復雜建筑物對近場擴散影響的數值與風洞模擬的比較分析

郭棟鵬，閆 函，姚仁太，肖雪夫，范 丹

(1.中國原子能科學研究院，北京 102413；2.太原科技大學環境科學與工程系，太原 030024；3.山西省環境科學研究院，太原 030027；4.中國輻射防護研究院，太原 030006)

0 引言

建筑物周圍的流動通常決定污染物的擴散特征，特別是城市區域以及復雜建筑物群之間流動的相互作用，使污染物進入大氣中時，擴散受近場尾流中復雜、不穩定的流動控制，造成地面濃度顯著不同于沒有建筑物存在時的結果［1-2］。

近年來，一些預測模型與診斷模型已經發展用來估算簡單建筑物周圍與城市建筑物群周圍的流動與污染物的擴散，然而，這些模型均不能理想地模擬小尺度范圍內建筑物周圍的流場結構與污染物的擴散規律［3］。關于小尺度范圍內建筑物對彌散的影響，過去通常使用風洞模擬試驗對其進行定性的研究，并且風洞試驗是公認的有效的模擬方法，然而該方法僅能給出有限點的污染物彌散規律，而且該方法通常受到相似準則的限制，因此，風洞試驗對精確地估算建筑物周圍大氣彌散還是有一定困難，特別是當建筑物結構比較復雜時。

隨著計算流體力學(CFD)模擬技術的不斷發展，CFD技術已逐漸用于預測各種建筑物環境下大氣污染物的擴散規律，CFD數值模擬技術通常不受相似準則等條件的限制，并且CFD可以給出整個模擬區域內流場結構與污染物的擴散規律。LEITL等人［1］分別用風洞試驗與CFD技術研究了U型建筑物對污染物遷移與擴散的影響，研究結果表明，CFD技術模擬結果與風洞試驗結果吻合性較好。Gousseau等人［4］用CFD技術模擬了城市街區復雜建筑物群對污染物彌散的影響，并用相應的風洞試驗對其模擬結果進行驗證，結果表明，CFD技術模擬結果與風洞試驗結果吻合較好，并且研究表明CFD能較好地模擬建筑物群對流動與擴散的影響。Dejoan等人［5］用CFD技術模擬了與MUST(Mock Urban Setting Test)現場試驗相同建筑物群對周圍流動與擴散的影響，并用該現場試驗結果對CFD模擬結果驗證，結果表明，CFD技術模擬結果與現場試驗結果較好地吻合。在我國，一些研究者采用CFD技術研究了建筑物對流動與污染物擴散的影響［6-7］，并用相應的風洞試驗結果進行驗證［8］，而對復雜建筑物群對流動與污染物擴散的影響尚缺乏相關的研究。

本研究針對某一特定幾何形狀建筑物(A)上方有若干個通風管排放情形(通風管排放廢氣)，通過開展風洞模擬試驗與CFD數值模擬探討分析其周圍新建一較高建筑物(B)對建筑物A周圍流動與擴散的影響，模擬城市街區建筑物結構見圖1。建筑物B高度為38m左右，東距建筑物A很近，最近處僅為12.26m。建筑物A高度為24m，建筑物A頂有化學實驗室排放廢氣的通風管200余個，在建筑物A的東部和南部還分布著許多家屬樓。

圖1 模擬城市街區主要建筑物結構Fig.1 The main buildings of street canyons for simulation

分別采用風洞試驗與CFD技術軟件STAR-CD提供的k-ε(RNG：Renormalization group)模型，對某城市地區來流與建筑物B正面垂直情況下，擬建建筑物B前后對周圍流場及其對附近A建筑物頂部污染源所排污染物擴散規律的影響進行研究，并用風洞試驗結果對CFD數值模擬結果進行驗證。通過研究，一方面可以滿足解決實際問題的需要；另一方面，便于我們進一步認識和揭示建筑物近場流動和擴散規律，有助于我們今后開發和改進回流空腔區和尾流區污染物遷移的預測模式［2］。

1 風洞試驗模擬

1.1 大氣環境風洞及模型

試驗在中國輻射防護研究院大氣邊界層風洞試驗室進行，風洞為直流吹式，洞體全長36m，試驗段長24m，寬1.5m，高1～1.4m，試驗段頂板可調，以減小縱向壓力梯度。試驗段風速范圍為0.2～9m/s。通過在試驗段入口調節氣流分布模擬中性大氣邊界層流動。試驗以1∶200制作模型，風洞試驗模型見圖2(a)。

