הקדמה: התפקיד הקריטי של וידוי בתחנת Subway

תחנות Away מוגבלות, דיקור גבוה, שבו אלפי נוסעים עוברים בכל שעה.שילוב של תחנות אוויר מוגבלות, דיקור גבוה, התנועה הקבועה של רכבות מייצרת תבניות אוויר מורכבות ומעלים את ריכוז של חלקיקים באוויר באוויר - החל מאבק ובלום חלקיקים כדי לזרז פתוגנים.

הפיזיקה של זרימת האוויר ו- Particulate Transport Transport בתחנת Subway

הבנת הדינמיקה הנוזלית הבסיסית והתנהגות חלקיקים חיונית לפני בניית סימולציה.תחנות משנה תכונה גיאוגרפית מורכבת עם פלטפורמות, מדרגות, מנהרות, פירים ואוורור.הזרם הוא בדרך כלל מסובך, מונע על ידי ventilation כפויה 50 (עפיפונים ומטוסים) וכוחות טבעיים כגון אפקטים piston המונעים על ידי רכבת.

קוצר ראייה מודל מתקרב

סימולציה מדויקת דורשת בחירת מודל טורחות מתאים.הרונולדס-Averaged Navier-Stokes (RANS) גישה, במיוחד מודל k-ε ריאלי, משמש נרחב בשל יעילות החישובית שלו דיוק סביר עבור זרימת אוויר מקורה.עם זאת, עבור לכידת תופעות טרנסנדנטליות כמו אפקטים פיסטון או זרמי חיבוק, Shear Transport (S) מודל סביר מאוד יכול להיות יעיל יותר של שפעת (D) אבל סביר יותר גבוה יותר, אבל יכול לספק דיוק גבוה יותר, אבל סביר יותר, אבל סביר יותר, אבל סביר יותר גבוה יותר, אבל סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה, אבל סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה, אבל סימולציה, אבל סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה של סימולציה סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה סימולציה, אבל יכול לספק סימולציה של סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה של סימולציה של סימולציה של סימולציה סימולציה, אבל יכול לספק סימולציה של סימולציה יכול לספק סימולציה סימולציה סימולציה גבוהה יותר, אבל סימולציה עלות גבוהה יותר, אבל סימולציה סימולציה

Particle Dynamics ו-Deposition

חלקיקים עוקבים באמצעות מודל שלב Lagrangian Discrete שלב (DPM) ב Fluent.משוואה התנועה כוללת גרר, הכבידה, כוח בראוניאן (עבור חלקיקים תת-מיקרוניים), ו-Saffman להרים כוחות. Deposition על פני השטח ניתן מודל באמצעות תנאי קיר אמפיריים או על ידי שימוש בטיפול סמוך לקיר כי פותר את שכבת ה-מולקולנוע עבור חלקיקים גדולים יותר (במיוחד מעקב אחר קירות סטריחים).

בניית מודל Fluid Dynamics Computational עם ANSYS Fluent

יצירת מודל CFD אמין של תחנת רכבת תחתית כוללת כמה שלבים שיטתיים.כל צעד חייב להתבצע בזהירות כדי להבטיח שתוצאות הסימולציה הן מדויקות והן ניתנות לפעולה.

גאומטריה ומאש בנייה

הצעד הראשון הוא ליצור מודל תלת-ממדי של מחשב (CAD) של התחנה, כולל פלטפורמות, מנהרות, scalator רִיק, ventilation ducts וגופי רכבת. גיאומטריה מקומית, כגון עמודות ופאנלים פרסום, יכול להשפיע באופן משמעותי על דפוסי זרימת האוויר המקומי.הגאומטריה מיובאת לתוך anSYSing, שבו מולקולה לא מובנת או פוליתרנית מדויקת של טמפרטורה (ashreicre) הוא פתרון רמות ריכוזית (ashdra) הוא פתרון 2.

