吸濕性催化劑人工消暖霧大型霧室試驗及機理研究

摘要 霧給現代交通和人類身體健康造成嚴重影響，人工消霧對于防災減災具有重要價值。但目前關于消霧機理仍存在一定爭議，關于催化劑粒徑的選擇也具有較大不確定性。本研究基于15 000 m3大型霧室，開展了不同粒徑催化劑顆粒對暖霧清除效果的研究。結果表明：A催化劑（粒徑為75 μm）具有良好的消霧能力，消霧時間約為自然沉降的20％;B催化劑（粒徑為100 μm）消霧時間約為自然沉降的40％，消霧效果相比A催化劑偏差。為驗證和計算最優催化劑粒徑，本研究利用重力連續碰并增長模型，從理論上分析了消霧催化劑的最優粒徑。結果表明：催化劑顆粒過小，捕獲的霧滴少，碰并耗水少，消霧時間長;催化劑顆粒過大，下降速度快，消霧時間短，但捕獲的霧滴少，碰并耗水少。綜合來看，最優的催化劑顆粒直徑為40～80 μm。本研究結果可為外場消霧試驗提供科學參考。

關鍵詞大型霧室;消霧試驗;吸濕性催化劑;重力連續碰并增長模型;能見度

霧是在貼地層空氣中懸浮的大量水滴或冰晶微粒而使水平能見距離降到1 km以下的天氣現象（中國氣象局，2007，2018）。當近地面環境場相對濕度接近100％時，水汽于凝結核上凝結活化成霧滴或者凝華成冰晶形成霧（顧震潮，1980;李子華，2001;吳兌等，2007;陸春松等，2011;盛裴軒等，2013;銀燕等，2021;鄔昊鵬等，2023）。霧對水、陸、空等交通運輸造成較大危害，對工農業生產、身體健康、環境和軍事活動等也有不同程度的影響（楊軍等，2021;劉若嵐等，2023）。因此，針對消霧需求，多年來諸多國內外學者致力于人工消霧的研究和試驗（李大山等，2002;楊朝輝和趙悅，2005;高建秋等，2010）。

20世紀20年代美、英等國就已開始使用人工方法在機場進行消霧試驗。20世紀30年代美國麻省理工學院采用吸濕法即地面噴灑氯化鈣溶液來消除暖霧;英國空軍采用地面固定裝置加熱法，即通過破壞逆溫層的同時加速干濕空氣混合來進行消霧。自20世紀50年代以來，英、法、蘇聯等先后進行了諸多人工消霧的試驗，例如利用干冰、液態二氧化碳、碘化銀、液氮以及丙烷（類似于干冰的作用）發生器消除過冷霧，采用渦輪機發動加熱和吸濕法等消除暖霧（盛裴軒等，2013）。

我國也是開展人工消霧試驗較早的國家之一，國內學者成功進行了外場人工消霧試驗（李大山等，2002;楊朝輝和趙悅，2005;賈玉強等，2006;高建秋等，2010）。自1958年以來，相繼在北京使用干冰消除過冷霧，在長白山、廬山使用燒煙、碘化銀丙酮溶液等方法消除云霧，在上海機場使用撒播氯化鈣、氯化鈉粉的方法消除暖霧（郭恩銘等，1990;楊軍等，2011;牛生杰等，2016）。20世紀60年代，我國分別在廬山、重慶及福建邵武等地進行了小范圍的人工消霧試驗（蘇正軍等，2009;王偉民等，2011）。此外，自20世紀80年代以來，我國學者在總結國內外相關人工消霧試驗的前提下，進行了兩個更加嚴格的人工消霧科學試驗計劃：第1個是20世紀80年代后期在成都雙流機場進行消除暖霧的試驗（郭恩銘等，1989）;第2個是20世紀90年代在北京首都機場進行消除冷霧的試驗（曹學成等，1999）。

影響我國的霧多為暖霧（鄧雪嬌等，2002;李子華等，2011;王元等，2021;張浩等，2021），消暖霧主要有3種方法：加熱法、擾動混合法和吸濕劑法（Gultepe et al.，2006;高建秋等，2008）。本研究采用吸濕劑法開展消霧試驗，即向霧中播撒吸濕作用強并且又不對環境造成危害的顆粒，例如鹽粉、氯化鈣、尿素等，它們通過吸收水汽，降低相對濕度，促使霧滴蒸發消失，它們自身又利用溶液效應凝結長大，在下落過程中再碰并一部分霧滴。這種方法的消霧效果和吸濕劑的粒子直徑大小密切相關。如果吸濕性粒子太小，它們將懸浮在霧中使能見度進一步惡化;如果粒子太大，它們在空氣中的停留時間不夠長，其清除效果降低且需要較大劑量。粒子最合適的大小是使用盡可能少的吸濕性物質使其能在適當的時間里產生所要求的能見度。然而，目前針對吸濕劑粒徑對消霧效果影響的研究還比較匱乏。

