民用飛機多艙油箱內惰性氣體分布的研究

鹿世化，劉衛華，馮詩愚，華 斌

（1.南京航空航天大學 航空宇航學院，南京 210016；2.南京師范大學 能源與動力工程學院，南京 210042）

民用飛機多艙油箱內惰性氣體分布的研究

鹿世化1，2，劉衛華1，馮詩愚1，華 斌2

（1.南京航空航天大學 航空宇航學院，南京 210016；2.南京師范大學 能源與動力工程學院，南京 210042）

針對某種通風方式，對1／6比例的波音747中心翼油箱內的氣流分布進行了可視化實驗，得到了該油箱內氣流分布的詳細信息。建立三維數值模型，對不同Re數下的多艙氣流分布進行了計算，經與實驗結果對比顯示二者吻合較好。通過數值模擬得到了各艙的流量分配系數，采用微元段的計算方法得到了各艙氧濃度的分布。對3種不同通風方式下的惰化效果進行了對比研究，提出“最不利艙氧濃度”的概念，認為對多艙油箱進行惰化系統的設計時，這一因素不容忽略。該研究可為多艙油箱惰化工程設計提供相應的支持，為通風系統的優化提供理論依據。

可視化；燃油箱惰化；沖洗；流量分配；通風方式；數值模擬

0 引 言

1996年7月，環球航空公司800次航班墜毀，美國國家交通運輸安全委員會（NTSB）認為事故的主要原因是中心翼油箱的爆炸造成的。此后，美國聯邦航空管理局（FAA）進行了大量研究，試圖消除或減少油箱內的可燃蒸汽，其中機載油箱惰化技術被認為是最行之有效的方法之一。該方法分為沖洗和洗滌，沖洗是將富氮氣體（NEA）通入油箱上部氣相空間，將其中的氧氣和燃油蒸汽置換排出，使氣相空間氧濃度達到所要求的極限氧濃度以下［1－4］。因為管路布置相對簡單，燃油沖洗多用于民用客機油箱的惰化。

對于民機的多艙油箱惰化而言，最佳方法可以定義為用最少的惰性氣體和最簡單的方法使得各艙的氧氣濃度達到給定值。通風系統是決定沖洗效果的重要因素，而此方面的研究無論是國外和國內都未得到充分的重視。文獻［5］指出要想使得油箱內氧氣的體積濃度達到8%，需要1.5～1.6倍體積的NEA95（氮氣濃度95%，氧氣濃度5%）。William M［6］建立了一個多隔艙的模型，用于在地面上研究惰性化方法的性能及缺陷。William M［7］還建立了飛行中的波音747中心翼油箱的數學模型，用于計算給定飛行周期和一定的惰性化系統性能條件下的油箱內的氧氣濃度。國內有研究者［8］對單艙的油箱惰性化進行了研究，建立了沖洗過程的數學模型。高秀峰等人［9］的研究結果顯示，氣相體積換氣次數隨載油量增加而急劇上升，而總體積換氣次數隨著載油量成反比關系。

現有的文獻分析表明，國內尚未開展對多艙惰化系統的研究，而在國外的研究中，研究者在面對多艙惰化問題時，往往首先指定某種通風方式，并針對該通風方式進行研究［6－7］，并沒有針對不同的通風方式進行比較和優化研究。

筆者以波音747中心翼油箱為例，用實驗和數值模擬兩種手段研究了不同通風方式下各艙的惰化效果，以期為多艙油箱惰化系統的設計提供參考。

1 實 驗

圖1（a）為波音747油箱結構的立體示意圖，從圖中可以看出該油箱被擋板分為6個隔艙。在未滿載的情況下，油箱的下部為油，上部為氣相空間，由氧氣、氮氣以及油的蒸汽組成。氣相空間即上文提到的沖洗空間，也是氣體流動的空間。這里油箱為空油箱。油箱大?。洪L×寬×高＝6.36m×6m×1.32m，各隔艙體積百分比分別為：1艙：31%，2艙：23%，3、4艙：10%，5、6艙：13%。進、出口和各艙間的通氣口的面積相同，均為7.8×10－3m3。

為了與已有研究進行對比，首先選用圖1（b）所示的通風方式，即富氮氣體從3艙進入，從1艙、6艙流出。

圖1 波音747油箱結構及通風示意圖Fig.1 Boeing 747fuel tank structure and one ventilation method

建立實驗裝置如圖2所示。氣相空間模型大小為實際尺寸的1／6，四周材料為膠合板，上面為有機透明玻璃板。風機和導流風管之間用軟接，軟接的使用使得更換不同功率的風機變得方便，從而可獲取不同的進風風速。將發煙物放置于發煙盒內，待發煙穩定之后置于導流風管的下方入口，依靠氣流的流動，煙霧進入流動空間，從而獲得整場的流動信息。高速攝像機用于監控和記錄整個實驗過程中的流場信息。

