全文HTML
--> --> --> -->3.1.数值模型
本文所研究的吸热管, 管径为6 mm, 管长为500 mm的圆管, 计算过程中忽略圆管壁厚, 几何模型如图3所示.图 3 吸热管几何模型
Figure3. Geometric model of the solar receiver tube.
假设管内流动为稳态, 忽略吸热管与外界环境的换热. 对于高温区超临界CO2的流动传热数值计算, Qiu等[12]和刘占斌等[13]的计算结果显示, 采用标准k-ε湍流模型[15]可获得准确的计算结果. 因此, 本文采用标准k-ε湍流模型进行数值计算, 模型的控制方程可表示如下.
质量方程:
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3.2.边界条件和求解设置
模型的边界条件设置如下.1) 入口: 采用质量流量入口边界条件, 速度垂直于入口截面, 流量研究范围为G = 200—500 kg·m–2·s–1.
2) 出口: 采用压力出口边界条件, 流动出口的绝对压力研究范围为p = 7.5—9 MPa.
3) 壁面: 设置为静态无滑移边界条件, 给定恒定热流密度, 研究范围为q = 100—800 kW·m–2.
使用ANSYS FLUENT软件进行吸热管内超临界CO2传热特性的数值计算, 采用SIMPEC算法求解速度与压力的耦合方程, 动量和能量方程采用QUICK格式进行离散, 湍动能和耗散速率方程采用二阶迎风格式. 模型中的CO2热物性数据来自美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的数据库, 通过在ANSYS FLUENT中激活nist-real-gas-model功能进行直接调用. 当各控制方程的残差小于10–6, 且出口流体温度和壁面温度没有明显变化, 则认为计算收敛.
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3.3.网格无关性验证和模型验证
采用ANSYS ICEM软件对图3吸热管三维模型进行网格划分, 网格生成效果如图4所示. 由于近壁面位置的温度梯度和速度梯度较大, 所以对近壁面处的网格进行了加密, 保证近壁面处的无量纲壁面距离 (y+) 小于1. 为了对计算网格进行无关性验证, 分别对比了网格数量为2652250, 1332250, 841000, 462250和196000时 (网格质量均大于0.7), 模拟所得的出口截面壁面温度 (Tw,o) 和对流传热系数 (ho), 如表1所列. 可见, 算例1和算例3的Tw,o和ho相对偏差分别仅为0.07%和0.14%. 因此, 在同时考虑计算精度和运算时间的情况下, 最终选择了网格数量为841000的网格进行后续的数值计算. 其中, 对流传热系数h和对应的努塞尔数Nu可由下式计算得到:算例 | 网格数量 | Tw,o/K | Tw,o的相对偏差/% | ho/(kW·m–2·K–1) | ho的相对偏差/% |
1 | 2652250 | 1441.9 | 0 | 1236.7 | 0 |
2 | 1332250 | 1442.2 | 0.02 | 1236.4 | 0.02 |
3 | 841000 | 1442.9 | 0.07 | 1235.0 | 0.14 |
4 | 462250 | 1445.1 | 0.22 | 1230.1 | 0.54 |
5 | 196000 | 1448.8 | 0.48 | 1223.3 | 1.09 |
表1网格无关性验证结果
Table1.Verification for grid independence.
图 4 吸热管三维模型网格划分 (网格数量: 841000)
Figure4. Mesh generation of the three-dimensional solar receiver tube (grid quantity: 841000).
另外, 为了验证模型的准确性, 将三种工况条件下的计算结果与文献[16]中相同工况条件下的实验数据进行了对比, 如图5所示. 可见, 三种工况条件的计算结果与实验数据均符合较好, 且壁面温度和对流传热系数的平均相对偏差分别为0.85%和3.35%, 从而验证本文的数值计算模型是可靠的.