1.2 相似準則

根據相似理論，兩個流動系統相似必須滿足一套確定的相似準則，除要求模型與原型之間實現幾何相似外，還要求運動相似和動力相似以及邊界條件相似。

本項試驗中，運動相似取上游風廓線指數和近地層大氣湍流強度相似的判據，動力相似取雷諾數自準相似準則，即使得進入模型區氣流的特征湍流雷諾數足夠高。這樣，在一定試驗風速條件下，可確保試驗模型和現場原型氣流之間實現動力學相似［9］。

圖2 風洞試驗和數值模擬模型Fig.2 Wind tunnel model and numerical simulation model

試驗中，進口氣流滿足以下條件：近地層平均風廓線冪指數P=0.28；試驗段50mm高度處為2.4m/s的來流風速(對應于現場10m高處2.4m/s的年平均風速)；建筑物A(H=120mm)頂部處氣流特征雷諾數Re=19200，實現雷諾數自準。通過調整試驗段入口處的速度車和試驗段底板陣列布置的粗糙元，調節來流速度廓線和湍流強度分布，近地面50mm高度湍流強度約為0.25，500mm高度湍流強度約為0.07左右(現場近地面附近10m高度湍流強度大于0.2，高空100m處湍流強度約為0.08左右)，風洞試驗段入口風廓線、湍流強度廓線見圖3。

1.3 測量技術

利用熱線風速儀二維探頭(X型)進行速度測量，X型熱線探頭由兩根長度為1.25mm、直徑5μm的鍍鉑鎢絲交叉布置構成，測量輸出電壓信號經A/D卡信號采集處理，可確定平均速度分量U和W以及脈動速度分量的方差和協方差。示蹤擴散試驗選用C2H4作為示蹤氣體，排放源在建筑物A的頂部，排氣沒有動力抬升，為了較好地模擬其污染物的排放，將建筑物A的頂部做成一個空腔氣室，在氣室的頂部各開若干個小孔(直徑φ=2mm)，將示蹤氣體導入空腔氣室，適當地控制排氣流量，源強為500ml/min，用氣相色譜儀分析樣品濃度。

圖3 風洞試驗與數值模擬來流廓線Fig.3 Normalized velocity and turbulent intensity profiles of numerical simulation and wind tunnel experiment

2 數值模擬

使用STAR-CD3.26作為計算平臺，為了與風洞試驗結果比較，數值模擬的計算區域設為24m×1.5m×1.0m(長×寬×高)，模型構筑物見圖2(b)，網格結構采用具有良好拓撲結構的六面體網格，計算區域網格總數約為600萬，區域內最大網格尺寸為20mm，最小網格尺寸為1mm。模擬過程邊界層入口邊界條件風廓線、湍流廓線、模型頂部處風速以及污染源排放條件均與風洞試驗相同，入口風廓線、湍流強度廓線見圖3。出口邊界條件采用完全發展的出流邊界條件，地面設置一定的粗糙度，頂部與兩側邊界設為光滑，建筑物邊界采用無滑移壁面。本次計算不考慮熱量交換，即中性層結。

考慮到模擬的建筑物群附近流動屬于銳體繞流，其流動具有分離、回流等復雜特征。標準k-ε湍流模型不能準確地模擬銳體繞流的復雜流動特征，而k-ε(RNG)湍流模型能夠較好地模擬銳體的繞流問題［6］，所以本文選用 k-ε(RNG)模型封閉 N-S 方程進行計算，該模型的基本方程組由連續方程、動量方程組成，不直接求解瞬時的N-S方程，而是引入了關于湍動能k和耗散率ε的方程，兩方程采用各向同性的湍動粘度來計算湍流應力。

(1)質量守恒方程

(2)動量守恒方程

(3)k-ε(RNG)湍流模型方程

式中：fx、fy、fz為運動阻力；p 為環境大氣壓力；ρ為環境大氣密度；k為湍流動能；ε為湍流耗散率；μt為湍流粘性；Sij為平均應變率張量；PT為湍流應力；PB為浮力應力。湍流模型常數值見表1。

表1 湍流模型常數Table 1 Turbulence model constants

3 結果分析與比較

3.1 建筑物群對流場的影響

分別采用CFD技術與風洞試驗研究了有、無建筑物B時，建筑物群對流場結構的影響。此處僅呈現建筑物B存在的情況下的流場結構特征。為比較方便，CFD數值模擬與風洞試驗選擇相同測點進行比較，測點的位置見圖4。CFD技術模擬與風洞試驗研究建筑物群對其周圍流場影響的歸一化速度比較結果見圖5。不同位置處湍流強度變化的CFD數值模擬與風洞試驗比較結果見圖6。