如何選用適合的發煙材料是本實驗要解決的首要問題。在試用了稀鹽酸、香燭、干冰［10］等材料后，采用了一種用于制造白色煙霧的煙花作為發煙材料。該材料的優點是發煙穩定、持續性好。由于發煙為白色煙霧，筆者將實驗空間的底部設置為黑色，這樣做的目的在于使得圖像采集的效果更好。

圖2 實驗裝置示意圖Fig.2 Schematic diagram of experimental equipment

當流動處于穩定狀態時，在進風處和出風處采用手持風速儀對進出口風速進行測定。風速儀為熱敏風速儀，型號為TESTO425，測量范圍為0～20m／s，測量精度為±0.03m／s。該款風速儀探頭較小，這可以在很大程度上降低因植入物帶來的流場干擾。

2 數值模擬

2.1 計算區域與邊界條件

計算區域如圖3所示，大小與實驗裝置尺寸一致，為實際油箱大小的1／6，即長、寬、高分別為1.06m、1m、0.22m。左側為單一進風口，邊界條件設定為速度入口；右側兩出風口設置為壓力出口。四周以及上下兩個圍合面均設置作為普通的“墻”對待。內部隔板也設置為“墻”，隔板上的孔口設置為“內部面”，這樣處理的結果是使得網格劃分變得易行。

圖3 計算區域Fig.3 Computational domain

2.2 網格劃分與數學模型

圖4給出了網格劃分的局部區域圖，由于實體較為規則，在計算中均采用了四面體網格。分別采用了3種不同的網格數進行了網格劃分，并對網格進行了獨立化檢驗，最終采用如圖網格，網格數目為190080個。

采用商用軟件FLENT 6.3進行計算，該求解器采用有限體積法，求解方程包括質量、動量、能量守恒方程。求解時，氣相空間內的流動當做層流來處理。

圖4 局部網格Fig.4 Local mesh

3 結果分析與討論

3.1 實驗結果與計算結果的對比分析

已有文獻［6］中提到，對于該油箱，需要VTE為1.3左右的惰性氣體量才能將各艙的氧濃度降到8%以下。

其中QNEA為進入多艙油箱的富氮氣體總流量，m3／s；VU為氣相空間體積，m3；t為時間，s。

此通風量對應下的進風Re數約為700，為了后文的比較說明，實驗進風和模擬的進口條件均取Re＝700來首先進行對比分析。

取高度上的中分面，得到該Re數下的速度分布等值圖，如圖5（b）所示，經與等Re數下的實驗結果對比，可以看出，兩者的吻合程度很高。

為了進一步驗證數值模擬的準確性，對Re為120的情形進行了實驗和數值求解，如圖6所示，兩者的速度分布的吻合程度也較為一致。

圖5 Re＝700時的實驗和模擬對比Fig.5 Comparison of experiment and simulation when Re＝700

另外，實測的出口風速值與模擬的出口風速值比較顯示，二者的誤差在3%左右，屬于工程計算能接受的誤差范圍。這從定性和定量兩個方面對本數值模擬給予了驗證，為后面數值模擬研究的開展提供了依據。

值得說明的是，模擬和實驗均為在原模型的1／6的基礎上得到。根據相似原理，取Re數為主導準則數，在Re數相同的前提下，該數學模擬所計算的流動與原尺寸的流動幾何相似、運動相似、動力相似，故流動與全尺寸油箱相似。實驗和計算結果均視為針對全尺寸油箱等同。

圖6 Re＝120時的實驗和模擬對比Fig.6 Comparison of experiment and simulation when Re＝120

3.2 流量分配與各艙氧濃度分布

數值模擬給出的各艙流量分配如圖7所示。圖中標出了氣流的流動方向和百分比。

圖7 各艙的流量分配示意圖Fig.7 Schematic diagram of the flow distribution

式中：QNEA為惰性氣體流量，m3／s；cIN為進入某艙的惰性氣體氧濃度；cOUT為流出某艙的惰性氣體氧濃度；xIN為進入某艙氣流的流量百分比；xOUT為流出某艙氣流的流量百分比。

