 m，宽3.0 m，高2.5 m。在房间中，实际的温度传感器位于排气口旁边，而虚拟传感器所在区域如图1所示。
2.2.1． CFD理论模型
计算准确性可以通过采用合理的数值模型有效提高。Chen对比了五种不同的模型，包括标准模型，模型和模型，得出结论模型是最适合描绘通风空间的流体域特征的模型。模型的表格和系数在参考文献21中可以找到。
在本研究中，采用有限体积法、二姐迎风格式和SIMPLE算法求连续性、动量和能量守恒方程。空气假设为不可压缩气体并且其物理性能假设为常数。在收敛幅度上，连续性、动量和湍流动能及其耗散速率的残差设定为，而剩余能量应达到。
2.2.2． 边界条件和几何网格
所有的固体墙面边界条件设定为无渗透和防滑，在局部热源的固体边界处设置恒定热流密度的热边界条件；送风口定义为速度进气，进气的紊流由气口的水力直径和进气口的紊流强度来确定；排气口定义为压力出口边界；窗户和相对应的墙面设定一定值的辐射热流，另外三面墙、地面和天花板被视为无热辐射；送入房间的空气假设为恒定温度17°C。室内每个人的热生成率为，原本室内的空气温度为21°C，窗户和墙面的热流密度值分别为和。
2.2.3． 网格划分
空气流动模型的数值求解是网格划分的主要考虑因素。在本研究中，CFD数值计算的网格约260000个单元，在精度和计算资源上均有所牺牲。
2.3． 执行器和变风量风门模型
执行器模型用于表示各种执行器的特征。执行器假设加速很快然后到达恒定速度。在要求的位置一个最小的变化（例如定义为模型的一个参数的执行器灵敏度）则需要重新启动执行器。模型包括在执行器和气门连接中的滞后现象。气门阀杆由旋转执行器驱动，气门阀杆的速度随着曲柄的位置而变化。执行器模型同意会记录执行器“启动/停止或换向”的次数和阀门通过距离的值（当阀门从最小位置移动到最大位置时，计算为一个单位）。
2.4． 温度传感器模型
温度传感器的动力学通过时间常数法模拟。通过一个一阶微分方程来表示传感器的动力学特征，如等式（1）：
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(1) |
其中，是测量温度的真实值，是变量的测量值，是时间常量。
2.5． PID控制器模型
在本研究中采用了一种典型的PID控制器模型。用于动力学通风控制循环的控制器函数应用了ISA算法，其离散形式如等式（2）和（3）所示。比例项、积分项和导数项的处理遵循通风控制系统中实现的算法。
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(2) |
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(3) |
其中，，是误差信号在当前和之前的采样，是比例放大率，是积分时间，是微分时间，是采样间隔，和是在当前和之前时间步的微分时间，是PID控制器的输出。
2.6 空间温度补偿模型
为了预测更精确和更好地控制占用区域的热条件，采用准确和简单的空间温度补偿模型来考虑室内热分层。
在本研究中，CFD仿真应用模型以生成开发空间温度偏移模型所需的数据，因为模型通常比标准模型更准确，Posner等人已经证实过。参照图3，应用空间温度补偿模型对相同的通风房间模型进行模拟。
图3 通风房间的结构
Fig. 3. Ventilated room configuration.
在传统的区域模型中，将所讨论的通风空间按照多区域方法划分为若干宏观区域，然后求解各区域的能量守恒和状态方程。参考这种方法，在我们的研究中，将通风房间划分为六个宏观均匀的区域，其连续性、动量和能量守恒方程是耦合的。在房间中，实际的温度传感器位于区域6，同时人通常位于区域2。开发一个基于数据的空间温度补偿模型的CFD仿真的介绍如下文所示。
假设空气温度、密度和浓度在每一个如图1所示的区域中都是均匀的。供给空气的温度和通过墙壁的热通量都是恒定值。供给空气速率设定分别是从到，间隔为。室内热生成量分别是从到，间隔为。当通风房间中的空气流量和温度域达到稳定条件，获得的如图4所示的不同区域的温度平均值可用来代表不同区域的平均值。图5描述了在通风房间中，关于供给空气速率和人数的实际和虚拟传感器温度的差值。
图4 通风房间划分
Fig. 4. Ventilated room partition.
图5 关于供给空气速率和人数的实际和虚拟传感器温度的差值
Fig. 5. Temperature difference between actual and virtual sensor relative to supply air flow rate and number of occupants.
可以发现，供给空气流速恒定时，温差随着室内人数的增加而增加。同时，室内人数恒定时，温差随着供给空气流速的增加而减少。根据这些结论，空间温度修正模型的一般表达式为：
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(4) |
其中，是通过一个气阀的供给空气流速；是实际传感器的测量温度；是通过虚拟传感器得到的预测温度；是室内人数；是室内每个人的热生成量。
不同于传统的区域和节点的模型，方程（4）中不考虑相邻区域的传热效应。因为入口和室内热源条件决定了不同区域的热特性。这个模型仅仅创造了进入空气、室内人数和独立的区域之间的连接。考虑了供给空气流速和人的热通量对混合区相领区域之间对流通量的相互作用产生集聚效应。这是个十分有用的假设，创造了一个不需要对区域交互进行建模的实际传感器和虚拟传感器之间直接的联系。
举个例子，当室内人数设定为1，利用模拟数据，通过最小二乘法确定方程（4）的系数和阶数。获得一个三阶温度修正模型如等式（5）所示。平均绝对误差仅为1%。
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(5) |
基于得出的空间温度修正模型，实际传感器与虚拟传感器间的温度差随着变化的供给空气流速变化的符合图6。
图6 不同供给空气流速下实际和虚拟传感器的温差
Fig. 6. Temperature difference between actual and virtual sensor at different supply air flow rates.
3． 基于CFD房间模型的实验验证
通过一个真实的通风房间，测试室内空气温度分布，利用温度数据记录器验证基于CFD的房间模型的准确性。真实通风房间的尺寸为3.0 m times; 3.0 m times; 2.5 m（长times;宽times;高），这个尺寸与图1显示的模拟房间的尺寸一致。两个干球空气温度传感器用于测量室内已占用的区域和靠近返回空气导管的入口处的空气温度。其准确性为plusmn;0.2°C，工作范围为0-50°C。传感器的响应时间为360 s。可以发现室内温度需要大概20 min达到稳定状态，表明房间的热常数约为20 min。
一个传感器被放置在占用区域，离前墙1.25 m，离左墙1.5 m，并在离地面0.8米高的地方。另一个传感器位于靠近回风管道处，在天花板下0.1m远处（在天窗下面）。供给空气的温度控制为18°C。两个传感器的测量值以采样间隔1 min被记录。供给空气速
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