תנאים

תנאים דחוסים מגדירים את הנהגים הפיזיים של הזרם.תנאים אופייניים לתחנת הרכבת כוללים:

  • (FLT:0) Inlets:IRFLT:1 אספקת אוויר טרי מ פירים אוורור, לעתים קרובות צוין כמו טיפות מהירות עם אינטנסיביות זעזוע שנקבע (למשל, 5 עד 10%).
  • (ב) ,0Outlets: AndreaFLT:1) מעריצי Exhaust מודל כמו כלי לחץ או אמצעי זרימה המונית.
  • (FLT:0) זרם המושרה:FLT:1ir ניתן מודל כמו קירות נעים או על ידי פרופילים מהירים prescribing בפותרות מנהרה. לחלופין, גישה מרשה יכול לדמות תנועה, אבל עבור מחקרים רבים יישום מצב יציב עם מקור מומנטום הוא מספיק.
  • נוכחות של פאסנגר: 1.10LT 1 נוסעים הם לעתים קרובות מודל מקורות חום (חום גוף של - 100 W לאדם) וכמכשולים המשפיעים על זרימת. חלק מהמחקרים משתמשים בתקשורת ⁇ כדי לייצג קהל.
  • מקורות חלקיקים:0 (Particle מקורות:FLT:1 Defined מבוסס על התפלגות גודל חלקיקים, צפיפות וקצב זרימה המונית. עבור מודל פתוגן, שיעול או אירועים נחירות ניתן מודל כמו זריקות שרוולים טראנס.

הגדרות Solver ו- Numerical Schemes

Fluent מציע גם פתרונות מבוססי לחץ ודחיסות מבוסס על צפיפות.עבור זרימה מהירה בלחץ אופייני תחנות רכבת, המפתור מבוסס הלחץ (מנוהל או מחוספס) הוא סטנדרטי. תוכניות מזג אוויר שני עבור תנופה ומשוואות סוערות לשפר את הדיוק. קונסולה הוא בדרך כלל במעקב עם שאריות מתחת 1-4 עבור המשכיות 1-5 עבור מומנטום עבור מומנטום ו-התגובה נמוכה יותר.

בחירת מודל שבץ

(הופנה מהדף ה-K-ε) הוא קו בסיס איתן (להתנהגות מדויקת יותר של קיר, מודל SST k- ⁇ מומלץ.In anSYS Fluent, the FLT:0 Transition SSTFLTs:1 ניתן להשתמש גם אם אזורי מעבר ל-SLT5-FLTD) גדולים יותר מאשר סימולציה של סימולציה של סימולציה (DSLTD) או סימולציה נמוכה יותר (Dipy)

המונחים: Particulate Dispersion

מודלים חלקיקים ב- ANSYS Fluent כרוכים במודל שלב הדיסקטר (DPM), אשר מתייחס חלקיקים כשלב השני dilute.ההפיכה בין השלב המתמשך (אוויר) חלקיקים יכול להיות אחד המסלול (חלקיקים המושפעים על ידי זרימה אך לא משפיעים על זרימת) או שני נתיב (חלק מסה ואפקטמנטום) עבור משחתות נוסעים טיפוסיים, מסלול אחד-מסלול הוא לעתים קרובות מספיק בגלל חלקיקים הכרחיים, אם הם פחות או יותר מ- 6 קדומים, אם הם עלולים, אם הם פחות או יותר ממרחקים, אם הם יכולים להיות פחות או יותר ממרחקים.

חלקיקים זריקות ופיזור גודל

חלקיקים מוזרקים ממקורות כגון בלמות רכבת, אבק רצפת תחנה ונוסעים.חלוקה בגודל מציאותי (למשל, קונסול נורמלי עם משמעות גיאומטרית של 2.5 מיקרומטר ו סטייה סטנדרטית של 2.0 עבור חלקיקים בסדר גודל בסדר) צריך לשמש.SYS Fluent מאפשר הזרקת סוגים רבים של חלקיקים עם דלקות שונות וקוטרים באמצעות גלן רוסין-ר או פונקציות נורמליות עבור מודל של פחמן טיפוסי יכול להיות מ- 50 000 כדי לייצר שיעול טיפוסי ל- 000.

