Данная заметка является переводом статьи авторов: M. J. Leahy, D. Lansell-Kenny, D. W. Stephens, T. Harvey and C. Leb.
Аннотация
Представлено сравнение трех решателей вычислительной гидродинамики (CFD) для задач моделирования потоков угарного газа в объеме автостоянки: FDS, ANSYS-CFX и Caelus.
- FDS – это CFD-решатель для моделирования пожара/дыма, часто используемый в строительной отрасли
- ANSYS-CFX и Caelus (подпроцесс OpenFOAM) – это CFD-решатели общего назначения
Рассматривается типичная геометрия одноэтажной автостоянки с вытяжными вентиляторами и воздухозаборниками, а также предусматривается постоянная скорость потока CO, подаваемого в течение 1 часа для всех сценариев. Было установлено, что зависимость массовой концентрации угарного газа во времени имеет сопоставимое значение для FDS, ANSYS-CFX и Caelus.
Моделирование FDS, ANSYS-CFX и Caelus было выполнено с учетом переходных (цепных) процессов. Caelus также был использован в «полупереходном» режиме (hybrid – гибридном), в котором моделирование стационарного состояния перезапускается с помощью решения систем уравнений переходных видов (из поля потока с фиксированным импульсом).
Показано, что Caelus и CFX подходят для подобных задач моделирования, и было обнаружено, что Caelus-hybrid работает быстрее, чем другие протестированные решатели.
Ключевые слова: ANSYS-CFX; Caelus; автостоянка; FDS; HVAC; Бенчмарк
Введение
В Австралии и других частях мира стандарты проектирования зданий предписывают устанавливать вентиляционные системы в закрытых автостоянках, поддерживающие приемлемый уровень выбросов выхлопных газов транспортных средств. Австралийские строительные нормы и правила [6] требуют осуществлять строительство зданий в соответствии с определенными эксплуатационными нормами.
Существующие методы валидации различных программ в сочетании с применением австралийских стандартов [9] позволяют специалистам осуществлять проектирование парковок с механической вентиляцией исходя из расчета производительности, осуществляемого с помощью методов вычислительной гидродинамики (CFD-моделирования).
Моделирование CFD демонстрирует, что концентрации монооксида углерода (CO) не превышают предельных значений в течение определенных интервалов времени. Проектировщики обычно используют пакеты программного обеспечения, реализующие CFD, для оптимизации систем вентиляции на автостоянках.
Fire Dinamic Simulator (FDS) [7] – программа использующая в своей основе метод крупных вихрей (LES), который обычно применяется при проектировании систем вентиляции автомобильных парковок. FDS был экспериментально верифицирован для задач моделирования потоков CO [5] и служит основой для сравнения и проверки других CFD-решателей для моделирования рассеивания CO на автостоянках.
Предыдущие исследования ([2], [8], [1]) сосредоточены на исследовании проблемы удаления CO из автомобильных парковок с помощью методов CFD, при этом большее внимание уделено проверке адекватности модели CFD, прогнозирующей концентрации и характеристики полей газа, а также определению расхода и оптимизации воздуховодов для удаления угарного газа.
В настоящей работе мы сосредоточимся на верификации различных решателей, коммерческих решений и решений с открытым исходным кодом, для моделирования вентиляции автомобильных парковок, используя FDS в качестве эталона.
В частности, мы сравниваем показатели вытяжной вентиляции и время выполнения моделирования типовой закрытой автостоянки в FDS с двумя полнофункциональными CFD-решателями:
Указанные решатели носят более общий характер, и их применение открыло бы возможность для отслеживания дополнительной физики, отсутствующей в FDS, а также для использования сеток более сложной геометрии, с которыми FDS в настоящее время не может обрабатывать.
CFD модель
Модель FDS
Решатель FDS – это однофазный решатель, который использует «метод крупных вихрей» (LES) или «метод очень крупных вихрей» (VLES) для модели турбулентности. В данной работе была использована модель турбулентности VLES. Распределение пристенного течения потоков аппроксимируется и реализуется с помощью логарифмической модели вязкого напряжения [7].
FDS создает свою собственную 100% шестигранную сетку и учитывает препятствия (стены) простым методом равномерного поиска по границе сетки [7]. На рисунке 1 показана исходная геометрия в CAD до незначительных корректировок при построении сетки FDS, при которых размеры стен были слегка выровнены по границам шестигранных ячеек (0,25, 0,125 или 0,0625 м). Сетка FDS показана на рисунке 2, на ней отображены стенки (желтый), отверстия (синий) и два выпускных отверстия с расходом воздуха 650 л/с (красный). Десять отдельных источников-поверхностей, которые имеют различные скорости потока CO, отображаются зеленым цветом.