本研究圍繞人工消霧催化劑粒徑的選擇問題，利用人工大型霧室開展兩種不同粒徑催化劑消霧能力試驗;同時，為了驗證和計算最優催化劑粒徑，進一步利用吸濕增長和重力碰并增長模型，從理論上分析最優化的消霧催化劑播撒粒徑。本文的研究結果可為外場的消霧試驗提供科學參考。

1 資料和方法

1.1 試驗裝置

本研究中室內試驗的霧室為湖南國網防災減災中心榔梨人工氣候室（周羽生等，2017;倪宏偉等，2021），該霧室體積達15 000 m3，其長、寬、高均為25 m，是目前國內最大霧室。該大型霧室含有制冷和制霧系統（孫利朋等，2016），可制造不同的溫度與濕度環境，溫度控制范圍為5～25 ℃，濕度控制范圍為20％～100％（蔣正龍等，2016;孫利朋等，2019）。考慮到大型霧室空間均勻性問題，本次試驗在大型霧室中設置了4個采樣點（周羽生等，2017）。

1.2 大型造霧設備和吸濕性催化劑

在造霧系統試驗平臺內，將液態水輸送到設備中先后經過凈化、預加熱和電加熱（大于100 ℃）3個步驟形成高溫蒸汽，通過管道上的小孔噴撒將蒸汽通入霧室。管路中加載有流量計用于精確計算和控制通入霧的質量。大型霧室噴霧后約2 min，霧即可較為均勻地分布在整個大型霧室中。通過制冷系統可調節通入霧的環境溫度，溫度控制在5～25 ℃。在噴霧結束后，因為試驗室是一個密閉環境，暖霧蒸汽的溫度較高，所以霧會受熱上升，逐漸密布大型霧室內，在暖霧分布穩定后，大型霧室會出現上面溫度高、下面溫度低的“逆溫層”現象，這是霧維持的有利條件，但在水平方向空氣較穩定，幾乎沒有對流，這為霧的維持提供了靜態穩定的大氣環境，有利于霧的穩定維持。

本研究共開展兩種催化劑播撒試驗，在大型霧室（溫度小于10 ℃）中通過熱水管釋放蒸汽，高濕度環境下形成強濃霧，造霧結束后，在頂部播撒A類催化劑（75 μm）共4 kg，保持同樣條件播撒B類催化劑（100 μm）共4 kg。最后測量不同播撒催化劑霧的維持情況，通過對比霧的消散速度，判斷消霧效果。

1.3 霧滴譜測量

霧室中的能見度利用Vaisala公司前向散射能見度儀（PWD22）完成測量，同時采用美國DMT公司的霧滴譜儀（FM-120）測量大型霧室內霧滴譜的變化，時間分辨率為1 s。根據所測量霧滴譜可計算出霧滴的粒子總數濃度N（cm-3）、峰值直徑dpeak（μm）、平均直徑dmean（μm）、平均體積直徑dvol（μm）、最大直徑dmax（μm）、液態水含量CLW（g／m3）等。

平均直徑dmean（μm）：

其中：N（di）為第i檔直徑的霧滴數濃度（cm-3）;di為第i檔霧滴直徑;n代表霧滴直徑檔總數（共計30個直徑檔，其中2～14 μm間隔1 μm、14～50 μm間隔2 μm）。

平均體積直徑dvol（μm）：

峰值直徑dpeak（μm）：霧滴數濃度最大值對應的直徑，即N（di）最大值所對應的直徑。

液態水含量CLW（g／m3）：

2 結果與討論

2.1 霧本底沉降的過程分析

圖1為造霧后不播撒催化劑情況下霧自然沉降過程。可見，16時00分完成了人工造霧過程，霧滴總數濃度達到約5 500 cm-3，在未使用催化劑的情況下，16時20分大霧霧滴總數濃度從約5 500 cm-3下降至約2 000 cm-3，共花費時間約20 min，17時00分霧滴總數濃度下降至約1 000 cm-3，共需要60 min的時間。與此同時，霧滴液態水含量從16時08分的約7 g／m3下降至17時00分的約1.5 g／m3。大霧霧滴的峰值直徑dpeak從16時00分的3 μm逐步增加至9 μm，平均體積直徑dvol從4 μm增加至約10 μm，最大直徑dmax從約5 μm增加至30～40 μm。從霧滴譜圖可看出（圖1d），在人工造霧后，霧滴主要分布在2～16 μm的通道（共計30個直徑檔，其中2～14 μm間隔1 μm、14～50 μm間隔2 μm）中，霧滴粒子數濃度下降速度并不明顯，在經過約90 min后各通道的粒子數趨于一致。

