基于活塞效應的隧道埋深對地鐵車站通風換氣性能的影響

陳　超，李小娜，李　瓊，袁浩庭，王陸瑤，李亞茹

(1.北京工業大學 建筑工程學院，北京　100124；2.北京工業大學 綠色建筑環境與節能技術北京市重點實驗室，北京　100124)

隨著城市地鐵的迅速發展，地鐵環境問題已經愈來愈引起人們的關注[1-2]。地鐵列車在區間隧道內高速行進過程中產生活塞效應，從而帶動區間隧道和車站內空氣流動，并通過車站出入口、風井與外界進行通風換氣[3]。如果對活塞效應加以有效利用，將對地鐵車站空氣環境改善起到積極作用。

基于活塞效應對地鐵車站空氣環境改善的積極作用，國內外學者做了許多相關的研究。楊暉[4]通過計算分析列車進出站過程中車站各區域空氣的流速變化和流場分布，提出活塞效應的有效利用不僅可以減少乘客的不舒適感、改善車站內的空氣質量，而且對地鐵節能有積極作用。孫云雷等[5]關于活塞風與空調送風共同作用下地鐵車站的氣流耦合模型試驗結果表明，活塞風對地鐵車站內空氣環境的影響起主導作用。Peng Xue[6]通過CFD模擬分析，認為活塞風在各流動通道以特定的流出和吸入比流動，列車進站端風井比出站端風井對活塞風的影響更大。T. Moreno[7]通過對巴塞羅那市地鐵車站的空氣質量(PM, CO2和CO)進行高精度監測，發現單軌道的站臺結構主要依賴強制隧道通風減少車站的PM濃度，而雙軌道站臺結構僅依賴活塞效應即可維持車站內穩定的PM濃度。楊偉超等[8]采用室內污染物濃度演化單箱物理模型建立了地鐵空氣污染物控制方程，對站臺和區間隧道的CO2濃度變化特性進行了分析與評價。 Zhang Lin等[9]采用CFD模擬軟件針對地鐵車站換乘站內的CO和CO2濃度以及地鐵車站的通風效果進行分析，提出了1種可改善室內空氣品質和熱舒適性的通風模式。Chi-Ji Lin等[10]針對地鐵環控系統中開式系統活塞效應的影響因素進行了實測和模擬研究，指出在考慮利用活塞效應進行隧道通風時，通風井的長度是很重要的參數。Pope[11]等通過分析地鐵系統中影響通風的因素和空氣溫度后發現，當通風井的截面積為20 m2時，活塞風的空氣流動及地鐵車站的空氣溫度是令人滿意的。Zhao Yang[12]等人提出1種新型的地鐵環境控制系統，通過CFD模擬方法，分析了該控制系統下活塞風對車站舒適性及其節能效果的影響，并指出在不同城市應用該系統時節能效果不同。這些研究成果表明，活塞風對地鐵車站及隧道通風換氣有積極作用，而活塞風流動特性會受到列車運行速度、隧道結構(隧道長度及截面尺寸)、風井設置模式及尺寸等因素的影響[13]。但是關于隧道埋深對地鐵活塞效應及地鐵車站通風換氣性能影響的研究還較少。

本文以北京地鐵4號線靈境胡同車站及其兩側的區間為例，針對單風井設置模式[14]，根據所構建的隧道通風性能評價指標，采用計算流體力學軟件FLUENT 15.0[15]計算不同隧道埋深處地鐵車站及區間隧道各斷面空氣流動的壓力場和速度場，研究隧道埋深、風井橫截面積對地鐵車站通風換氣性能的影響規律，以期為地鐵系統活塞效應的有效利用提供設計依據和參考。

