Soğutma kuleleri termal enerji santrallerinde önemli bileşenlerdir, karmaşık geometriler, değişken işletim koşulları ve sıkı düzenleyici gereksinimlerle elde edilen büyük miktarda atık ısısından sorumludur. C ⁇ Akışkanlar (CFD) özellikle ANSYS'yi tahmin etmek, karmaşık multifaksiyonlama sistemleri ile başa çıkmak için güçlü bir araç olarak ortaya çıktı, ancak bu tür yaklaşımlar genellikle ısı transferleri ve yüksek çözünürlükte hızlanan yüksek çözünürlükte hıza sahip.
Soğutma Kulelerinin Termal Güç Santrallerindeki Rolü
Tipik bir termal enerji santralinde, kömür, doğal gaz, nükleer enerji veya konsantre güneş enerjisi ile yakıtın ısıtılması, bu ısıyınarak, ısıyı atmosfere dönüştürerek ısıyı artırabilir.
Soğutma kuleleri iki türe geniş bir şekilde sınıflandırılmaktadır: doğal taslak ve mekanik taslak. Doğal taslak kuleler, genellikle eğimli hava akışına güvenerek büyük temel yük santrallerinde yaygındır. Mekanik taslak kuleler, fanları daha küçük bitkilerde veya uzayın sınırlı olması için benzersiz zorluklar sunar. Her kategori içinde, su kaydırağı (hava yukarı doğru yukarı doğru yukarı doğru yukarı doğru hareket eder) veya geçişleri (hava çekme suyuyla) veya yüksek çözünürlükte hareket eder.
Geometrinin ötesinde, bir soğutma kulesinin termal performansı, su damlacıkları ve hava arasındaki ısı ve kütle transferine bağlıdır. Konsülkülten gelen sıcak su, sprey nozulları veya üşük barları ile dağıtılır, hava kirliliği için büyük bir yüzey alanı oluşturmak, hava kirliliği için hava kirliliği veya hava kirliliğini sağlamak için tüm bu faktörlerden kaynaklanmalıdır.
Soğutma Kuleleri için Temelleri ANSYS Fluent
ANSYS Fluent, sıvı akışı, ısı transferi ve çokfak etkileşimleri içeren endüstriyel uygulamalar için yaygın olarak kullanılan genel amaçlı bir yazılımdır.For soğutma kulesi simülasyonları için, Fluent karmaşık fiziği içeren kapsamlı bir model sunuyor.The DPM steps bireysel droplets or parcels through the deployment, partition for the continuous stage, coupled with a separate stage model (DPM) for the water droplets.The DPM track individual deployment or parcels through the typical models, through the shower.
Equations ve Turbulence Modeling
Bir soğutma kulesinin içindeki hava akışı neredeyse her zaman çalkantılı, özellikle de mekanik taslak kulelerde fan-indüklenen ve konumların 5 m /s'i aşabileceğinin doğru türbülans modelini seçmek, uygun bir hata kaynağı ile hız profillerinin dahil edilmesi ve karıştırmak için kritiktir.
Enerji denklemi hava su buharı karışımı için çözüldü, buharlı kaynak koşulları nedeniyle geç ısı transferi için muhasebe.Su buharı için nakliye denklemleri genellikle nem değişiklikleri takip etmek için kullanılır.Döksüz su damlaları ve sürekli hava fazı arasındaki ısı ve kütle transferi çift kaynak koşulları ile modellenmiştir.
Multifa Modeling: Discrete Stage vs. Eulerian-Eulerian
Soğutma kuleleri için sprey nozulları veya ışın dolguları ile, ayrık faz modeli (DPM) en pratik yaklaşımdır.Bu, su damlacıklarını, kütle değişimi, momentum ve DPM sürekli hava fazı ile enerjik olarak verimlidir, çünkü sadece bir Lagrangian çerçevesi içinde parçacığı çözer, ancak hava fazı Eulerian çerçevede çözülebilir.