2.2 播撒催化劑后效果分析

大型霧室噴入霧后，經過約2 min，大霧即可較均勻地分布在整個霧室中，造霧結束后，立即開始播撒催化劑。圖2為播撒A型催化劑效果圖。由圖2可見：03：10人工造霧過程完成，霧滴總數濃度達到約5 800 cm-3;使用A催化劑4 kg后，03：18霧滴總數濃度從約5 800 cm-3下降至約2 000 cm-3，用時約8 min，03：20霧滴總數濃度下降至約1 000 cm-3，用時約10 min。由圖2還可見，液態水含量與霧滴總數濃度變化成正相關關系，使用A型催化劑后，霧中的液態水含量從03：14的2.45 g／m3下降至03：20的0.2 g／m3。霧滴的峰值直徑dpeak從03：10的3 μm逐步增加至7～8 μm，平均體積直徑dvol從6 μm增加至約18 μm，最大直徑dmax從約10 μm增加至40～50 μm。從霧滴譜圖（圖2d）可看出，在人工造霧后，霧滴主要分布在2～16 μm的通道中，隨著A催化劑的使用，霧滴粒子數下降明顯。

圖3為播撒B型催化劑效果圖。由圖3可見：11：52人工造霧過程完成，霧滴總數濃度達到約4 600 cm-3;使用B催化劑4 kg后，12：00霧滴總數濃度從約4 600 cm-3下降至約2 000 cm-3，用時約8 min，12：12霧滴總數濃度下降至約1 000 cm-3，用時20 min。同時，使用B催化劑后，霧中的液態水含量從11：52的3 g／m3下降至12：12的1 g／m3。霧滴的峰值直徑dpeak從11：52的3 μm逐步增加至9 μm，平均體積直徑dvol從6 μm增加至約15 μm，最大直徑dmax從約15 μm增加至40～50 μm。由霧滴譜圖（圖3d）可看出，在人工造霧后，霧滴主要分布在2～18 μm的通道中，隨著B催化劑的使用，霧滴粒子數下降明顯，并且在碰并過程中，霧滴轉向直徑更大的通道，并成為雨滴下落。

在試驗過程中，未使用催化劑時，霧滴總數濃度從約5 500 cm-3降至2 000 cm-3，需要20 min，而降至1 000 cm-3，則需要約60 min;使用A催化劑（粒徑為75 μm）后，霧滴總數濃度從5 800 cm-3減少至2 000 cm-3需要8 min，降至1 000 cm-3需要10 min，液態水含量從2.45 g／m3減少至0.2 g／m3，霧滴平均直徑由6～8 μm增加至10～20 μm，能見度由5 m迅速提高到約10 km，消霧時間約為自然沉降的20％;B催化劑（粒徑為100 μm）在大霧條件下可促成雨滴，播撒后霧滴總數濃度從4 600 cm-3減少至2 000 cm-3需要8 min，降至1 000 cm-3需要20 min，液態水含量從3 g／m3減少至1 g／m3，霧滴平均直徑由6 μm增加至10～16 μm，能見度由5 m迅速提高到約10 km，消霧時間約為自然沉降的40％。

2.3 最優催化劑粒徑理論模型計算

本研究使用的催化劑可以快速吸收空氣中的水分形成液滴，液滴經過碰并增長后在重力作用下將沉降至地面，由此完成消霧。在試驗室條件下測得，在濕度為80％～90％的條件下，播撒催化劑后幾十秒就可以生成體積3～4倍大的液滴，吸濕性強且反應性快。因此，將催化劑撒入霧中后發生了兩個過程：一個是催化劑的瞬時吸濕過程;另一個是碰并過程。在吸濕過程中，假設催化劑撒入霧中立刻吸濕增長，轉換為催化劑溶液滴，溶液滴的半徑約是干催化劑顆粒半徑的3倍，且吸濕耗水量約為催化劑質量的2.6倍。隨后發生碰并增長，碰并增長的初始液滴為催化劑吸水后的溶液滴。本研究選取了10種不同直徑的催化劑顆粒用于分析最優催化劑直徑，催化劑在播撒后立即吸濕增長，大約變為本身直徑的3倍，本研究假設初始溶液滴的半徑r1分別為20、30、40、50、60、80、100、150、200和300 μm。

