考慮污染物傳播規律的飛機座艙送風方式研究

陳希遠，王振斌，馬博文，楊建忠

1. 中國民航大學 適航學院，天津 300300 2. 中國民航大學 天津市民用航空器適航與維修重點實驗室，天津 300300

飛機座艙內人員密集，幾何形狀復雜，且是一個半封閉的空間，座艙內通風設計不合理將會導致污染物在座艙內部傳播擴散。座艙內污染物來源多樣，其位置也有所不同，如可能由發動機滑油泄漏揮發產生的引氣污染物、座艙內飾材料釋放的污染物及各類VOC(Volatile Organic Compounds)等化學氣體，其中艙內氣態污染物會對乘客健康產生不利影響，近年來已受到國內外廣泛關注[1-2]。在飛行過程中，環控系統通過引入并調節發動機引氣為乘客營造良好的乘坐環境，然而，為提高飛機整體經濟性，座艙內通風量不能無限增加，因此，額定通風量下如何減少和消除座艙內氣態污染物對航空業的健康發展具有重要意義。

近年來，國內外研究人員針對飛機座艙內污染物傳播展開了大量研究，包括艙內污染源位置對污染物傳播的影響[3-5]，送風量對于座艙內排污效率的影響研究[6-7]，不同氣流組織對座艙內污染物分布的影響[8-10]等等。研究結果表明，座艙內流場具有低雷諾數高湍流度特征，送風邊界、艙內空間微小幾何位置的變化就會引起污染物傳播規律迥異。林家泉等的研究表明增加通風量能改善座艙內通風環境，降低艙內污染物濃度[11]。但Wang等研究表明通風量增加到一定值后座艙內通風效果將不再有明顯改善[6]。可見在有限送風量下研究不同送風方式對座艙環境的影響更具有現實意義。本文以飛機座艙內氣態污染物為研究對象，研究座艙送風方式對該污染物傳播規律的影響。

就研究方法而言，實驗測量能夠提供可靠結果，但其成本高、實驗周期長、實驗數據重復性較差，而模擬計算成本低、限制條件少，在邊界條件準確的情況下可以獲得較好的預測結果，目前很多工程問題能通過模擬計算得到解決，因此該方法在座艙環境的研究中也得到廣泛應用[12]。

綜上所述，本文首先建立5排座艙CFD數值模型，結合粒子圖像測速(Particle Image Velocimetry, PIV)技術對艙內速度場進行驗證，保證模型的準確性。在此基礎上，綜合CFD計算和模擬艙實驗的方法研究比較飛機中普遍采用的天花板和天花板+側壁送風兩種工況下的座艙多污染源位置的污染物擴散規律，并以空氣齡作為評價指標得出座艙內更優的送風方式，為減少和消除飛機座艙內氣態污染物傳播提供參考和依據。

1 研究方法

飛機座艙典型的送風方式是上送下回式。對于不同污染源位置及送風方式，污染物在座艙內的傳播分布規律會呈現出顯著差異，研究座艙內污染物傳播機理需全面考慮各影響因素。因此，本文采用CFD技術全面把握客艙內污染物分布信息，并結合實驗測量研究飛機座艙內送風方式對污染物傳播規律的影響。

1.1 飛機座艙模型

基于Boeing737-200建立等比例5排模擬座艙，見圖1，模擬艙架構及工作原理見文獻[13]。文獻[14]研究表明5排座艙模型能夠得到較合理的計算結果，本文依照5排模擬艙建立的座艙數值模型如圖2所示，座艙內部幾何尺寸為4.8 m×3.8 m×2.1 m(長×寬×高)，艙內每排布置有6個座位，以中間過道為界，左右對稱分布，過道寬度為0.5 m。座艙內有側壁和天花板送風口，在座艙兩側底部有排風口。考慮到幾何及邊界的對稱性，以右半艙為研究對象，污染源位于座艙內第3排各位置呼吸區域，采用天花板和天花板+側壁兩種送風方式，分別在不同污染源位置以一定流量釋放CO2。