图 5 模型计算结果与文献[16]实验数据的对比 (a) 壁面温度; (b) 对流传热系数; 其中, 工况1, G = 868 kg·m–2·s–1, q = 231.0 kW·m–2, p = 9.22 MPa; 工况2, G = 873 kg·m–2·s–1, q = 216.2 kW·m–2, p = 9.09 MPa; 工况3, G = 874 kg·m–2·s–1, q = 191.8 kW·m–2, p = 8.71 MPa
Figure5. Comparisons between numerical results and experimental data of Ref. [16]: (a) Wall temperature; (b) convective heat transfer coefficient. Case 1: G = 868 kg·m–2·s–1, q = 231.0 kW·m–2, p = 9.22 MPa. Case 2: G = 873 kg·m–2·s–1, q = 216.2 kW·m–2, p = 9.09 MPa. Case 3: G = 874 kg·m–2·s–1, q = 191.8 kW·m–2, p = 8.71 MPa.
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4.1.流体温度和流动方向的影响
实际工程应用中, 超临界CO2在吸热管内的流动方向存在多种情况, 本文主要研究其在管内进行垂直向上、垂直向下和水平方向流动时的传热特性变化情况. 图6为在G = 300 kg·m–2·s–1, q = 500 kW·m–2和p = 7.5 MPa的工况下, 三种流动方向在高温区对管内超临界CO2传热特性的影响. 可见, 三种流动方向的对流传热系数均随流体温度的升高而近似线性的增大, 其中垂直向下流动的对流传热系数最高, 而垂直向上流动的对流传热系数最低, 但它们的数值偏差不大, 其绝对相对偏差小于0.68%. 这是因为CO2的密度在高温区会随着流体温度的升高而减小, 在定质量流率 (G = ρu) 下则使得流速增大, 从而增强了湍流强度, 导致对流传热系数随流体温度的升高而增大. 另外, 根据这三种极端流动方向对传热的影响结果, 可推断其他倾斜角度的流动方向对高温区超临界CO2吸热管内传热特性的影响应该也不大. 从图6还可得到Nu数随流体温度的升高是减小的, 与对流传热系数的趋势相反, 这是因为CO2的热导率在高温区是随流体温度的升高而增大的, 从而说明在高温区Nu数受CO2热导率的影响比对流传热更为明显.图 6 管内流体温度和流动方向在高温区对超临界CO2传热特性的影响
Figure6. Effects of fluid temperature and flow direction on heat transfer of supercritical CO2 at high temperature region.
图7给出了在z = 250 mm横截面上的管内流体温度和湍动能云图以及径向速度矢量图. 对于垂直向上和垂直向下流动, 从图7(a)可见, 流体的温度分布均呈径向对称, 最低流体温度位于管截面的中心, 且向上流动的流体径向温度梯度略高于向下流动的流体径向温度梯度. 从图7(b)可见, 垂直向上和垂直向下流动的流体径向速度分布均呈现M形. 这是由于径向温度梯度的存在使得管截面流体产生径向密度梯度, 管中心流体由于温度较低密度增大, 导致其流速降低, 而近壁面流体由于温度较高密度减小, 反而促使其流速增大, 从而形成“M”形径向速度分布. 另外, 对于吸热管内向上流动, 浮升力效应会降低边界层剪切力, 减弱湍流涡流的产生和扩散[17], 从而削弱对流换热. 而对于向下流动, 浮升力效应的影响则相反, 所以向下流动的对流传热系数高于向上流动的对流传热系数. 但从图7(c)可见, 它们的湍动能分布差别不大, 所以它们的对流传热系数也偏差不大. 而对于水平流动, 从图7(a)可见, 其流体温度分布并非呈径向对称, 最低流体温度位置是略微的向管底部偏移. 从图7(b)可见, 在水平流动的流体径向速度分布中, 管截面两边的流体是沿管壁面向上运动, 然后再沿管中心下降, 从而在管截面两边形成二次涡流. 而二次涡流的生成, 使得最低流体温度位置向管底部偏移. 另外, 水平流动的流体径向速度比垂直向上和向下流动的径向速度大一个数量级, 且水平流动的管截面两侧流体径向速度明显高于其他管截面区域. 从图7(c)可见, 虽然水平流动的流体径向速度较高, 但其湍动能反而比垂直向下流动略低. 这可能是因为水平流动中剪切力大多用于加速管截面两侧流体速度, 消耗了其湍动能. 综上所述, 三种流动方向的湍流度和传热效率均相差不大.