Particle Tracking and Deposition

Particle trajectories הם מלוכדים על ידי שילוב האיזון כוח בתוך מסגרת ההתייחסות Lagrangian. Fluent's DPM מציעה מספר אפשרויות שילוב: תוכנית המעקב האוטומטית לבחור את השיטה הטובה ביותר המבוססת על מספר חלקיקים Courant.עבור פיזור טורבנט, את גודל דיסקרטיות בולט יותר מאשר מודל הליכה אקראית (DRW) מספק תנודות מהירות סטוכאית.

שיקולים של reuspension

(החומרים המפוזרים ניתן להחיות מחדש על ידי הפרעות זרימה אוויר (למשל, מעבר רכבת, נוסעים הליכה) תופעה זו מורכבת ותלויה בדבקות חלקיקים, גסות פני השטח, ולחצים מתקדמים כמו דגמי FLT:0Rock'n'RollFLT:1 או FLT:2 Montee קרלוFLT:3sus Repension Models כמו ה-FLT: לעתים קרובות ניתן ליישם את התקפים קריטיים (Far) אך הוא קודם לכן, אך הוא משמש תחילה לתפקודים קריטי).

ניתוח תוצאות סימבול עבור בטיחות ואופטימיזציה של וידוי

ברגע שהסימולציות של CFD מתאחדות, כמות הנתונים העצומה חייבת להפוך לתובנות ניתנות לפעולה. ANSYS Fluent מספקת כלים חזקים לעיבוד לאחר עיבוד, אך תוכנה ייעודית כמו ANSYS CFD-Post או כלים של צד שלישי יכולים ליצור דוחות מפורטים.

מדדי ביצועים מרכזיים (KPIs)

KPIs טיפוסי עבור אופטימיזציה של אוורור הרכבת כוללים:

  • (FLT:0) Air Age:cioFLT:1), האוויר הממוצע בילה בתוך התחנה.
  • (ב) .0) יעילות הסרת חלקיקים: 1 אחוז חלקיקים מוזרקים היוצאים דרך ממצה מול ההפקדות על פני השטח או הנותרים מושעה.
  • מדד הסיכון לסיכון:0 (FLT:103) חלקיקים פתוגניים-לאדן, ריכוז באזורי נשימה (1.5-2.0 מ' מעל פלטפורמה) המגובה על ידי זמן החשיפה.
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) צריכת ה-FLT:0) צריכת האוהבים הכוללת (KPIs)

זיהוי אזורי סטננט וקיצור Circuiting

ויזואליזציה של קווי זרם ומסילות חלקיקים לעתים קרובות מגלה אזורים של התחדשות או קצר-מגשר שבו אספקת אוויר יוצאת ישירות דרך ממצה ללא ערבוב באזורים הכבושים.לדוגמה, אספקת דיפרנים הממוקמים ליד גרילים ממצה יכול ליצור מעגל קצר, בזבוז אנרגיה.

אופטימיזציה באמצעות Parametric Studies

כלי ניתוח parametric של ANSYSent מאפשרים למשתמשים לטאטא משתנים מרובים (למשל, קצב זרימת האספקה, מיקום ממצה, מספר אוהדים) ולהשוות את KPIs.עיצוב של ניסויים (DOE) יכול להפחית את מספר ריצות. עבור כל תצורה, הסימולציה נקבעת באמצעות קבצי יומן, ותוצאות נאספות באופן אוטומטי.

תוצאות חיפוש ויישומים אמיתיים

סוכנויות תחבורה רבות מינוף פלונט כדי לשפר את ventilation הרכבת התחתית.דוגמה בולטת אחת היא רשות ניו יורק סיטי טרנזינס, אשר השתמש CFD כדי להעריך את יעילותם של אוהדי ventilation הקיימים בשליטה חומר COD מבודד (PM2.5) על פלטפורמות. Simulations הראו כי מיקום מעריצים ליד פורטלים ליד מנהרות היה יעיל יותר בפיזור חלקיקים הקשורים לרכבת מאשר אוהדים הממוקם רק על גבי מודל אחר של 12D ירידה של 15 דקות.