圖1 5排模擬座艙實驗平臺Fig.1 Experiment platform of five-row cabin mockup

采用ICEM軟件將整個流體域劃分為600萬的網格區域。如圖3 所示，網格劃分采用六面體網格，該網格能夠很好地適應并計算飛機座艙內的流場特性。為了確保計算的準確性，送風口附近及靠近座艙壁面區域進行了網格加密，網格最小尺寸為2 mm。

圖2 座艙數值模型Fig.2 Numerical model of cabin

圖3 座艙模型網格Fig.3 Grids of cabin model

1.2 數值模型

Li[15]和Ebrahimi[16]等的研究均認為在飛機座艙使用雷諾時均Navier-Stokes(RANS)方程RNG (Re-Normalisation Group)k-ε模型可以得到合理的計算結果，因此本文采用RNGk-ε湍流模型。

連續性方程、動量方程、能量方程及組分方程均可以用統一的方式表達，即

(1)

1.3 邊界條件設定

數值計算邊界條件如表1所示，天花板送風時，進風口風速為3 m/s；天花板+側壁送風時，進風口風速為1.3 m/s(天花板進風口)和2.5 m/s(側壁進風口)；出風口采用了Outflow邊界條件，即出口處的流動為全發展。為了消除艙內乘客散熱產生的自然對流對流場及氣態污染物傳播的影響，應盡量縮小送風溫度與乘客表面溫度的溫差[17]，因此最終將座艙送風溫度設置為28 ℃。其中不同送風方式下進風入口的風速及CO2氣體濃度均為實驗測量所得，污染源處釋放100%的CO2氣體，釋放速率為4.5 L/min[6]。

表1 數值計算邊界條件Table 1 Boundary conditions of numerical calculation

1.4 模型驗證

建立數值模型后首先要對其進行驗證，驗證中CFD采用和實驗工況相同的邊界條件：采用天花板+側壁送風方式，送風量為1 050 m3/h，即9.4 L/(人·s)[18]，污染源位于右半艙第3排靠近過道座位乘客呼吸區位置，CO2氣體釋放速率為4.5 L/min。采用紅外光聲譜氣體檢測儀(INNOVA 1412i)對座艙內氣態污染物濃度進行測量，其中氣體濃度檢測精度為0.001 mg/m3。流場測量采用大功率2D-PIV測量系統，系統由Vlite380脈沖固體激光器和16 M像素CCD相機組成，單次測量截面面積為900 mm×600 mm，數據軟件為TSI公司的INSIGHT 4G系統，速度測量精度為10-5m/s，系統誤差在1%左右。分別測量了右半艙中間3排座位所對應呼吸區域位置的CO2濃度(見圖2中各點)，為方便起見對污染源及各測量點進行編號，如圖4所示。利用PIV測速系統測量了圖2所示綠色區域的氣流場。對實驗測量值與模擬計算結果進行比較，結果見圖5。

圖5(a)中實線為CFD模型中污染物濃度模擬計算值，離散點為實驗測量值，圖中測量點編號對應圖4中測量點位置1～9。由圖5(a)可以看出，實驗值與模擬計算值在總體趨勢上呈現出一致性，兩者數值之間存在一定差異，圖中除最靠近污染源的兩個點之外，其余各點處實驗與仿真數據差值均在15%以內，在靠近污染源的位置污染物濃度值存在明顯差異，這主要是由于該位置處仿真模型中污染物濃度高造成的，同時可能由于實際所釋放的100%CO2氣體與空氣密度存在差異，有一定重力沉降現象，導致在位置4與位置5處仿真值與實際測量值濃度偏差較大。對于氣流場，使用PIV粒子圖像測速系統對兩種送風方式下座艙橫截面速度場進行測量，由圖5(b)可以看出測量結果與仿真結果的氣流運動趨勢基本一致，由天花板和側壁送風口噴出的氣流逐漸從自由射流轉變為壁面射流，在行李架位置處匯合后繼續運動，最終在過道處碰撞，形成了兩個渦。在遠離射流區，速度方向存在一定的差異，這主要是因為實驗過程中，模擬座艙送風邊界條件存在一定的不對稱性，從圖中紅色矢量箭頭也能看出實驗所測得的氣流場總體是向右半艙偏移的，中間位置處形成的向下射流有明顯的向右擠壓的趨勢。而數值計算中幾何及送風等邊界條件均是按照對稱設置的，因此與實驗結果存在一定的差異性。圖5(c)中天花板送風下，橫截面速度場對稱性良好，CFD數值模擬結果與實驗結果吻合良好，驗證了數值模型的正確性。