Подробная информация о различных сетках, используемых FDS, CFX и Caelus, представлена в таблице 1, где в разделе чувствительности сетки использовались различные размеры элементов.
Граничные условия для общего расхода и расхода CO приведены в таблицах 2 и 3. Во всех моделях решателя градиенты плотности из-за изменения CO были очень низкими, и, следовательно, влияние CO на силы выталкивания из-за градиентов плотности игнорировалось.
Рисунок 1. Автостоянка в CAD, с отверстиями для связи с внешней средой, выпускными отверстиями воздуховодов и стенами
Модель Caelus и CFX
И ANSYS-CFX, и Caelus использовали однофазную скалярную модель переноса, используя подход “Нестационарное усреднение Рейнольдса Навье Стокса” (URANS) с моделью турбулентности k-ω SST.
В работе были использованы два решателя Caelus:
- Caelus SLIM, который является быстрым решателем цепных процессов, разработанным в Applied CCM
- гибридный метод hybrid (называемый Caelus SLIM Hybrid)
В завершение, использовался Caelus simpleSolver для быстрого создания потока в установившемся состоянии с помощью инструмента “Полуприкладной метод для уравнений, связанных с давлением” (SIMPLE), который впоследствии был перезапущен с использованием скалярной модели переноса решателя SLIM.
Решатель SLIM использует устойчивое поле потока из стационарного решения. При выборе решателей Caelus SLIM и Hybrid также были учтены значения числа Куранта для обеспечения условий, при которых дисбаланс массы оставался бы на приемлемо низком уровне, при этом, максимальные числа Куранта составили 20 и 2000 соответственно.
Рисунок 2. Разделение сетки FDS с геометрией CAD.
Источники угарного газа описаны в таблице 3
Таблица 1
Сводные данные о размерах ячеек в различных типах решателей
| Используемые сетки | |||
|---|---|---|---|
| Сетка | Размеры элементов (м) | Количество элементов (млн) | Тип |
| Базовая сетка FDS | 0,25 | 0,4 | Шестигранный куб |
| Полусетка FDS | 0,125 | 2,8 | Шестигранный куб |
| Четверть сетки FDS | 0,0625 | 22,2 | Шестигранный куб |
| Базовая Caelus*/CFX | 0,25 | 1,4 | Тетраэдр/Призма |
| Полусетка Caelus* | 0,125 | 10,1 | Тетраэдр/Призма |
| Четверть сетки Caelus* | 0,0625 | 75,2 | Тетраэдр/Призма |
| Примечание: * – Caelus SLIM и Caelus SLIM hybrid | |||
В работе учтено отсутствие трения в пристенных зонах между препятствием и потоками ввиду отсутствия пограничного слоя в сетке (что соответствует простой шестигранной сетке FDS). Построение сетки для CFX и Caelus было выполнено с помощью программного обеспечения для точечного построения сетки (Pointwise) (рис. 3), где источники CO были представлены в трехмерном виде.
Сетка Pointwise, используемая для моделирования в CFX и Caelus, содержала чуть менее 1,4 миллиона элементов (таблица 1). Эта сетка состояла из призм там, где была возможна экструзия, и тетраэдров в других местах.
Как показано в таблице 1, программа FDS создает шестигранные элементы и представляет стены в виде препятствий (длина базового элемента 0,25 м), а Caelus и CFX-сетка использует тетраэдрические элементы (той же длины, что и FDS 0,25 м). Решатель CFX использовался только для задачи с базовой сеткой, поскольку сетка с более высоким уровнем детализации не могла быть запущена из-за ограничений лицензии с параллельным доступом.
Результаты
Базовая сетка – размер ячейки 0,25 м
Базовая сетка с размером ячеек 0,25 м как отправная точка была использована для сравнения результатов различных решателей:
- FDS
- CFX
- Caelus SLIM
- Caelus SLIM hybrid
Поля скорости и массовой доли CO в базовой сетке FDS показаны на рис. 4 и 5. Поля скорости и массовой доли CO в базовой сетке Caelus SLIM hybrid отображены на рис. 6 и рис. 7. Отмечается большое сходство между полями скорости и CO, создаваемыми двумя решателями со значительными различиями в используемых моделях турбулентности. FDS, использующий модель турбулентности VLES, дает более изменяющиеся в пространстве результаты по скорости и значениям поля CO по сравнению с Caelus.