图 7 z = 250 mm管截面平面上三种流动方向的流体 (a) 温度云图; (b) 径向速度矢量图; (c) 湍动能云图
Figure7. (a) Temperature contours, (b) radial velocity fields, (c) turbulence kinetic energy contours on the plane of z = 250 mm for three flow directions.
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4.2.系统压力的影响
图8为在G = 300 kg·m–2·s–1, q = 500 kW·m–2和垂直向上流动的工况下, 系统压力在高温区对管内超临界CO2传热特性的影响. 可见, 系统压力在高温区对对流传热系数的影响极小, 随着系统压力的增大, 对流传热系数最多仅减小0.17%; 而Nu数随系统压力的增大也仅有略微的减小, 最大减小量为0.51%, 且流体温度越高系统压力的影响越小. 由图2可见: 在高温区CO2的密度会随着系统压力的增大而增大, 在定质量流率下, 会使得流体流速减小, 从而削弱传热; 但另一方面CO2的热导率也会随着系统压力的增大而增大, 从而强化传热. 两者综合作用, 使得对流传热系数的变化不大. 然而, 图2也显示在高温区系统压力对CO2密度的影响明显强于热导率, 但它们对对流传热系数的影响却相当, 说明在高温区和本文所研究的系统压力范围 (7.5—9 MPa), CO2热导率对其传热特性起着重要的作用, 这也与4.1节中Nu数随流体温度增大而减小的原因一致.图 8 系统压力在高温区对超临界CO2传热特性的影响
Figure8. Effect of pressure on heat transfer of supercritical CO2 at high temperature region.
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4.3.质量流率的影响
图9为在p = 7.5 MPa, q = 500 kW·m–2和垂直向上流动的工况下, 流体质量流率在高温区对管内超临界CO2传热特性的影响. 可见, 高温区的对流传热系数和Nu数均随着质量流率的增大而明显增大. 这是因为质量流率越大, 流体流速也越大, 使得流体的湍流扩散速率增大, 从而增强了对流换热效应, 导致对流传热系数增大. 另外, 管壁面边界层厚度也会随着流体流速增大而减小, 导致热阻变小, 同样强化了传热.图 9 质量流率在高温区对超临界CO2传热特性的影响
Figure9. Effects of mass flux on heat transfer of supercritical CO2 at high temperature region.
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4.4.热流密度的影响
图10为在G = 300 kg·m–2·s–1, p = 7.5 MPa和垂直向上流动的工况下, 壁面热流密度在高温区对管内超临界CO2传热特性的影响. 可见, 在高温区随着热流密度的增大, 对流传热系数和Nu数均减小, 且热流密度越大其影响程度越明显. 由于随着壁面热流密度增大, 近壁面的流体温度会急剧升高, 而流体温度升高会造成其体积膨胀, 引发流动加速效应[17]. 流动加速效应所形成的速度梯度方向与流动方向是相反的[18], 这会导致近壁面处的湍流度减小. 当近壁面处的低密度流体层达到足够厚, 会使得湍流边界层转化为层流边界层, 从而导致对流传热被削弱.图 10 热流密度在高温区对超临界CO2传热特性的影响
Figure10. Effect of heat flux on heat transfer of supercritical CO2 at high temperature region.
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4.5.浮升力和流动加速效应的影响
根据现有文献[19-22]可知, 浮升力和流动加速效应在近临界点温区对管内超临界CO2传热特性具有重要的作用. 然而, 目前不同文献对两种效应的定义各有不同, 本文采用Liu等[17]提出的判断标准, 分析在高温区浮升力和流动加速效应对管内超临界CO2传热特性的影响情况. 本文所使用的浮升力因子 (Bu) 和流动加速因子 (Ac) 定义如下:图 11 (a) 流动方向、(b) 系统压力、(c) 质量流率、(d) 热流密度在高温区对 (I) Bu和 (II) Ac的影响
Figure11. Effects of (a) flow direction, (b) pressure, (c) mass flux, (d) heat flux on (I) Bu and (II) Ac at high temperature region.
