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通过CFD模拟和实验校正对厨房环境进行空气质量和热舒适性分析
摘要
在烹饪时室内环境中不可避免地会产生对人体健康构成严重威胁的烟尘和高温。本文提出了理论计算公式进行实验校正并建立了基于FluentV19.04改进的计算流体力学（CFD）模型。该CFD模型可以准确地反映出油烟浓度的变化并评估厨房中的空气污染从而改善热环境。在本模型中，一个通过结构化网格和非结构化网格组合的混合网格被用于离散计算区域。将标准的k-e湍流模型与壁面函数结合起来用于分析颗粒物的剧烈湍流运动。我们通过在厨房烹饪过程中从烟气浓度实验中获得的测试数据对模型进行校正。近似地建立了所测量的烹饪油烟浓度与模拟的蒸汽浓度之间的关系。基于改进的CFD模型，我们模拟了具有空气幕的抽油烟机影响下颗粒物的运动。还研究了排气量对颗粒物运动，空气年龄，PMV和PPD指数的影响。该CFD模型将作为评测厨房环境的空气质量和热舒适度一种实用的工具。
关键词：厨房环境；空气质量；热舒适；计算流体动力学；实验校正
1.介绍
据研究表明在烹饪油烟中检测到有300多种挥发性有机化合物。高温烟气冷凝物具有致癌性和突变性，对人类健康构成直接威胁。在现代房屋中，厨房空间狭小，通风能力差。因此，室内温度不能迅速降低并且食用油烟不能及时排放。尤其在以炒和炖为特点的中式烹饪中，会产生大量的食用油烟。积累的颗粒物使室内空气质量恶化。厨房员工暴露在颗粒物质中会对其健康产生负面影响，导致患脑血管疾病，呼吸道感染，心肺疾病，局部缺血性心脏病和肺癌的高风险。因此，在厨房设计中提高通风效率、改善室内空气质量和热舒适度是保障人员健康的当务之急[1]。
为了分析室内空气质量和热舒适度，实验是常用的方法。例如，Atthajariyakul和Leephakpreeda[2]通过同时考虑热舒适性，空气质量和能源使用情况，实现了对最佳室内空气条件的实时测定。PMV和CO2浓度可以通过本方法以较低的能耗保持在所需水平。Akoua等人[3]测量了测试房屋中地板材料释放的挥发性有机化合物（VOC）的浓度。测试结果表明，除了地板附近外，VOC示踪剂浓度基本均匀。此外，杭等人[4]还进行了全面的实验，以评估在公共房间中小隔间之间的空气传播。实验分析是可靠的，并且被广泛用于各种环境评估中[5-7]。然而，在烹饪烟气的扩散过程中瞬时效应是显著的。因为有效的测量时间很短，所以测量很困难。此外，测试设备可能会被颗粒物阻塞，从而导致错误的测量结果，甚至损坏设备。另外，人为干扰的误差较大，导致测试成本高并且准确性低。
随着计算机技术和数值计算的迅速发展，计算流体力学（CFD）技术成为了一种极具吸引力的替代方法。许多CFD模型已成功的应用于厨房环境工程的设计和应用中。在空气质量研究方面，尼尔森（Nielsen）等人[8]首次将CFD技术应用于暖通空调领域。他们通过激光多普勒风速仪测量并计算了通风房间的空气流速特性。李等人[9]利用两区域混合模型研究了密闭区域中厨房抽油烟机的采油效率。结果表明，采油效率等于前冠层高度处采油流量与总烟羽流量之比。Akoua等人[10]使用实验和数值模拟相结合的方法（Fluent 6.0）分析了通风房间中挥发性有机化合物的排放对浓度场的影响。Andrey Livchak等人[11]使用CFD模型比较了典型厨房中的传统混合通风系统和热置换通风系统。赖和陈[12]使用拉格朗日方法分析了室内颗粒的沉积和分布。他们采用涡流互扰模型来生成瞬时湍流流动速度场并对粒径进行参数分析。赖和陈[13]还开发了一种新的欧拉模型来模拟小房间内粒子的分散。他们应用了一种新的近壁处理方法来处理各向异性湍流。高等人[14]利用CFD技术（Fluent）对SARS的感染风险进行了定量研究。Tham[15]回顾了过去三十年来室内空气质量的挑战和发展及其对人类的影响。
另一方面，热舒适度也是评估室内环境的重要指标。许多研究人员从热舒适模型[16]，个体热舒适差异[17,18]和热舒适指数[19]等多个方面对热舒适度进行了研究。向和王[20]使用FLUENT软件从三维（3D）温度，PMV/PPD（预测平均投票/预测不满意度百分比）指数分布和速度场等多个方面评估了客厅的热舒适性。杨等人[21]通过CFD技术分析了如风速，温度场和空气龄的室内空气质量参数。他们发现获得了良好的室内热舒适性。但是，某些局部区域没有通风，因此有毒气体不能被及时排放。Mady等人[22]对人体的火用进行了分析。他们根据火用破坏率，火用向环境的转移率和火用效率的概念，提出了热舒适条件的评估指标。Putra[23]使用COMSOL软件实现了室内空气流速和温度分布的可视化。同时，通过问卷调查的方法对建筑内居住者的热舒适度进行了调查。Poshtiri和Mohabbati[24]使用ANSYS（Fluent 6.3）软件和热力学模型评估了淋浴冷却系统的热舒适性。此外，他们还对几何参数和不同的环境条件进行了参数分析。
目前，许多研究人员已经通过实验和数值模拟研究了室内污染物的扩散。但是，许多研究强调的是气流组织对室内污染物的影响。为了模拟厨房环境，通常用苯和甲醛等污染物代替室内污染物。烹调油烟的物理特性通常会被忽略。此外，很少有研究试图通过结合空气质量和热舒适性来建立综合评价指标。本研究旨在建立一个从空气质量和热舒适性等多个方面对带空气幕的抽油烟机进行环境分析的CFD模型。因此，可以很好地预测厨房中油烟浓度的变化。我们利用Fluent软件建立了数值模型，并根据实验数据进行了校准。本研究基于当前模型，考察了排气量对颗粒物运动，空气年龄，PMV和PPD指数的影响。制定了厨房环境空气质量和热舒适性的评估标准。