碰并過程包括重力、布朗和湍流碰并等多種，而重力碰并對霧的形成影響最顯著。因此，本研究只考慮重力碰并，并利用重力碰并連續增長模型來討論催化劑入霧后的增長情況。

在討論重力碰并增長問題時，簡化為假設大小和數密度不變的小霧滴均勻地布滿整個空間，相同尺度的大滴通過此空間時霧滴質量以相同的速率增長，即重力碰并的連續增長模式。本研究采用重力碰并連續增長模型，假設霧中有一穩定上升氣流，速度為w（m／s），則液滴半徑r（μm）隨高度的變化率為：

式中：ρw為水的密度（g／cm3）;vw（m／s）為液滴的下落末速度;E為碰并系數。vw由下式（盛裴軒等，2013）給出：

本研究假設上升氣流較弱，即w～0，可得：

方程兩邊對時間求導數，可得到液滴半徑隨時間的變化關系為：

根據人工造霧試驗，造霧結束后，假設霧室內液態水含量為3 g／m3，人工霧室的長、寬、高均為25 m，因此人工霧室內的總的液態含水量約為47 kg。在本次試驗過程中，催化劑播撒的質量均為4 kg，水的密度取ρw=1 g／cm3，由于催化劑播撒入霧中后立即吸濕增長，轉化為催化劑溶液滴，溶液滴半徑約是催化劑顆粒半徑的3倍，吸濕耗水量約為催化劑質量的2.6倍，即播撒催化劑后，立即耗水質量為10.4 kg。隨后溶液滴發生碰并增長，再消耗液態水。

在霧滴半徑為r2的大霧環境下，初始半徑為r1的溶液滴在25 m高度的霧中碰并增長后，其溶液滴半徑增長為R，具體結果見表1。由公式（7）可進一步分析出溶液滴下落25 m所需的時間，結果見表2。根據溶液滴碰并增長情況，可計算出碰并過程中消耗液態水的質量（mp），結果見表3。結合表2和表3可看出，催化劑粒徑過小時，質量小，碰并下落時間長，并且由于截面積小，所以能捕獲的小滴少，因此碰并耗水量小。相反，催化劑粒徑過大時，雖然截面積大，可以捕獲更多的小滴，但是由于下落時間短，導致碰并過程耗水量減小。因此，催化劑顆粒太小時，由于質量太輕，消霧時間會更長，并且可能會在空中懸浮，導致二次污染，形成霾，所以催化劑顆粒不能太小;相反，催化劑顆粒太大時，吸濕變成溶液滴后在重力作用下快速落下，在空中懸浮的時間太短，也會影響消霧的最終效果。

如上文所述，理想條件下計算得出的霧室內液態水含量共有47 kg，要使得霧完全消散，碰并過程中最少耗水量要達到36.6 kg。從公式（4）可看出，10種尺度大小的催化劑溶液滴的增長軌跡是：從霧頂作自由落體運動，液滴半徑呈線性增長，且半徑越大的液滴碰并增長速率越快。假設環境霧滴半徑為6 μm，可得到消霧時溶液滴半徑從20、30、40、50、60、80、100、150、200和300 μm分別增長到21.13、32.44、44.31、55.63、67.13、89.75、111.25、162.38、209.56和313.50 μm，結果見表4。此時，初始溶液滴下落25 m用時分別為481.07、208.87、114.67、62.34、51.81、38.8、31.71、21.07、16.07和10.73 s。霧滴半徑為8、10和15 μm時，催化劑溶液滴半徑隨時間的變化規律與霧滴半徑為6 μm的結果類似。

表4給出了給定環境下10種不同大小溶液滴的增長情況。隨著初始液滴半徑的增大，吸濕率先減小后增大，而碰并率先增加后減小。綜上所述，催化劑顆粒耗水能力并非隨催化劑粒徑單調增加，而是在多種粒徑中存在峰值（表3和表4）。對于同等質量的催化劑，初始半徑為50 μm的液滴的消霧能力與100 μm的液滴相當，但需時約為62 s，是100 μm的液滴的2倍。因此，在選擇催化劑顆粒時，不宜選擇過大或過小。

在試驗霧室背景下，通過播撒催化劑來消除霧，計算可得各尺度溶液滴所需的原始催化劑質量，結果見表5。由于試驗中播撒的催化劑質量為4 kg，所以初始溶液滴的半徑只能選擇40～100 μm，綜合考慮時間因素和消霧效果，對于半徑為6 μm的霧滴，溶液滴半徑選擇60～100 μm較好（該結果同樣適用于半徑為8、10、15 μm的霧滴）。總的來看，選擇溶液滴半徑為80 μm左右較合適，即催化劑直徑選擇40～80 μm較合適。