圖4 氣體采樣點布置Fig.4 Arrangement of air sampling points

圖5 模型驗證Fig.5 Validation of model

艙內人員及熱源形成的羽流對艙內送風形成的強迫對流具有一定影響，尤其在飛機客艙內人員區域確實存在混合對流，甚至以自然對流為主導的情形。劉俊杰等[17]開展了客艙內自然對流運動對流場影響的實驗研究，提出無量綱準則數Ar(阿基米德數)可直觀表示自然對流與強制對流的強弱比較，其表達式為

(2)

式中：Δt為人體表面溫度與周圍空氣溫度的差值；β=0.003為熱膨脹系數；L為特征尺寸，本文取乘客平均肩寬0.4 m；g為重力加速度；u為人體周圍當地風速。Ar若達到或超過1，即意味著流動中有強烈的熱浮力作用，反之，則流動中熱浮力作用可以忽略[14]。式(2)中g、β、L均為定常值，影響Ar數值的主要參數是人體周圍當地氣流速度u和人體表面與周圍空氣的溫度差值Δt。根據本文測量結果統計，得出在正常送風量下人體周圍最小氣流速度值為0.25 m/s。本文主要關注送風形式對氣態污染物傳播規律的影響，為消除乘客區自然對流對于流場的影響，應盡量縮小Δt的數值。因此，實驗和仿真中將座艙送風溫度設定為28 ℃，采用三線式Pt100鉑電阻溫度傳感器(量程為-200～200 ℃，精度為±0.15 ℃)測量艙內乘客區當地空氣溫度，均值為29 ℃，而乘客表面溫度通常為33.5 ℃[19]。經計算，本文所采用的天花板和天花板+側壁兩種送風形式下乘客區阿基米德數Ar分別為0.85和0.59，均小于1。綜上，本文研究中人體熱羽流對流場的影響可以忽略。

對于整個驗證結果對比中的差異，還包括其他影響因素：仿真模型的簡化，實驗測量過程人為因素等。但總體而言，流場及污染物分布一致性較好，且誤差在合理范圍之內。因此，可以證明所建立數值模型是有效可靠的，該模型可用于座艙內污染物擴散規律的研究。

2 計算結果及分析

2.1 污染物濃度橫向分布

圖6所示為兩種送風方式下污染源分別位于第3排座艙不同位置處時污染物在橫截面內的分布情況。從圖中可以看出送風方式不同，橫截面內氣流場特性差異明顯。對于天花板+側壁送風方式，由天花板和側壁出風口的氣流均受到康恩達效應影響[20]，氣流迅速向壁面貼附并沿壁面向座艙內部運動，在靠近過道位置處兩股氣流相遇形成較強氣流，因此靠近過道位置處氣流速度較大且是向地板運動的，順著過道中心向下運動的氣流沖擊地板后分為兩股氣流向兩側運動，其中部分氣流分別由左右側排風口排出，剩余氣流則沿艙壁向上運動，最終在座艙左右兩側形成明顯的渦。而單獨的天花板送風方式下氣流運動趨勢與天花板+側壁送風方式相反，氣流貼附行李架壁面向下運動，最終左右兩側的氣流在地板重心處匯合，在過道處形成向上運動的氣流，因此兩種送風方式的氣流場中渦的旋轉方向是相反的。而氣流場的運動特性直接影響了艙內污染物的擴散規律，因此兩種送風方式下污染物的分布存在明顯差異。