1　地鐵車站及區間隧道空氣流動壓力場和速度場的數值模擬

1.1　計算車站及其區間隧道的幾何結構及尺寸

靈境胡同車站為雙層島式車站，如圖1所示。站臺的長×寬×高為130 m×20 m×4.85 m；站臺兩端設有樓梯通向站廳，站廳的長×寬×高為90 m×20 m×3.3 m；站廳設有CB，CC和CD共3個地面出入口通道(簡稱通道)通向室外地面，CB通道橫截面的寬×高為6.0 m×2.5 m, CC和CD通道橫截面的寬×高均為4.5 m×2.5 m。

圖1　靈境胡同車站構造示意圖

圖2為該計算車站及其連接區間隧道的示意圖。車站左側區間隧道長982 m，隧道內凈空的寬×高為4.4 m×4.6 m；車站右側區間隧道長879 m，隧道內凈空的寬×高為4.4 m×4.6 m。車站兩端各設置1個風井，位置分別在距離車站站臺進站端100 m的區間隧道內(簡稱為風井VSA和風井VSB)，風井橫截面面積均為16 m2。

圖2　靈境胡同車站及其區間隧道相對位置示意圖(單位：m)

1.2　數值建模及網格劃分

采用Gambit軟件建立計算車站的全尺寸網格模型，如圖3所示。區間隧道采用結構型網格劃分，網格的長×寬×高為0.5 m×0.4 m×0.4 m；地鐵車站內部結構采用非結構性網格劃分，并且在氣流流動復雜區域進行網格加密處理[16]；模型的總網格數為3.1×106個。

圖3　車站及區間網格模型

1.3　邊界條件及模型求解

根據列車實際運行過程，應用FLUENT 15.0軟件的動網格模型，對列車運行過程中活塞效應隨時間的變化規律進行模擬。網格更新采用動態分層方式；區間與站臺的交界面采用滑動交界面進行耦合；列車運行速度均按照圖4所示實際高峰時段的列車運行速度進行賦值。西單站上行線(西單站→靈境胡同站→西四站)的列車先于西四站下行線(西四站→靈境胡同站→西單站)的列車行駛；自上行線列車起動開始計時，在52 s時上行線列車車頭開始經過風井VSB，在56 s時下行線列車車頭開始經過風井VSA；在82 s時2列列車均完全停靠在靈境胡同站站臺，在112 s時上行線列車駛離靈境胡同站；直至181和191 s時，2列列車均走完全程。

圖4　列車運行速度時程曲線

兩列車的運行時長分別為181和191 s，考慮到列車停止運行后活塞風會再繼續流動一段時間，故將動網格模擬時長設置為200 s。時間步長為0.02 s，每時間步長迭代運算20次，殘差收斂標準設為0.001；在t=0時，地鐵車站及隧道區間內的相對大氣壓力及速度均為0；t>0時，車站地面出入口及風井地面出口都為大氣壓力邊界，入口處邊界為動網格與靜網格耦合Interface面，即動網格區域(隧道)內的空氣受活塞壓力作用可以通過此面流至靜網格區域(風井及站臺站廳等)；忽略人員走動對空氣流動的影響。

采用k—ε湍流模型計算地鐵列車運行過程中產生的活塞效應；采用PISO算法計算瞬態運算中的速度與壓力的耦合問題。對流與擴散項的離散采用二階迎風格式，瞬態運算的時間離散采用一階隱式[14]。

1.4　模擬計算工況

靈境胡同站的埋深為15 m，風井的橫截面面積為16 m2。為分析隧道埋深和風井結構尺寸對地鐵活塞效應的影響，在實際隧道埋深及風井橫截面積的基礎上共設置7種計算工況，見表1。

表1　計算工況(Case set)

1.5　模擬計算方法的驗證(工況1)