Uygulamada, büyük soğutma kuleleri için birçok ticari CFD çalışması, DPM'yi çok sayıda parselle (yüzlülükler binlerce) istatistiksel yakınlaşma elde etmek için kullanır.Dört boyut dağılımı genellikle nozul üreticisi verilerine göre belirlenir veya buharlı dağıtım için kullanılabilir.Daha gelişmiş yaklaşımlar ikincil kırar.
Geçerlilik ve Doğrulama
Hiçbir CFD modeli deneysel verilere karşı geçerli değildir. Soğutma kuleleri için, geçerlilik genellikle tahmin edilen su çıkışı sıcaklıklarını, hava sıcaklıklarını ve nem profillerini karşılaştırır ve doğrulanan veri setlerini ölçen EPRI soğutma kule performans eğrilerini ve yayınlanan çalışmaların yapıldığına işaret eder (KaV/L) ve Merkel sayılarını uygun sınır koşulları ve ağ kararları kullanılır.
Medeniyet çalışmaları önemlidir; büyük bir doğal taslak kule için tipik bir ağ, 2-10 milyon hücreden oluşabilir, sprey nozullarına yakın rafineriler, bölge ve kule duvarları. yapılandırılmamış tetrahedral ağlar genellikle karmaşık geometriler için kullanılırken, hex-core ağlarında doğruluk artırılabilir. ANSYS Fluent yüksek gradientler ile bölgelere ağ adaptasyon araçları sağlar.
Soğutma Kulesi için CFD Simülasyonlarda Anahtar Parametreler Etkililik
Etkililik birden çok parametrenin dikkatli bir şekilde tanımlanması gerekir. Etkililik, mümkün olan en yüksek ısı reddedilmesine veya eşdeğer bir şekilde reddedilen gerçek ısı oranı olarak tanımlanır, yaklaşım sıcaklığı ( soğuk su sıcaklığı ve ıslak-bulb sıcaklık arasındaki fark).
Geometri ve Meşrular
Bir soğutma kulesinin geometrisi kule kabukunu (height, çapında, şekil), su dağıtım sistemini (piping, nozullar), medyayı (tip, yüksek, paketleme yoğunluk), yedek devretme uzmanları ve fan yığını (mekanik bir kaynak kodu) içerir, çünkü her bireysel doldurma şekli doğal bir şekilde modellemek için kritiktir; bu göz ardı edilebilir medyadaki hız dağılımı ve basıncı azaltır.For CFD için, belirli bir basınç faktöründen ayrı olarak bölge ile ilgili olarak kullanılabilir.
Hesaplamalı ağ kule duvarları ve dolum elementleri üzerinde sınır tabakasını çözmeli. Yaklaşık 30-100 değeri k-epsilon modelini kullanırken duvar fonksiyonları için tipiktir, ancak daha düşük-Reynolds-sabitkiler gibi sabitleme modelleri için gereklidir.
Sınırlama Koşulları ve Parametreleri İşletim
Hava için iç sınır koşulları, su ısısı, göreceli nem ve rüzgar hızı / yol açma doğal rüzgar etkilerini göz önünde bulundurun.Su inlet durumu, sıcak su sıcaklığı ve düşüş boyutu dağılımına tabi tutulursa, bu da genellikle kulenin üst kısmındaki bir basınç çıkışının (doğal taslak için) veya fan çıkışının (aslıtlı bir taslak için) büyük bir hız alanı olarak tedavi edilir. kulenin sabit bir ısı kaybı katsayısıyla. kulenin dışına çıkmak için büyük bir basınç çıkışına tabi tutulur.
ANSYS Fluent, kullanıcı tarafından tanımlanmış işlevleri (UDFs) ile bu sınır koşullarını paralel olarak tanımlamaya olanak sağlar, çünkü kule yarısı boyunca non-uniform su dağılımı gibi.Birçok güç santralleri paralel olarak soğutma kulelerini çalışır; CFD, zamansal sınır koşullarını kullanarak tek bir modül veya çoğaltmak için zamansal sınırlar oluşturabilir.
Fiziksel Modeller ve Alt Modeller
Temel Eulerian-Lagrangian çerçevesinin ötesinde, birkaç alt model doğru etkinlik tahmin için kritiktir:
- [FONT=0]Evaporasyon modeli: [Dönetici: Fluent'in varsayılan şarj cihazı, ısı transfer analogına dayalı olarak, ısı transfer numarasının% 70-80'i kullanır.