В Caelus использовалась модель турбулентности URANS k-ω SST, которая в некоторой степени сглаживает поле скоростей. Флуктуации в поле скоростей FDS не являются критическими ни для результатов, ни для моделируемой ситуации и являются просто результатом модели турбулентности. FDS не поддерживает модели турбулентности RANS.
Таблица 2
Граничные условия для всех решателей: FDS, CFX, Caelus SLIM и Caelus SLIM hybrid
| Теплофизические свойства и граничные условия | |
|---|---|
| Расход выхлопных газов, л/с | 2*650 |
| Начальное/открытое давление окружающей среды, Па | 101325 |
| Изотермическая температура окружающей среды, С | 20 |
| Вязкость воздуха, Па*с | 1,8*10-5 |
| Плотность воздуха, кг/м2 | 1,2 |
Таблица 3
Массовый расход CO, используемый решателями, рассчитанный на основе норм выбросов, приведенных в применимом австралийском стандарте
| Граничные условия выхода CO | |
|---|---|
| Значения, кг/с*м2 | |
| Источник 1 | 6,12*10-7 |
| Источник 2 | 2,40*10-7 |
| Источник 3 | 3,70*10-7 |
| Источник 4 | 3,12*10-7 |
| Источник 5 | 2,75*10-7 |
| Источник 6 | 3,31*10-7 |
| Источник 7 | 4,23*10-7 |
| Источник 8 | 4,18*10-7 |
| Источник 9 | 3,61*10-7 |
| Источник 10 | 9,91*10-7 |
Рисунок 3. Сетка Pointwise, используемая ANSYS-CFX и Caelus, с атмосферными отверстиями, выпускными отверстиями воздуховодов и стенками
Динамика изменения средней массовой доли CO во времени в объеме сетки 3×3 м на высоте 1,5 м показана на рисунке 8 для всех решателей. В таблице 4 суммируется средняя конечная концентрация CO относительно конечного среднего CO базовой сетки FDS. Общее время моделирования также приводится.
Подробный сравнительный анализ показывает, что все решатели смогли в достаточной степени моделировать физику потока и переноса CO. Решатель Hybrid был быстрее, чем все другие решатели благодаря тому, что скалярное уравнение решалось в каждом моменте времени. Этот подход ограничен для применения в случаях, когда поток является квазистационарным, а не случаями, в которых есть переходные источники или доминирующий вихревой выброс.
Чувствительность сетки
Чувствительность сетки была исследована путем сравнения базовой сетки (размер элемента 0,25 м) с сеткой половинного размера (0,125 м) и четверти размера сетки (0,0625 м). Для сравнения чувствительности сетки использовались FDS и Caelus SLIM Hybrid.
Сводная информация о зависимости среднего значения угарного газа CO на высоте 1,5 м показана на рисунке 9. В таблице 5 приведена приведены разница конечного среднего значения CO относительно FDS и общее время моделирования стенки.
Следует отметить, что получаемые значения остаются аналогичными при уменьшении размеров ячейки сетки менее 0,25 м. Можно сделать вывод, что выбранный вариант сетки был нечувствительным к разрешению сетки. Размер сетки, превышающий 0,25 м, был бы неподходящим (слишком мал), чтобы отразить физическую геометрию в FDS.
Рисунок 4. Сценарий с базовой сеткой: FDS поля скорости
на 3600 с, на высоте 1,75 м
Рисунок 5. Сценарий с базовой сеткой: FDS поля массовой доли CO (промилле)
на 3600 с, на высоте 1,75 м
Рисунок 6. Сценарий с базовой сеткой: Caelus SLIM Hybrid поля скорости
на 3600 с, на высоте 1,75 м
Рисунок 7. Сценарий с базовой сеткой: Caelus SLIM Hybrid поля массовой доли CO (промилле)
на 3600 с, на высоте 1,75 м
Рисунок 8. Сценарий с базовой сеткой. График массовой концентрации CO для FDS, ANSYS CFX, Caelus Transient и Caelus SLIM Hybrid
Рисунок 9. Чувствительность сетки. График массовой концентрации CO для FDS, ANSYS CFX, Caelus Transient и Caelus SLIM Hybrid
Таблица 4
Сводная информация о конечной средней разнице массовой доли CO относительно базовой сетки FDS и времени моделирования
| Базовая сетка 0,25 м | |||
|---|---|---|---|
| Сценарий | Средняя концентрация CO, промилле | Разность относительно FDS, % | Время моделирования, ч |
| FDS | 31,3 | 0 | 1,6 |
| ANSYS CFX | 33,0 | 5,3 | Не применено |
| Caelus SLIM | 35,2 | 12,5 | 3,1 |
| Caelus SLIM Hybrid | 30,9 | -1,3 | 0,6 |
| Примечание: Использовалось аналогичное количество элементов на ядро, также ANSYS-CFX не был включен из-за ограничений лицензии на версию с параллельным вычислением | |||
Таблица 5
Сводная информация об окончательном среднем CO, разнице относительно FDS (%) и общее время моделирования
| Различные сценарии с базовой сеткой, с половиной и четвертью сетки | |||
|---|---|---|---|
| Сценарий | Средняя концентрация CO, промилле | Разность относительно FDS, % | Общее время моделирования, ч |
| Базовая сетка FDS | 31,3 | 0 | 1,6 |
| Полусетка FDS | 33,5 | 7,1 | 8,4 |
| Четверть сетки FDS | 31,9 | 2,1 | 24,5 |
| Базовая Caelus*/CFX | 30,9 | -1,3 | 0,6 |
| Полусетка Caelus* | 32,5 | 3,8 | 2,1 |
| Четверть сетки Caelus* | 32,2 | 2,9 | 6,2 |
| Примечание: Во всех сценариях использовалось одинаковое количество элементов на ядро. | |||
Выводы
В этой статье обсуждалось сравнение трех программных продуктов, используемых для численного решения проблемы распространения угарного газа в объеме закрытой автостоянки.