（2）式描述的是：每個隔艙在t＋Δt時該艙的氧氣體積等于t時刻各單艙氧氣體積加上進入該隔艙的氧氣，減去流出該隔艙的氧氣體積。

再根據各隔艙的氧濃度

其中VUi為各隔艙的氣相空間體積，m3。

通過（1）式VTE和QNEA關系，可以得到各艙氧濃度和VTE的關系，如圖8所示。本計算中NEA的濃度為96%。

如圖8所示，隨著VTE的增加，各艙氧濃度均呈下降趨勢，其中3艙下降最為快速，1艙最為緩慢，這與文獻［6］的全尺寸實驗數值有著較高的一致性。除1艙外其余各艙達到8%時的VTE均小于等于1.3，而1艙達到這一數值的VTE要遠遠高于1.3，這應該是由于采用的通風方式不當所致。

圖8 VTE對各艙氧濃度的影響Fig.8 Effect of VTE on oxygen concentration of each bay

3.3 平均氧濃度和最不利艙氧濃度

對于多艙的惰化效果的衡量，現有研究中有采用各艙按照面積比加權平均計算得到平均氧濃度的方法。這一方法對估算惰性氣體總體需求量方面的作用較為明顯。但是，對于多艙惰化，不應忽略“最不利艙”帶來的不利影響和計算偏差。

所謂“最不利艙”是指在某種通風方式下對多艙油箱進行惰化沖洗時達到要求氧濃度所需VTE最大值的艙。

為了進行對比研究，另擇兩種通風方式進行了計算。Case2：6艙下側進，3艙、1艙左側出；Case3：5艙下側進，1艙右側出。圖9給出了3種通風方式（Case1為前文提到的通風方式）下各艙的平均氧濃度和最不利艙氧濃度的對比圖。

從圖中可以看出，各艙的平均值差別不大。而最不利艙值則有明顯差別。在Case2的通風方式下，達到8%的最不利艙所需的VTE要達到2左右，大于其它兩種通風方式。在對通風選擇時，應優先考慮Case3的通風方式。

圖9 平均氧濃度和最不利艙氧濃度Fig.9 Average oxygen concentration and oxygen concentration in the most unfavorable bay

4 結 論

實驗研究了一種民用飛機中心翼油箱內部的通風，實驗結果表明，自制的實驗設備、所選發煙材料等可以用于此類實驗的開展。一方面實驗獲取了不同Re數下整場的流動信息，另一方面，為該工作的數學模擬提供了較好的驗證平臺。

用商用軟件對該多艙油箱進行了三維、穩態下的通風模擬，模擬結果與實驗對比，顯示吻合較好。計算得到了各艙氣體流量的分配，為各艙用濃度的計算提供了計算基礎。

提出“最不利艙”的概念，認為應與平均值結合作為多艙惰化效果衡量的依據。改變通風方式，獲得了各艙氣體的分布，并進行了對比，得出Case3的通風方式較好。文中的研究方法可以為通風方式的優化提供依據。

在今后的工作中，應將氧逸出、油箱載油率等考慮在內，以進一步細化深化該領域的研究工作。

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鹿世化（1977－），男，江蘇徐州人，副教授。研究方向：燃油箱惰化。通訊地址：南京市板倉街 78 號 （210016），電 話：13915908798，E－mail：lushihua＠njnu.edu.cn

A study on inert gas distribution in civil aircraft fuel tanks

LU Shi－hua1，2，LIU Wei－hua1，FENG Shi－yu1，HUA Bin2
（1.College of Aerospace Engineering，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016，China；2.School of Energy and Mechanical Engineering，Nanjing Normal University，Nanjing 210042，China）

A visual experiment was carried out to get the detail information of inert gas distribution in a Boeing 747center wing tank，the ratio of the experimental tank is 1／6and the smoke material is a special kind of fireworks.Three－dimensional numerical model was used to calculate the air distribution in multi－bays under the conditions of different Reynolds numbers.The numerical results agree well with the experimental measurements.Based on the discharge distribution coefficient，the oxygen concentration of each bay was obtained by the infinitesimal method.The inerting effect of three different ventilation methods were compared and analyzed.Presents a new concept of“the most unfavorable bay”and points out that it should be a non－ignorable factor for the design of multi－bay fuel tank inerting.The study could support the engineering design of the fuel tank inert and supply a theoretical base for the optimization of ventilation system.

visualization；fuel inerting；washing；discharge distribution；ventilation method；numerical simulation

V228；TQ021.4

A

1672－9897（2012）05－0061－04

2011－09－15；

2011－12－05

國家自然科學基金（50906066）；航空科學基金（2007zc52038）