图12为在本文所研究的工况条件下, Bu和Ac的分布图. 可见, 所有工况的Bu值均远低于其阈值1.3 × 10–5, 而除了最低热流密度工况 (G = 300 kg·m–2·s–1, q = 100 kW·m–2, p = 7.5 MPa和垂直向上流动) 外, 其余工况的Ac值均高于其阈值3.3 × 10–6. 说明在本文所研究的工况条件 (高温高热流密度) 下可忽略浮升力对传热的影响, 而由高热流密度引起的流动加速效应会明显恶化传热.
图 12 Bu和Ac的分布图
Figure12. Distributions of Bu and Ac
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4.6.与现有文献传热关联式计算结果的对比
现有文献中关于管内超临界CO2的传热关联式大多是基于近临界点温区的传热数据提出的, 其对高温区传热数据的预测还有待评估. 表2为目前常用的八种管内超临界流体传热关联式, 其可分为基于热物性修正和基于无量纲数修正两种类型. 将关联式计算结果与模拟结果进行对比, 并采用平均绝对相对偏差 (mean absolute relative deviation, MARD) 和平均相对偏差在±20%以内的数据点占总数据量的比例 (η) 作为关联式预测能力的评估标准, MARD具体定义如下:作者 | 关联式和工况条件 | MARD/% | η/% |
基于热物性修正 | |||
Bishop 等[23] | $Nu = 0.0069Re_{\rm{b} }^{0.9}\overline {Pr} _{\rm{b} }^{0.66}{\left( { { { {\rho _{\rm{w} } } } }/{ { {\rho _{\rm{b} } } } } } \right)^{0.43} }\left[ {1 + 2.4({D}/{L}) } \right]$ | 22.2 | 22.3 |
工质: 水 | |||
p = 22.6—27.5 MPa, G = 680—3600 kg·m–2·s–1, q = 310—3500 kW·m–2 | |||
Krasnoshchekov和 Protopopov[24] | $Nu = 0.023Re_{\rm{b} }^{0.8}Pr_{\rm{b} }^{0.5}{\left( {{ { {\rho _{\rm{w} } } } }/{ { {\rho _{\rm{b} } } } } } \right)^{0.3} }{\left( {{ {\overline { {c_{\rm{p} } } } } }/{ { {c_{ {\rm{p,b} } } } } } } \right)^{0.4} }$ | 8.1 | 100 |
工质: CO2 | |||
p = 8—12 MPa, G = 2971 kg·m–2·s–1, q = 235—500 kW·m–2, Tin = 301.7—472 K | |||
流动方向: 水平 | |||
Jackson[25] | $Nu = 0.023Re_{\rm{b} }^{0.8}\overline {Pr} _{\rm{b} }^{0.5}{\left( { { { {\rho _{\rm{w} } } } }/{ { {\rho _{\rm{b} } } } } } \right)^{0.3} }$ | 9.0 | 100 |
工质: CO2 | |||
p = 7.8—9.8 MPa, Reb = 8×104—5×105, q ≤ 2600 kW·m–2 | |||
基于无量纲数修正 | |||
Liao和Zhao[26] | 垂直向上: | 18.1 | 60.7 |
$Nu = 0.354Re_{\rm{b} }^{0.8}Pr_{\rm{b} }^{0.4}{\left( {{ { {\rho _{\rm{w} } } } }/{ { {\rho _{\rm{b} } } } } } \right)^{1.297} }{\left( {{ {\overline { {c_{\rm{p} } } } } }/{ { {c_{ {\rm{p,b} } } } } } } \right)^{0.296} }Bo_{\rm{m} }^{ {\rm{0} }{\rm{.157} } }$ | |||
垂直向下: | |||
$Nu = 0.643Re_{\rm{b} }^{0.8}Pr_{\rm{b} }^{0.4}{\left( { { { {\rho _{\rm{w} } } } }/{ { {\rho _{\rm{b} } } } } } \right)^{2.154} }{\left( { { {\overline { {c_{\rm{p} } } } } }/{ { {c_{ {\rm{p,b} } } } } } } \right)^{0.751} }Bo_{\rm{m} }^{ {\rm{0} }{\rm{.186} } }$ | |||