3 結論與討論

本研究利用人工大型霧室進行的消霧試驗測試了兩種不同粒徑催化劑的消霧效果，并利用簡化的重力碰并增長模型對實際消霧所需催化劑的量進行估算，得到以下結論：

1）基于大型霧室的實際催化結果分析表明，相比粒徑為100 μm的催化劑，粒徑為75 μm的催化劑具有更好的消霧能力，使霧滴總數濃度從5 800 cm-3減少至2 000 cm-3需時8 min，降至1 000 cm-3需時10 min，液態水含量從2.45 g／m3減少至0.2 g／m3，霧滴平均體積直徑由6～8 μm增加至10～20 μm，整體用時約是霧自然沉降的20％。

2）理論模型的計算結果表明，在25 m高的霧室中，對于6 μm的霧滴，半徑為50 μm與100 μm的催化劑溶液滴碰并效果相當，碰并效率約為80％，所需催化劑質量均為3.52 kg，而半徑為50 μm的消霧時間需要62 s，是100 μm的兩倍。綜合來看，對于半徑為6～15 μm的霧滴，溶液滴半徑選擇在60～100 μm范圍內較合適。

3）催化劑顆粒太小，由于截面能捕獲的霧滴少，所以碰并耗水少，消霧時間長;催化劑顆粒過大，消霧時間短，下降速度快，能捕獲的霧滴少，碰并耗水少。在本次大型霧室人工消霧試驗背景下，綜合考慮時間和經濟因素，催化劑顆粒直徑宜選擇在40～80 μm范圍內。

本文研究催化劑的消霧過程，所得結果是利用簡化的理論模型進行估算的，還未考慮垂直速度、不同的過飽和度條件以及含水量隨高度的變化等因素，且在考慮霧滴半徑時存在一定簡化。為此，需要對這些方面進行進一步考慮，以完善消霧的理論機制、計算更精細的催化劑用量。

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Cloud chamber investigation into the mechanisms of artificial warm fog dissipation using hygroscopic materials

Abstract Heavy fog significantly impacts modern transportation and public health.Thus，artificial fog dispersal crucial for disaster prevention and mitigation.Despite its importance，the mechanism underlying fog dispersal and the optimal particle size of dispersal catalyst remains uncertain.This study，conducted in a 15 000 cubic meter cloud chamber，explores the influence of different catalyst particle sizes on warm fog clearance.We found that catalyst A，with a particle size of 75 μm，effectively reduced the number concentration of fog droplets from 5 800 g／cm3 to 2 000 g／cm3 within 8 minutes and further to 1 000 g／cm3 within 10 minutes，while decreasing the liquid water content from 2.45 g／m3 to 0.2 g／m3.The mean volume diameter of the fog droplets increased from 6—8 μm to 10—20 μm，accelerating the fog clearance to 20％ of the time required for natural sedimentation.In contrast，Catalyst B （with a particle size of 100 μm） induced raindrop formation under heavy fog conditions，clearing the fog in 40％ of the time taken by natural sedimentation，albeit with slightly less effectiveness than catalyst A.

To determine the optimal catalyst particle size，we employed a gravitational continuous collision and growth model to evaluate the fog dispersal efficacy of different particle sizes，providing a theoretical basis for selecting the most effective size.Theoretical calculations suggest that for a droplet radius of 6 μm in a 25 m high cloud chamber，the collision efficiencies catalyst particles sized 50 μm and 100 μm are comparable （approximately 80％），requiring a catalyst mass of 3.52 kg.However，the dispersal for 50 μm radius particles is twice as long as for 100 μm particles.The study indicates that for droplets radii of 6—15 μm，catalyst particles in the 60—100 μm range are most effective.

Further analysis revealed that excessively small catalyst particles capture fewer fog droplets，require more time for fog dispersal，and consume less water during collisions.Conversely，overly large catalyst particles clear fog faster and have higher descent speed but are less effective in water consumption and droplet capture.Therefore，an optimal catalyst particle diameter of 40—80 μm is suggested.The findings presented here are based on a simplified gravitational continuous collision and growth model and do not consider factors such as vertical velocity and variations in liquid water content with height.Future studies should address these to refine the theoretical mechanisms of fog clearance and improve catalyst dosage calculations.

Keywords large-scale cloud chamber;fog elimination test;moisture absorbent catalyst;gravitational continuous coagulation and growth model;visibility