(היישומים בעולם האמיתי האלה מפגינים את הכוח של CFD בקבלת החלטות מבוססות ראיות.מודל בעל ערך טוב יכול להחליף ניסויים פיזיים יקרים ולהדריך רטרופיטות בביטחון.לקריאה נוספת, ראה FLT:0ANSYSent Product pageveFLT:1 עבור יכולות טכניות ו-FLT:2 WHO הנחיות על ventilation בחללים מקורהFLT:0ANSYSent Product page for Air Measureent Product Index for Air Measuretation Rate.

שיקולים ל- Model אימות and Verification

מודל CFD הוא רק טוב כמו אימות מהנדסי צריך להשוות תוצאות סימולציה עם מדידות שדה (פרופילים של שפע, מספר חלקיקים ספירות) מתחנות בפועל.שימושFLT:0testמקרים של סימולציה 1:1 כגון הניסויים בתחנת לעג או נתונים ספרות (למשל, מתקני סימולציה של ALT:2ASHRAEph3LT).

מגבלות ואתגרים ב-CFD Modeling of Subway

למרות כוחו, CFD מודלים של תחנות רכבת עומדות בפני מספר מגבלות.עלות חישוביות של סימולציה של התחנה כולה ברזולוציה גבוהה, במיוחד לאירועים טרנספורמטיביים כמו רכבת העוברת כל שתי דקות, ניתן לאסור על ידי מחקרים רבים על ידי שימוש באתגרים יציבים או קורקציה בשילוב בזהירות של כלי מדידה כימיים (בנוסף, המודל עשוי לא ללכוד את כל המורכבות של העולם האמיתי כגון וריאציות נוסעים בתנועה, דפוסי פתיחה, או מזג אוויר חיצוני (כולל) או טמפרטורה חיצונית (מתאים נוספים, או טמפרטורה), או טמפרטורה).

הנחיות עתידיות: Coupling CFD עם Machine Learning ו- Real-Time Monitoring

מגמות מתפתחות כרוכות שילוב של CFD עם למידת מכונה כדי ליצור תאומים דיגיטליים של תחנות רכבת.רשת חיישן בזמן אמת להאכיל נתונים למודל מסדרה מופחת (ROM) שנבנה מסימולציות של ANSYS Fluent יכול לחזות התפלגות חלקיקים באופן אוטומטי להתאים את סטמנטים של ventilation. גישה זו מבטיחה גם חיסכון אנרגיה ואמצעי בטיחות הסתגלות.

מסקנה

מודלים של זרימת האוויר והחלקיות בתחנות הרכבת התחתית באמצעות ANSYS Fluent היא מתודולוגיה חיונית לשיפור בטיחות הנוסעים ויעילות האוורור. על ידי בניית גיאומטריה שיטתית, קביעת תנאי גבול, בחירת תנופה מתאימה מודלים חלקיקים, וניתוח אינדיקטורים ביצועים, מהנדסים יכולים להתאים את עיצובי הסימולציה של כדור הארץ כדי להפחית את צריכת החשמל ואתגרי האנרגיה.

עבור מהנדסים חדשים לתחום, החל במודלים בקנה מידה קטן ומורכבות מוגברת מומלץ.משאבים כגון FLT:0ANSYS תכנית אקדמית התוכנית קיד:1 להציע הדרכות ומקרה מחקרים ספציפיים לזרימה אוויר מקורה. להשקיע באימות נגד נתונים שדה מבטיח כי תוצאות הסימולציה הם אמינים, מוביל לתכנון החלטות שבאמת משפרות איכות אוויר ובטיחות בתחנות רכבת תחתית.