圖4 數值模擬與風洞試驗測點位置Fig.4 Measurement points location in numerical simulation and wind tunnel experiment

圖5 數值模擬與風洞試驗歸一化速度比較結果Fig.5 Dependence of normalized velocity profiles for numerical simulation and wind tunnel experiment on height

圖6 數值模擬與風洞試驗湍流強度比較結果Fig.6 Dependence of turbulent intensity profiles for numerical simulation and wind tunnel experiment on height

由圖5、圖6可知，k-ε(RNG)模型能較好地模擬建筑物群對流場的影響，并且與風洞試驗結果吻合，均表現為由于建筑物的影響使建筑物頂上、回流區范圍內速度減小，從建筑物頂開始的下風向，在近尾流區(包括回流區)風速顯著減小，湍流強度顯著增大，湍流強度較大的區域主要出現在回流區附近。在下風向0.5H(H3)處湍流強度增大到0.6左右，同時湍流動能也達到最大，此時速度虧損達到最大，隨著下風距離的增大，氣流混合逐漸均勻，湍流強度逐漸減小。

圖7為有、無建筑物B情況下，建筑物群對流場結構的影響，由圖7可見，建筑物B存在時對近場氣流分布的影響明顯大于無建筑物B時的情形，表現為受影響范圍增大，顯著的特征是由于建筑物的存在，使得建筑物下風向速度明顯減小、速度虧損明顯增大。在建筑物B背風側會出現較大范圍小風速區域，主要是該區域內空腔和尾流的存在造成的。氣流的側向繞行，導致建筑物B外側出現較高風速值。但是隨下風距離的增大，兩者均逐漸恢復到接近來流狀態。

3.2 建筑物群對濃度場的影響

流場決定污染物濃度分布，濃度分布反應了流場的特征［8］。本次風洞試驗在有、無建筑物B的情況下，分別對其下風向不同距離地面濃度場進行測量，圖8為風洞試驗地面采樣點分布圖。CFD數值模擬過程同樣選擇有、無建筑物B的情況下，建筑物群對污染物擴散的影響進行模擬。

為了驗證k-ε(RNG)模型對污染物擴散模擬的合理性，引入了統計學上吻合因子(FAC：factor)、歸一化均方誤差(NMSE：the normalized mean squareerror)與部分偏差(FB：fractional bias)對相同位置處CFD技術模擬結果與風洞試驗測量結果進行統計分析［10］，為方便比較，本文采用歸一化濃度計算不同位置處濃度值K=進行相互驗證分析，其中C*為下風向不同距離處的體積濃度值，U為環境風速，Q為源強(煙羽的體積排放速率)。

圖7 建筑物群周圍流場結構模擬結果Fig.7 The simulation results of flow field structure around the buildings

圖8 風洞試驗地面濃度采樣點分布Fig.8 Measurement points location of ground concentration in wind tunnel experiment

其中：

式中，Kn為數值模擬不同點的歸一化濃度值；Km為風洞試驗不同點的歸一化濃度值；Kˉn為數值模擬所有測點歸一化濃度的平均值；Kˉm為風洞試驗所有測點歸一化濃度的平均值；K為風洞試驗與數值模擬所有測點歸一化濃度差的平均值。

由模擬結果與試驗測量結果之比的分布函數表征模擬和試驗數據之間的吻合程度。如果比值總數的50%集中在1/a～a之間，就說吻合因子為a，一般情況下，a取2或5，即FAC2(或FAC5)≥50%，同時NMSE＜4，|FB|＜0.3認為模擬結果與試驗結果吻合性較好［10］。

有、無建筑物B情況下，排放源下風向不同距離處歸一化地面濃度的CFD模擬與風洞試驗吻合因子比較結果見圖9，表2為CFD數值模擬與風洞試驗結果地面歸一化濃度的統計學分析。

表2 數值模擬與風洞試驗地面濃度統計學分析Table 2 Validation metrics for the normalized concentration of numerical simulation and wind tunnel results

由圖9可知，無論有、無建筑物B，CFD模擬結果與風洞試驗結果的吻合因子均在1/5～5的范圍內，無建筑物B時，污染物會在建筑物A中間積聚形成高濃度區，風洞試驗最大濃度主要分布在C7采樣點附近(見圖8)，最大濃度為7.83×10-3m-2，CFD數值模擬最大濃度為8.16×10-3m-2，同樣在C7采樣點附近。當建筑物B存在時，由于建筑物尾流高湍流度的影響，較大程度地稀釋空氣濃度，表現為污染物在y方向散布增大，地面濃度減小。高濃度區仍出現在建筑物A中間，風洞試驗地面濃度最大值為1.06×10-3m-2，出現在C5采樣點附近，該值約為沒有建筑物B時的最大濃度的0.14；數值模擬最大濃度為2.06×10-3m-2，同樣出現在C5采樣點附近，該值約為沒有建筑物B時的最大濃度的0.25倍。綜合分析表明，CFD數值模擬結果對建筑物后方濃度的模擬結果均高于試驗值，但是隨著下風方向距離的增加，計算值與試驗值逐漸接近，主要是因為CFD技術中所有模型均較高的估算了建筑物后方的回流［8，11］。