В FDS сформирована хорошая база для сравнения благодаря экспериментальной валидации программы. Поскольку моделирование CFD играет все более важную роль в стриотельной индустрии, полезно продемонстрировать сопоставимость между различными кодами CFD для данной предметной области.
Было обнаружено, что сравнение Caelus (цепного и гибридного) и ANSYS-CFX с FDS дает сопоставимые результаты. Максимальная разница от базового варианта FDS в 12,5 % наблюдалась во всех проведенных симуляциях, при этом, наилучшее сравнение составило 1,3% между FDS и Caelus SLIM hybrid.
Обобщая вышесказанное, Caelus и CFX подходят для такого типа моделирования, но для решателя CFX это не оправдано из-за коммерческой стоимости. Учитывая тот факт, что время выполнения задачи Caelus-Hybrid составляет менее половины времени моделирования в FDS, и его результаты сопоставимы с FDS, подход Caelus-Hybrid рекомендуется как наиболее подходящий метод для решения задач вентиляции автостоянки среди протестированных решателей помимо FDS.
Библиография
[1] Исследование обеспечения требуемой скорости вентиляции и улучшения механических систем вентиляции для подземных парковок. Ahn, S., Kwon, H., Kim, G. and Yang, J., Study of securing required ventilation rates and improving mechanical ventilation systems for underground parking lots, J. Asian Arch. Build Eng., 3, 2016, 659–665.
[2] Воздушная среда в помещении автостоянки торгового центра: исследование вентиляции CFD. Al-Waked, R., Groenhout, N., Partridge, L. and Nasif, M., Indoor air environment of a shopping centre carpark: CFD ventilation study, Univers. J. Mech. Eng, 4, 2017, 113–123.
[3] ANSYS, ANSYS CFX 2019R3, Canonsburg, USA., 2019.
[4] Библиотека вычислительной механики (Версия 9.04), 2020 год. Applied CCM, Caelus: Computational Mechanics Library (Version 9.04), 2020, http://www.caelus-cml.com.
[5] Совместное распределение в авторемонтной мастерской: экспериментальное исследование и моделирование CFD, в 7-м издании. Конф. CFD в горнодобывающей и перерабатывающей промышленности. Asimakopoulou, E., Kolaitis, D. and Founti, M., Co dispersion in a car-repair shop: An experimental and CFD modelling study, in 7th Int. Conf. CFD in the Minerals, Process Industries, Springer, 2009.
[6] Австралийский совет по строительным нормам, Строительный кодекс Австралии (BCA), том 1, 2019. Australian Building Codes Board, Building Code of Australia (BCA) Volume 1, 2019.
[7] NIST, Fire dynamics simulator (FDS) and smokeview, https://pages.nist.gov/fds-smv/, 2020.
[8] Качество воздуха в подземном гараже: вычислительное и экспериментальное исследование эффективности вентиляции, энергии и зданий. Papakonstantinou, K., Chaloulakou, A., Duci, A., Vlachakis, N. and Markatos, N., Air quality in an underground garage: computational and experimental investigation of ventilation effectiveness, Energy and Buildings, 35, 2003, 933–940.
[9] Стандарты Австралии, Использование вентиляции и кондиционирования воздуха в зданиях – Механическая вентиляция в зданиях. Standards Australia, The use of ventilation and airconditioning in buildings – Mechanical ventilation in buildings, AS 1668.2-2012, 2012.