1.5.1車站空氣速度分布特性

工況1條件下地鐵區間隧道和計算車站各斷面(沿列車行駛方向)平均瞬時風速隨時間的變化規律如圖5所示，圖5中正值表示向室外排風，負值表示從室外引入新風。由圖5可知：當兩列車相向駛向計算車站過程中(0～82 s)，由于上行線的列車先行，上行區間風井VSB處的風速先于其他斷面增大，各斷面排風速度也隨著列車運行速度的增加而增加，在兩列車經過風井VSA和VSB時，風井斷面風速會出現驟降，這時大部分空氣從計算車站站臺通過通道向室外排風；當兩列車同時停泊在計算車站的站臺上時(82～112 s)，各斷面仍處于排風狀態，這主要是由空氣流動的延遲性導致的；在兩列車同時駛離車站進入區間隧道過程中，處于排風狀態的風井和通道排風的風速驟減為0，然后變為進風狀態，室外空氣通過風井和通道被引入，直至列車完全停止并延后一定時間(200 s)止，地鐵區間隧道及車站各斷面的風速才逐漸降低為0。

圖5地鐵區間隧道和車站各斷面平均風速隨時間變化的曲線

1.5.2計算方法有效性驗證

為了驗證應用FLUENT軟件的網格模型進行模擬的有效性，仿真模擬通道CB的平均瞬時風速；然后實測通道CB的平均瞬時風速，實測時采用Testo-435型風速儀(量程范圍為0～500×10-6m·s-1，精度為±50×10-6m·s-1，分辨率為1×10-6m·s-1)，測點選取通道CB斷面中心距地面高度1.5 m處，數據記數頻率為1次·s-1；將模擬值與實測值進行比較，結果如圖6所示。由圖6可知：兩者隨時間變化的趨勢一致，只是實測值稍大于模擬值。出現誤差的原因有：一是因為實測過程中人員走動對空氣流動的擾動作用；二是因為受現場實測條件限制，實測結果的精準性稍差。由此說明，該模型是正確的、合理的，可以用于模擬分析隧道埋深和風井截面面積對地鐵活塞效應的影響。

圖6　實測斷面平均瞬時風速的模擬值與實測值對比

2　地鐵車站通風換氣性能評價指標

(1)

(2)

(3)

(4)

3　模擬計算結果分析

3.1　隧道埋深對車站通風換氣性能的影響

3.1.1隧道埋深與活塞風速

取工況1、工況2和工況5，即只改變隧道埋深，不改變風井的橫截面面積，采用上述模擬方法，模擬得到各風井和通道斷面的平均瞬時風速隨隧道埋深的變化規律分別如圖7和圖8所示。由圖7和圖8可知：風井與通道斷面的平均瞬時風速隨時間的變化規律相同，均隨著隧道埋深的增加而降低。

圖7不同風井斷面平均瞬時風速與隧道埋深的關系曲線

圖8　不同通道斷面平均瞬時風速與隧道埋深的關系曲線

3.1.2隧道埋深與隧道進/排風量

根據圖8和圖9所示平均瞬時風速曲線，分別采用式(1)—式(4)計算得到不同隧道埋深時各風井和通道的排風量和進風量，見表2。

表2　不同隧道埋深時風井和通道的通風量(工況1、工況2及工況5)

由表2可知：隨著隧道埋深的增加，風井、通道的進風量及排風量，以及總排風量和總進風量均逐漸減少；當隧道埋深由15 m(工況1)增加到35 m(工況5)時，風井的排風量從9 141 m3減少到6 558 m3，減少了28.3%；風井和通道的總進風量從5 222 m3減少到3 834 m3，減少了26.6%，說明活塞風對地鐵車站通風換氣的積極作用被削弱。

3.2　風井橫截面面積對車站通風換氣性能的影響

3.2.1風井橫截面面積與活塞風速

取工況2、工況3及工況4，即隧道埋深不變，只改變風井的橫截面面積；采用上述模擬方法，模擬得到各風井和通道斷面的平均瞬時風速隨風井橫截面面積的變化規律如圖9和圖10所示。由圖9和圖10可知，風井橫斷面的活塞風速由于橫截面面積的增加而有所降低，而通道橫載面的平均瞬時風速變化不大。