- [FONT:0]Heat transfer korelasyonları: [Dönder:] Nusselt sayıyı damlacıklar için hesaplanan ampirik korelasyonlar kullanılarak hesaplanır, bu da düşüşe ve Prandtl sayılarına bağlıdır.
- [FONT:0]Radiation ısı transferi: [Döntgen: [Dönüşük: 0:0] Büyük doğal taslak kuleler güneş ışığına maruz kalıyor, radyasyon ısı geçişinin% 5-10'unu hesaplayabilir.
- [FONT:0]Fill modelleme: [Dönemli olarak, doldurma bölgesi genellikle cilt ısısı ve kitlesel kaynak terimleri ile göz ardı edilebilir bir medya olarak tedavi edilir.Bu kaynak terimleri Merkel'in teorisi veya Braun'un modelinden elde edilebilir, bu da soğutma kulesinin su hava sahasına etkinliği ile ilişkilendirir, geometriyi doldurur ve inlet koşullarını doldurur.
Soğutma Tower Analizi ve Optimizasyonu için CFD Kullanımının Faydaları
Soğutma kulesi tasarımı ve retrofitingi kabul edilmesi, ayrıntılı, uzaysal olarak fiziksel testlerin kolayca eşleştirilemeyeceği verileri ayrıntılı olarak çözme yeteneği nedeniyle önemli ölçüde büyüdü.
Maliyet ve Zaman Tasarrufları
Soğutma kulelerinin fiziksel testleri pahalı, özellikle de inşaat ve uzmanlıksız damlacıklar üretmek için aylarca süren büyük doğal taslak kuleler için. CFD simülasyonlar, yüksek performanslı bir hesaplama kümesinde birkaç gün içinde tamamlanabilir ve aynı zamanda birçok tasarımda değerlendirilmesine olanak sağlar. Örneğin, bir güç kullanımı için sprey nozulların iyileştirilmesini değerlendirmek isteyebilir.
Optimizasyon ve Sorun Gider
CFD, belirli bir site için en uygun kombinasyon bulmak için parametrik çalışmalar sağlar. ANSYS Fluent'in yerleşik optimizasyon araçları (örneğin, DesignXplorer) bu süreci yanıt yüzey yöntemleri veya genetik algoritmaları kullanarak otomatikleştirebilir.
Vaka Çalışması: Doğal Taslak Kulesi Performansı İyileştirme
Yaygın bir retrofit meydan okuması, yaşlanma doğal taslak kulelerin performansını geliştiriyor.Bir yayınlanan çalışmada (aşağıdaki bağlantıya bakın), mühendisler 120 metre uzunluğunda hiperbolik soğutma kulesini modellemek ve non-uniform su dağılımının, su akışını yeniden dağıtmaya ve kaymak için yüksek çözünürlükte bir alana çeviren bir akıştan indirildiğini açıkladılar; bu da genel bitki ısı verimliliğinde % 1.5 oranında artış sağladı.
[0]Bir ANSYS müşteri durumu soğutma kulesi optimizasyonu (PDF) ).
Soğutma Kulesi Önümsasyonları ve Limitleri
Onun gücüne rağmen, soğutma kulelerinin CFD modellemesi, uygulayıcıların simülasyon sonuçlarında aşırı güvenden kaçınmaları gerektiğini kabul eden birkaç zorlukla karşı karşıyadır.
C ⁇ kaynağı talep ediyor
Büyük bir soğutma kulesinin tam multifiziklerini çözün - türbülan bir hava akışı, yüzlerce binlerce damlalık trajektörleri, ısı transferi ve buharlaşma - önemli bir hesaplama kaynağı olarak DPM ile tek bir sabit devlet simülasyonu 64-core kümede 2472 saat sürebilir. Transient simülasyonları dinamik davranışları yakalamak için (örneğin, başlangıç kalıpları, rüzgar fışkırtma) daha pahalı.