2.数学模型和CFD仿真
2.1.数学模型
2.2.几何模型和网格生成
我们根据住宅厨房的实际尺寸和厨具的分布情况建立了厨房的几何模型，如图1所示。它的长为4.2m，宽为2.4m，高为2.6m。考虑到厨具的多样性和复杂性，厨房模型被我们合理的简化了。首先，我们忽略了太阳辐射并且没有考虑窗户。其次，忽略了抽油烟机的叶片旋转以此来简化计算模型。第三，考虑到厨房环境对人体的影响我们建立了人物模型。
抽油烟机长为0.89m，宽为0.4m，高为0.39m。抽油烟机距离地面1.43m，其几何模型如图2所示。排烟管道系统上架设了用来从外部吸入新鲜空气的嵌边。抽油烟机的抽风量为8m3/min。挡烟板的张开角度为110°。厨房模型通过结构化网格和非结构化网格的结合被离散在混合网格上。计算网格如图3所示。x，y和z轴三个方向中的最大和最小网格大小分别为80毫米和1毫米。我们在通风口，锅灶和人体周围进行局部网格优化。网格数设置为930，000来达到网格收敛和计算效率之间的平衡。
图1.厨房布局图 图2.抽油烟机（可提供新风）
图3.厨房的计算网格
2.3.CFD模型的边界条件
由于水蒸气的密度与油烟相似，我们将水蒸气用于模拟在厨房中产生的油烟。油烟和水蒸气扩散特性的差异没有被考虑。室内流体被视为稳定的湍流。因此，我们采用了标准稳态k湍流模型对厨房环境进行模拟。SIMPLE（压力联动微分方程的半隐式）算法被用于求解速度和压力。压力项用体积力加权方案处理。对流和粘性项通过二阶迎风方程离散化。
本研究中1号锅是油烟的产生源。抽油烟机入口处速度和浓度百分比随时间的变化趋势如图4所示。1号锅在56-95s和956-995s的时间内打开。抽油烟机入口处水蒸气的流速为2m/s。我们将浓度百分比设置为100％，温度设置为70℃。模拟时间设置为1800s，与实际测试时间一致。同时，空气幕在0-900s的时间内打开，在901-1800 s的时间内关闭。2号炉灶没有打开。我们在排烟口处加了一个-360 Pa的压力边界条件。在上下空气幕处加了流速为2.0m/s的边界条件。此外，人体的代谢率设定为58.15W/m2。我们还设置了绝热，不可渗透和防滑边界条件。
图4.排风口处速度和浓度百分比的变化趋势
2.4.厨房烹饪环境的评估
厨房环境的评估标准通常包括空气质量和热舒适度。空气质量表明空气污染的程度，通常由污染物浓度来评估。在本研究中，空气质量通过烟气浓度和空气龄来评估[27]。此外，热舒适度是人对周围热环境的满意度评价指标，并且由以下列出的PMV和PPD指标表示。
（1）烟尘浓度
烹饪产生的污染物以烟尘颗粒的形式扩散开来。如表1所示，这些微粒中包含有如二氧化碳，一氧化碳和氮氧化物的有害物质，它们会严重威胁人类健康。
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有害物质 |
对人类健康的危害 |
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二氧化碳 |
浓度超过2％时会损害肺功能 |
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一氧化碳 |
与血红蛋白结合，导致人体缺氧 |
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氮氧化物 |
导致呼吸系统受损 |
表1.威胁人体健康的典型有害物
（2）空气龄
空气龄反映了室内空气的新鲜度。示踪气体法通常用于测量空气龄。测量示踪气体在某一点浓度随时间的变化，以获得空气龄的分布函数。
（3）PMV和PPD指数
Fanger[29]根据热舒适方程式提出了PMV（预测平均投票）和PPD（预测不满意百分比）。PMV和PPD指数与诸如温度和速度之类的单一评估方法相比更为全面和适当。PPD值越小，人体的满意率越低。考虑到生理和心理上的差异，PPD可以很好地反映人体对厨房热环境的不满意率。
3.CFD模型的校准分析
为了校准计算模型，我们对在制作中国炒土豆丝的过程中产生的油烟浓度进行了测试，如图5所示。图6中的Lighthouse环境颗粒物监测器放置在两个位置。一个测量点P1距地面188厘米，距橱柜后壁107厘米，距抽油烟机左侧40厘米。另一个测量点P2距地面166厘米，距橱柜的前壁77厘米，距抽油烟机左侧28厘米。测试时间为1800 s，每5s收集一次监测数据。实验严格按照测试程序进行，并重复20次。油烟在两个测量点处的质量浓度f试验在图7示出。
图5.测试场景 图6.粒子采样器
图7.各点烟气颗粒质量浓度曲线
3.1.初始校准分析
考虑到在测试过程中产生的误差，我们使用6sigma;法来处理数据。当异常值偏差最大值5％或最小值5％以上时，将删除异常值。然后，将剩余数据取平均值。还有，当从20组原始数据中删除异常值后18组有效数据将被保留下来。因此，通过实验获得的油烟质量浓度
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