圖9 有、無建筑物 B情況下，風洞試驗與CFD模擬結果歸一化比較Fig.9 CFD validation of normalized concentrations with B building and without B building

由CFD數值模擬與風洞試驗結果可知，由于建筑物B的存在，背風側尾流區風速明顯減小、湍流強度顯著增大，以及由于建筑物下風向尾流、空腔區的作用，使得建筑物A頂部排放的污染物向上抬升，并向建筑物A的上風向夾卷，在兩個建筑物之間形成局部高濃度區，而在沒有建筑物B存在時在建筑物A迎風側觀測的污染物濃度為零。當建筑物B存在時，可以觀測到污染物被夾卷輸送到建筑物B的頂部(C2)和迎風側地面(C1)。

由表2可知，有、無建筑物B的情況下，FAC2與FAC5均大于50%，NMSE均小于4，|FB|均小于0.3，即從統計學上分析，CFD技術能較好的模擬復雜建筑物群對流動與擴散的影響。

為了進一步說明，建筑物群對流動與污染物擴散的影響，同時進行了PIV流動顯示研究。用液體石蠟油霧發生器產生的油霧從模型通風口排放，利用激光照射煙流，由照相機記錄獲得煙流彌散形狀照片。圖10分別給出了其中一個有、無建筑物B時風洞試驗的煙流顯示對比結果。

圖10 風洞試驗煙流顯示結果Fig.10 Flow visualization of wind tunnel experiments with B building and without B building

由圖10可知，建筑物B的存在，污染物煙羽明顯向建筑物A上風向輸送，使得建筑物A頂部排放的污染物向上抬升，并向建筑物A的上風向夾卷，在兩個建筑物之間形成局部高濃度區，并且在建筑物A下游形成了一個較大的高濃度區。該結果支持了本研究風洞測量結果與數值模擬結果。在煙流顯示試驗中，發現在建筑物背風側，煙羽混合并不是完全均勻，試驗中觀測到煙羽渦流中的低濃度區域，但有時煙羽的積聚較為嚴重。此外，建筑物近場尾流中，煙羽分布狀況隨時間變化較為顯著。在沒有建筑物B存在時，建筑物A迎風側沒有觀測到污染物的聚集，建筑物A下游污染物濃度相對較低。

總之，風洞試驗煙羽流顯結果表明，建筑物B下風向尾流區的作用使得污染物向排放源上風向夾卷，在兩個建筑物之間形成一個高濃度區，在建筑物A下游形成了一個較大的高濃度區。

4 結論

通過風洞模擬試驗與CFD數值模擬相結合，研究了復雜建筑物群對流動與擴散的影響，分析了某擬建建筑物B對原有建筑物A頂部排放污染物所產生的地面濃度的影響。從統計學上分析了CFD數值模擬結果與風洞試驗結果的吻合性，分析結果表明，CFD數值模擬結果與風洞試驗結果的吻合較好，變化趨勢基本一致。

CFD數值模擬與風洞試驗結果均表現為，建筑物對污染物彌散的影響表現出非均勻、非定常等特征；當建筑物B不存在時，污染物的最大濃度值分別約為建筑物B存在時的0.25倍與0.14倍，有、無建筑物B的情況下，FAC2與FAC5均大于50%，NMSE均小于4，|FB|均小于0.3。煙流顯示試驗中觀測到煙羽渦流中的低濃度區域，但有時煙羽的積聚較為嚴重。下一步的研究重點是驗證各種湍流模型對復雜建筑物群對流動與擴散影響模擬的有效性，以及不同風向條件下，各種湍流模型模擬結果的合理性。

綜合分析表明，對于復雜建筑物群對周圍流動與污染物擴散影響的模擬，采用風洞試驗和CFD數值模擬技術相結合的方法是一種較為有效的途徑，特別是當建筑物結構比較復雜時，數值模擬技術更加能顯現出其對流場和污染擴散模擬的優點，并且風洞試驗可以為數值模擬提供充足、有效的檢驗資料。

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