水平: | |||
$Nu = 0.124Re_{\rm{b} }^{0.8}Pr_{\rm{b} }^{0.4}{\left( {{ { {\rho _{\rm{w} } } } }/{ { {\rho _{\rm{b} } } } } } \right)^{0.842} }{\left( {{ {\overline { {c_{\rm{p} } } } } }/{ { {c_{ {\rm{p,b} } } } } } } \right)^{0.384} }Bo_{\rm{b} }^{ {\rm{0} }{\rm{.203} } },~ Bo = { {Gr} }/{ {Re_{\rm{b} }^{2.7} } }$ | |||
工质: CO2 | |||
p = 7.4—12 MPa, G = 236—1179 kg·m–2·s–1, q = 10—200 kW·m–2, Tin = 295—385 K | |||
Kim 等[10] | $Nu = 0.226Re_{\rm{b}}^{1.174}Pr_{\rm{b}}^{1.057}{\left( {{{{\rho _{\rm{w}}}}}/{{{\rho _{\rm{b}}}}}} \right)^{0.571}}{\left( {{{\overline {{c_{\rm{p}}}} }}/{{{c_{{\rm{p,b}}}}}}} \right)^{1.032}}A{c^{0.489}}B{u^{0.0021}}$ | 42.3 | 11.0 |
$Ac = \dfrac{ { {q^ + } } }{ {Re_{\rm b}^{0.625} } }{\left( {\dfrac{ { {\rho _{\rm{b} } } }}{ { {\rho _{\rm{w} } } } } } \right)^{0.5} }\left( {\dfrac{ { {\mu _{\rm{w} } } }}{ { {\mu _{\rm{b} } } } } } \right), ~Bu = \dfrac{ {G{r_{\rm{q} } } }}{ {Re_{\rm{b} }^{3.425}Pr_{}^{0.8} } }{\left( {\dfrac{ { {\rho _{\rm{b} } } }}{ { {\rho _{\rm{w} } } } } } \right)^{0.5} }\left( {\dfrac{ { {\mu _{\rm{w} } } }}{ { {\mu _{\rm{b} } } } } } \right)$ | |||
工质: CO2 | |||
p = 7.46—10.29 MPa, G = 208—874 kg·m–2·s–1, q = 38—234 kW·m–2, Tin = 302—388 K | |||
流动方向: 垂直向上 | |||
Bovard 等[11] | $Nu = 0.040063Re_{\rm{b}}^{1.40418}Pr_{\rm{b}}^{0.97767359}{\left( {\dfrac{{{\rho _{\rm{w}}}}}{{{\rho _{\rm{b}}}}}} \right)^{0.573108}}{\left( {\dfrac{{\overline {{c_{\rm{p}}}} }}{{{c_{{\rm{p,b}}}}}}} \right)^{0.11577}}A{c^{0.396203}}B{u^{0.13746}}$ | 82.8 | 0 |
$Ac = \dfrac{{{q^ + }}}{{Re_b^{0.625}}}{\left( {\dfrac{{{\rho _{\rm{b}}}}}{{{\rho _{\rm{w}}}}}} \right)^{0.5}}\left( {\dfrac{{{\mu _{\rm{w}}}}}{{{\mu _{\rm{b}}}}}} \right),~ Bu = \dfrac{{G{r_{\rm{m}}}}}{{Re_{\rm{b}}^{3.425}Pr_{}^{0.8}}}{\left( {\dfrac{{{\rho _{\rm{b}}}}}{{{\rho _{\rm{w}}}}}} \right)^{0.5}}\left( {\dfrac{{{\mu _{\rm{w}}}}}{{{\mu _{\rm{b}}}}}} \right)$ | |||
工质: CO2 | |||
p = 6.5—8.335 MPa, G = 51—236 kg·m–2·s–1, q = 52—85 kW·m–2, Tin = 302 K | |||
流动方向: 垂直向上 | |||