Model basitleştirmeler ve varsayımlar
Ayrık aşama modeli, damlacıkların birbirleriyle etkileşime girmediğini varsayıyor (örneğin, Eulerian multifaksiyonu takip eden) Bu etkileşimleri yakalayabilir, ancak özellikle de yüksek hesaplama maliyeti nedeniyle nadiren kullanılabilir.
Veri gereksinimleri ve geçerlilik
Doğru CFD ayrıntılı giriş verileri gerektirir: düşük boyutlu dağıtım, malzeme özellikleri (küre transfer alanı, baskı düşüş katsayısı) ve çevre koşulları. Bu veriler, situ oluşturmak için genellikle özel veya zor durumda. Bir kulenin gerçek performansı, sürekli model güncelleme ve daha güvenilir tahminler olmadan tasarımdan sapmak için tasarımdan sapmak için tasarlanabilir.
Soğutma Tower CFD'de Future Trends and Innovations in Soğutma Tower CFD
Soğutma kulesi simülasyonu geleceği, doğruluk, hız ve kullanılabilirliği artırmak için ortaya çıkan teknolojilerle bütünleşmekte.
Makine Öğrenme Entegrasyonu
Makine öğrenimi, çevre sıcaklıklarının, nem ve su yüklemesinin durdurulması için gerekli olan yüzlerce makülalı modelle eğitim edilebilir. Örneğin, ANSYS, bu entegrasyonu kolaylaştıran bir sinir ağı, beklenen güneş enerjisi laboratuvarında, doğal taslakların performansını tahmin etmek için benzer yaklaşımlar kullanılmaktadır.
[0]NREL soğutma kulesi modellemesi için makine öğrenimine ilişkin rapor (PDF)).
Gerçek Zamanlı Simülasyon ve Dijital Twins
Dijital ikiz, sensör verileri ile sürekli olarak güncellenen fiziksel bir varlık temsilidir. soğutma kuleleri için, CFD'den elde edilen dijital ikiz, bozulmayı öngörebilir, bakım aralıklarını önerir ve yetersizlik sağlar. ANSYS Twin Builder, mühendislere CFD-derived bileşen modellerini içeren sistem düzeyinde modeller oluşturmalarını sağlar. Bu yaklaşım, özellikle de enerji endüstrisindeki trafiğe uygun şekilde işletmeye ihtiyaç duyan yaşlanma tesislerini sağlamaktır.
Yüksek performanslı Hesaplama ve Bulut Simülasyonu
Kripto simülasyonlarının maliyeti ve zamanı, bulut tabanlı HPC hizmetlerinin kullanılabilirliği ile azaltılır. ANSYS Cloud, mühendislerin daha fazla ağ ve daha fazla parçacıkla daha fazla uygulama simülasyonları çalıştırmasına izin veren ölçeklenebilir kaynaklar sunar. Bu, normal tasarım çalışmaları için birkaç Eulerian-Eulerian multifazegen modeli ile tam olarak çalıştırmaya devam eder.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
C ⁇ Akışkanlar Dinamikleri ANSYS Fluent kullanarak, elektrik santrallerinin verim ve su arasındaki karmaşık etkileşimleri sağlayarak, kanallama modeli gibi daha doğru performans tahminlerini devrime sahiptir ve temsil talebi dikkatli bir şekilde doldurur, ancak doğru bir şekilde doğrulanan durumlarda, CFD bitki verimliliği ve maliyet tasarrufu ile önemli gelişmelere yol açan sonuçları sunabilir.
İleriye baktığımızda, makine öğrenimi ile CFD entegrasyonu, gerçek zamanlı izleme ve dijital ikizler, hem yeni tasarımlar hem de mevcut bitkilerin geri yüklemesi için vazgeçilmez bir araç haline getirecek.Çevre düzenlemeleri ve daha yüksek verimlilik artışı talep ettiği gibi, simülasyon performanslarını doğru bir şekilde tahmin etme yeteneği güç üreticileri için kritik bir rekabetçi avantaj olacaktır.
[0]Learn, termal yönetim için ANSYS Fluent hakkında daha fazla bilgi sahibi ([Düzen: 1).