圖6 橫截面內污染物濃度分布Fig.6 Distribution of contaminant concentration in cross-sections

當污染源位于靠近艙壁的位置時，對于天花板+側壁送風方式，污染源正位于氣流所形成渦的邊緣且距離排氣口較近，污染物隨氣流沿渦的方向擴散，這樣增加了污染物到達排氣口的路徑，最終污染物在整個橫截面內乘客區域擴散范圍較大。而對于單獨天花板送風方式，由于氣流所形成渦的方向正好與前者相反，污染物隨氣流運動能夠短時間到達排風口，因此污染物得以有效地排除，使得該位置污染物在橫截面內乘客區域得到有效控制。污染源位于中間位置時，兩種送風方式下污染物的分布均發生了明顯的變化，這主要是因為污染源在速度場中所處的位置發生了變化。天花板+側壁送風下污染源靠近氣流渦的中心位置，旋渦的存在能夠加強流體內不同位置之間的能量傳遞進而促進了污染物在渦旋范圍內的擴散，導致中間位置污染物在該送風工況下形成大范圍的擴散。而天花板送風方式下氣流場所形

成的渦中心距離污染源的位置較遠，因此并未導致該位置污染物大范圍地傳播。當污染物位于靠近過道位置處時，兩種送風方式在過道位置處均形成較強的氣流，且氣流以直線運動為主。天花板+側壁送風下過道處氣流是向下運動的，污染源位于過道處直線運動氣體與座位處渦旋之間，部分污染物隨氣流向下擴散，因此污染物高濃度區域形成長條形，同時有部分污染物在渦旋范圍內擴散。天花板送風方式下過道位置處氣流向上運動，污染物靠近渦旋中心，且渦旋范圍較小，污染物有向上擴散的趨勢，主要在渦旋范圍內擴散。總體而言，由于氣流組織的特性，天花板+側壁送風方式下污染物在座艙橫截面內擴散范圍更大一些，而天花板送風方式下污染物容易在小范圍聚積。

2.2 污染物濃度縱向分布

圖7 所示為污染物在乘客呼吸區域高度處的水平截面內分布情況，從圖中可以看出不同送風方式下污染物在座艙內整體分布存在差異。污染源在靠近艙壁位置時，側壁送風口的氣流使污染物向座艙內部擴散，因此靠近過道位置處污染物濃度較高，而天花板送風下污染物的排除效果明顯，在呼吸區域污染物濃度整體都比較低，值得注意的是天花板送風下污染源位置處有污染物聚積現象。污染物位于中間位置時，天花板+側壁送風下污染物的擴散范圍是最大的，且整個范圍內濃度較高，達到了1 000 mg/m3以上，但主要分布范圍是在污染源所在座位排。而天花板送風下污染物存在縱向傳播，但分布的濃度值并不高。污染源在靠近過道位置時，可以看到天花板+側壁送風下污染物仍存在較大范圍的擴散，而天花板送風方式下污染物以高濃度匯聚在呼吸區域，且污染物濃度高出前者40%。總體而言，天花板送風方式下污染物在座艙內存在較明顯的縱向傳播，這可能是由于在這種送風方式下座艙中央形成較強的向上氣流從而阻隔了污染物的橫向傳播，污染物在氣流作用下沿座艙縱向傳播。天花板+側壁送風使得污染物橫向傳播的范圍較大，但相比而言天花板送風更容易使污染源處污染物以高濃度聚集。

圖7 縱向截面污染物濃度分布Fig.7 Distribution of contaminant concentration in horizontal sections

3 實驗驗證

為了驗證第2節中兩種送風方式下污染物在座艙內分布規律，選取與模擬仿真中污染源位于靠近過道位置相同的工況，分別采用這兩種送風方式進行實驗。污染源位于右半艙第3排靠近過道位置，采用紅外光聲氣體監測裝置測量周圍9個座位處呼吸區位置，具體測點布置見圖4。監測至各測量點處污染物濃度達到穩定狀態并持續一段時間，重復5次實驗，每次實驗前模擬座艙在既定送風工況運轉1 h，排除上次實驗干擾的同時使艙內氣流穩定。每次實驗測量時長以污染物濃度測量值達到穩定為準，一般在40～60 min之間。最終取每次實驗穩定狀態后各點處污染物濃度均值，對數據中的極大誤差值進行剔除，結果如圖8所示。從圖8中可以看出，污染源位于第3排，兩種送風方式下第2排和第4排測點處污染物濃度值均較小，且無明顯差異，而在污染源所在排的各座位處，污染物濃度分布呈現出顯著差異。兩種送風方式下均是污染源位置處污染物濃度最高。