圖9不同風井橫截面面積時風井斷面平均瞬時風速變化曲線

圖10不同風井橫截面面積時通道平均瞬時風速變化曲線

3.2.2風井橫截面面積與隧道進/排風量

根據圖9和圖10所示平均瞬時風速曲線，分別采用式(1)—式(4)計算得到風井及通道的排風量和進風量，見表3。由表3可知：隨著風井橫截面面積的增加，風井、通道的進風量和排風量，以及總排風量和總進風量均逐漸增加；當風井橫截面積由16 m2(工況2)增加到25 m2(工況4)時，風井的排風量由7 849 m3增加到9 814 m3，增加了25%；風井和通道的總進風量由4 527 m3增加到4 921 m3，增加了8.7%。說明增加風井的橫截面面積，對有效利用活塞風改善地鐵隧道通風換氣性能具有積極作用。

表3　不同風井橫截面面積時風井和通道的通風量(工況2、工況3及工況4)

3.3　基于隧道通風性能的隧道埋深—風井橫截面面積取值的平衡

由以上分析可知，隧道埋深的增加將直接導致活塞風對地鐵隧道通風換氣積極作用的削弱，而適當增加風井的橫截面面積可有效平衡隧道埋深帶來的不利影響。因此，對工況1—工況7，模擬各風井和通道斷面處的平均瞬時風速，再根據式(1)—式(4)計算得到各工況下風井的排風量及風井和通道的總進風量，如圖11所示。由圖11可知：當隧道埋深由15 m分別增加到25和35 m時，如果將風井橫截面面積相應地從16 m2增加到20和25 m2(工況1，工況3和工況7)，風井的排風量分別為9 141， 9 005， 8 462 m3；風井和通道的總進風量分別為5 222， 4 745， 4 238 m3。可見，適當增加風井橫截面面積，可有效平衡由于隧道埋深增加而引發活塞風對地鐵系統通風性能的減弱。

圖11　各工況下風井的排風量及風井和通道的總進風量

4　結　論

(1)隧道埋深由15 m增加到35 m，風井的橫截面面積不變，則風井的排風量從9 141 m3減少到6 558 m3；風井和通道的總進風量從5 222 m3減少到3 834 m3。說明隧道埋深的增加不利于地鐵車站的通風換氣。

(2)隧道埋深不變，風井的橫截面積由16 m2增加到25 m2，則風井的排風量由7 849 m3增加到9 814 m3；風井和通道的總進風量由4 527 m3增加到4 921 m3。說明增加風井橫截面面積，對有效利用活塞風改善地鐵車站的通風換氣性能具有積極作用。

(3)隧道埋深由15 m分別增加到25和35 m，如果將風井橫截面面積從16 m2增加到20和25 m2，則可有效平衡由于隧道埋深增加而引發的活塞風對地鐵系統通風性能作用的減弱。

[1]葉曉江，連之偉，蔣淳瀟，等. 上海地鐵站臺環境質量分析[J]. 建筑熱能通風空調，2009,28(5):61-63.

(YE Xiaojiang, LIAN Zhiwei, JIANG Chunxiao, et al. Analysis on Environmental Quality in Shanghai Metro Stations[J]. Building Energy & Environment, 2009,28(5):61-63.in Chinese)

[2]王子甲,陳鋒,施仲衡. 北京城市軌道交通中遠期能耗預測研究[J]. 中國鐵道科學, 2013,34(3):133-136.

(WANG Zijia, CHEN Feng, SHI Zhongheng. Prediction on Medium and Long Term Energy Consumption of Urban Rail Transit Network in Beijing[J]. China Railway Science, 2013,34(3):133-136.in Chinese)

[3]陳超，潘嵩，李真真，等. 地鐵活塞效應對地面出入口引入新風流動特性的影響[J]. 重慶大學學報，2011,34(增刊)：100-105.

(CHEN Chao, PAN Song, LI Zhenzhen, et al. The Influence of Subway Piston Effect on the Fresh Air Introduced from Entrances[J]. Journal of Chongqing University,2011,34(Supplement):100-105.in Chinese)

[4]楊暉. 地鐵列車活塞風對站臺空氣環境影響的數值模擬[J]. 北京建筑工程學院學報，2007，23(2)：8-13.