Liu 等[17] | $Nu = 0.00075Re_{\rm{b}}^{0.93}\overline {Pr} _{\rm{b}}^{0.68}{\left( {\dfrac{{{\rho _{\rm{w}}}}}{{{\rho _{\rm{b}}}}}} \right)^{0.42}}\exp \left( {B{u^{ - 0.023}}} \right)\exp \left( {A{c^{0.079}}} \right)\left[ {1 + 2.63/\left( {L/D} \right)} \right]$ | 28.7 | 3.5 |
$Bu = \dfrac{{G{r_{\rm{m}}}}}{{Re_{\rm{b}}^{2.625}Pr_{\rm{w}}^{0.4}}}{\left( {\dfrac{{{\rho _{\rm{b}}}}}{{{\rho _{\rm{w}}}}}} \right)^{0.5}}\left( {\dfrac{{{\mu _{\rm{w}}}}}{{{\mu _{\rm{b}}}}}} \right),~ Ac = \dfrac{{4{q^ + }}}{{Re_b^{0.625}}}{\left( {\dfrac{{{\rho _{\rm{b}}}}}{{{\rho _{\rm{w}}}}}} \right)^{0.5}}\left( {\dfrac{{{\mu _{\rm{w}}}}}{{{\mu _{\rm{b}}}}}} \right)$ | |||
工质: CO2 | |||
p = 7.4—10.6 MPa, G = 298.8—1506.5 kg·m–2·s–1, q = 4.7—296 kW·m–2, Tin = 257—322 K | |||
流动方向: 垂直向上 | |||
Zhang等[19] | $Nu = \left\{ \begin{gathered} 0.00672Re_{\rm{b} }^{1.414}\overline {Pr} _{\rm{b} }^{ - 0.005}{\left( {\dfrac{ { {\rho _{\rm{w} } } } }{ { {\rho _{\rm{b} } } } } } \right)^{0.448} }{\left( {\dfrac{ {\overline { {c_{\rm{p} } } } } }{ { {c_{ {\rm{p,b} } } } } } } \right)^{0.218} }Bo_{\rm{m} }^{ {\rm{0} }{\rm{.586} } },\quad {H_{\rm{b} } } < 0.9{H_{ {\rm{pc} } } } \\ 0.056Re_{\rm{b} }^{0.829}\overline {Pr} _{\rm{b} }^{0.35}{\left( {\dfrac{ { {\rho _{\rm{w} } } } }{ { {\rho _{\rm{b} } } } } } \right)^{ - 0.095} }{\left( {\dfrac{ {\overline { {c_{\rm{p} } } } } }{ { {c_{ {\rm{p,b} } } } } } } \right)^{0.214} }Bo_{\rm{m} }^{ {\rm{0} }{\rm{.142} } }, \quad {H_{\rm{b} } } \geqslant 0.9{H_{ {\rm{pc} } } } \\\end{gathered} \right.$ | 64.9 | 0 |
工质: CO2 | |||
p = 7.5—10.5 MPa, G = 50—500 kg·m–2·s–1, q = 5—100 kW·m–2, Tin = 266—313 K | |||
流动方向: 垂直向上 |
表2传热关联式计算结果与模拟数据的对比
Table2.Comparisons of the calculated heat transfer results by the correlations with the numerical results.
图13为其中预测效果较好的五种关联式计算结果与模拟数据对比的散点图. 从表2和图13可得, 基于热物性修正的传热关联式对本文高温区数据预测的结果优于基于无量纲数修正的关联式得到的结果, 且模拟数据均大于计算结果. 由前面的分析可得, 高温区的浮升力效应对传热的影响可忽略, 而虽然流动加速效应对传热有一定的影响, 但Nu数受导热传热的影响比对流传热的影响要大, 因此高温区的管内超临界CO2传热数据的预测使用基于热物性修正的传热关联式更合适. 其中, Krasnoshchekov和Protopopov[24]的关联式对本文传热数据预测效果最好, 其平均绝对相对偏差为8.1%, 且100%的数据点在±20%的平均相对偏差范围内.
图 13 传热关联式计算结果与模拟数据的对比
Figure13. Comparisons of the calculated heat transfer results by the correlations with the numerical results.