圖8 兩種送風方式下污染物濃度測量值Fig.8 Measurement datas of contanimamnt concentration for different ventilation patterns

天花板+側壁送風方式下，污染源位置處(測點4)污染物濃度相比于同排的其他兩個位置(測點5、6)處濃度差距較小，說明污染物在同排有擴散趨勢。而在天花板送風下，污染源處污染物濃度值較高，同排兩位置污染物濃度處于低水平，這說明天花板送風方式下在靠近過道位置處污染物有明顯的鎖定現象[21]，不利于污染物的擴散。天花板送風下污染源處污染物濃度值高出天花板+側壁送風的12%，而仿真計算中這一數值達到了40%，這可能是由于模擬計算中污染源處污染物濃度值更高造成的。從以上總體趨勢可以看出實驗結果與仿真計算結果吻合較好，呈現一致性規律。

4 座艙空氣品質評價

空氣齡是指空氣進入空間以來的時間，可以定量地描述新鮮空氣替代空間原有空氣的快慢。空氣齡指室內空氣流動形態，為更好地通風換氣效果提供指導，是重要的空氣品質評價指標。空氣齡越小代表氣流從進風口到該位置的平均時間越短，該位置的空氣被空調送風置換得越快。座艙內監測點位置當地平均空氣齡τp[22]的計算表達式為

(3)

式中：Cp(t)為連續記錄的采集點處污染物濃度值；Cp(0)為初始時刻采集點處污染物濃度值。

換氣效率η可用于評價通風量的極限值，一般來講，空氣齡低于此極限值認為通風量充足。η的計算表達式為

(4)

式中：Vcabin為座艙內部空間體積；vventilation為座艙送風量。

圖9為右半艙第3排不同位置呼吸區域處空氣齡的測量值，從圖中可以看出艙內位置不同,當地平均空氣齡也在發生變化。總體而言天花板送風下各位置處空氣齡高于天花板+側壁送風的，這就意味著天花板+側壁送風時新風更容易到達各位置。在不考慮污染物的情況下天花板+側壁送風能夠給乘客提供更加舒適健康的送風條件，但如果有污染物存在，這種送風下氣體運動將促進污染物的擴散，而天花板送風能夠一定程度上減少這種擴散。從圖中三角形折線可以看出天花板+側壁送風情況下中間位置處送風效果最差，而菱形折線顯示天花板送風工況下是靠近過道位置送風效果差，這與2.1節中污染物濃度分布的結果一致。圖中虛線表示艙內換氣效率，天花板+側壁送風的空氣齡數值低于換氣效率，說明該送風方式下艙內通風充足，而天花板送風下各位置空氣齡均高于艙內換氣率，通風效果不充分，這也就引出另一個問題，若要使天花板送風達到混合送風同樣的效果勢必要增加送風量，這意味著要增加能耗，因此，綜合考慮在同等送風量的情況下，天花板+側壁送風方式下座艙空氣品質更優。

圖9 兩種送風方式下各位置空氣齡Fig.9 Air age of each position for different ventilation patterns

5 結 論

通過研究和評價兩種送風方式下污染物在座艙內的總體擴散規律，得出以下結論：

1) 送風方式及污染源位置不同對于氣態污染物在座艙內的分布會產生顯著的影響，CFD計算模型與實驗結果在趨勢上呈現出一致性。

2) 相比于單獨天花板送風，天花板+側壁送風方式使污染物在同排范圍內橫向有較大范圍的傳播，而縱向傳播的范圍更小，而天花板送風能夠抑制污染物在整個座艙內大范圍地傳播擴散，但會使污染源位置處污染物聚積，嚴重時高出天花板+側壁送風污染物濃度的40%，對人體健康極為不利。

3) 從通風角度來看，天花板+側壁送風方式通風效果更好，經濟性更好。