(YANG Hui. Numerical Simulation of Piston Wind on Platform Air Environment[J]. Journal of Beijing University of Civil Engineering and Architecture, 2007，23(2)：8-13.in Chinese)

[5]孫云雷，王麗慧. 地鐵活塞風與空調送風耦合的溫度場的試驗研究[J]. 流體機械，2012，40(11)：54-58.

(SUN Yunlei,WANG Lihui. Experimental Study of Temperature Field of the Piston Wind and Air-Conditioning Airflow Coupling[J]. Fluid Machinery,2012, 40(11):54-58.in Chinese)

[6]XUE P, YOU S J, CHAO J Y, et al. Numerical Investigation of Unsteady Airflow in Subway Influenced by Piston Effect Based on Dynamic Mesh[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2014, 40 (2): 174-181.

[7]MORENO T，PéREZ N，RECHE C，et al. Subway Platform Air Quality: Assessing the Influences of Tunnel Ventilation, Train Piston Effect and Station Design[J]. Atmospheric Environment, 2014, 92: 461-468.

[8]楊偉超, 彭立敏, 艾小冬. 地鐵內空氣品質的動態變化特性分析[J]. 鐵道科學與工程學報，2009，6(6)：54-58.

(YANG Weichao,PENG Limin,AI Xiaodong. Analysis of Dynamic Evolution Characteristics on Air Quality inside Subway[J]. Journal of Railway Science and Engineering，2009,6(6):54-58.in Chinese)

[9]ZHANG Lin, FENG Jiang, T T Chow, et al. CFD Analysis of Ventilation Effectiveness in a Public Transport Interchange[J]. Building and Environment, 2006，41(3)：254-261.

[10]LIN C J,CHUAH Y K,LIU C W. A Study on Underground Tunnel Ventilation for Piston Effects Influenced by Draught Relief Shaft in Subway System[J]. Applied Thermal Engineering，2008,28(5/6)：372-379.

[11]POPE C W,NEWMAN D G, Henson D A. The Factors Affecting Draught Relief and Air Temperature in an Underground Metro System[C]//Tenth International Symposium on Aerodynamics and Ventilation of Vehicle Tunnels. November, Boston, USA：BHRG, Publication，2000：43.

[12]YANG Zhao, SU Xiangchao, MA Feng, et al. An Innovative Environmental Control System of Subway[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2015, 147:120-131.

[13]王韋,王建宇,陳正林. 隧道中高速列車活塞風及空氣阻力的計算[J].中國鐵道科學, 1999，20(1): 9-16.

(WANG Wei, WANG Jianyu, CHEN Zhenglin. Piston Wind of High-Speed Train in Tunnel and Air Resistance Calculation[J]. China Railway Science, 1999，20(1): 9-16.in Chinese)

[14]陳超，嚴樂，潘嵩，等.基于活塞效應的地鐵隧道風井設置優化方法[J].中國鐵道科學，2015,36(6): 70-77.

(CHEN Chao,YAN Le,PAN Song, et al.Optimal Setting of Air Shafts for Subway Tunnel Based on Piston Effect[J].China Railway Science，2015,36(6):70-77.in Chinese)

[15]馮煉,劉應清.地鐵通風網絡的數值分析[J].中國鐵道科學, 2002,23(1): 133-135.

(FENG Lian, LIU Yingqing[J]. Numerical Simulation Analysis of Ventilation Network in Subway [J]. China Railway Science, 2002,23(1): 133-135.in Chinese)

[16]MARTA López González, MóNICA Galdo Vega, JESúS Manuel Fernández Oro, et al. Numerical Modeling of the Piston Effect in Longitudinal Ventilation Systems for Subway Tunnels[J]. Tunnelling and Underground Space Technology，2014, 40:22-37.