防風網(wǎng)作用下礦石堆場抑塵率計算

趙宏鑫，彭士濤

（交通運輸部天津水運工程科學研究所水路交通環(huán)境保護技術交通行業(yè)重點實驗室，天津300456）

近年來，隨著港口礦石吞吐量急劇攀升，港口大型堆場礦石粉塵“褐色污染”問題日益凸顯。但目前各類礦石在裝卸作業(yè)和貯存中動態(tài)起塵與擴散規(guī)律的研究還不多見，因此在定量描述其粉塵擴散運動規(guī)律方面還存在一定的困難。由于其裝卸貯運及粉塵性狀與煤炭具有很大的共性，因此，在之前的研究都參考煤炭的特性進行礦石起塵運動的推測［1］。文中利用CFD 計算了礦石粉塵運動的變化規(guī)律，以及澳礦、巴西礦和印度礦在防風網(wǎng)作用下的抑塵率。

1 數(shù)學模型建立

1.1 理論基礎

空氣動力學數(shù)值模擬采用RNG K-E 計算模型，即Renormalizations group K-E 模型［2］。此模型是由標準K-E 模型演變而來，相比標準K-E 模型，RNG K-E 能更好地處理流線彎曲較大的流動。

煤堆場周圍的空氣流動可以看作是在不可壓縮以及不考慮熱轉換的大氣條件下進行，其RNG K-E 模型的控制方程組如下［3］

式中：xi為笛卡兒坐標；t 為時間；ρ 為空氣密度；μ 為動力學粘性系數(shù)；μt為湍動能粘性系數(shù)；ui、P、k、ε 為時間平均速度、靜壓、湍動能、湍動能耗散率。

RNG K-E 模型方程中的常數(shù)一般取C1ε=1.44，C2ε=1.92，Cμ=0.09，σk=1.0，σε=1.3。

1.2 計算設想與模型建立

（1）利用風洞實驗中得出的礦石粒徑分布和起動風速等結果，將相關參數(shù)應用到CFD 數(shù)值模型中；

（2）將礦石起塵規(guī)律應用到廈門港后石港區(qū)25 萬t 級礦石泊位，礦石堆場容量775 萬t。此礦石堆場堆高12 m。防風網(wǎng)平面采用三側包圍方式布置，網(wǎng)高為18 m，開孔率為40%；

（3）根據(jù)美國環(huán)境保護局推薦堆場起塵模式建立堆揚塵排放源強計算公式，計算出防風網(wǎng)對目前較常見的礦種（澳礦、巴西礦和印度礦）抑塵率。

計算區(qū)域為底面正16 邊型的棱柱，該棱柱的底面半徑為6 000 m，高為200 m。礦石堆垛高度為12 m。防風網(wǎng)布置在堆垛周圍，置于計算區(qū)域的中心。網(wǎng)格剖分時，采用結構網(wǎng)格生成模式，總網(wǎng)格數(shù)1 100 萬。

2 結果與分析

2.1 礦石粒徑分布

礦石粉塵的粒徑分布是起塵規(guī)律研究的基礎參數(shù)。通過交通運輸部天津水運工程科學研究所風工程研究中心的環(huán)境風洞中采集的實驗數(shù)據(jù)，整理出目前常見的澳礦、巴西礦和印度礦的粒徑分布［4］。澳礦和巴西礦的粒徑分布情況比較接近，其小粒徑（＜355 μm）的質(zhì)量分數(shù)遠大于印度礦，而大粒徑（＞500 μm）的質(zhì)量分數(shù)則小于印度礦。通過數(shù)據(jù)得知，印度礦粉塵顆粒較大，澳礦粉塵顆粒較小。

表1 風洞試驗所采用礦粉的粒徑分布Tab.1 Particle size distribution of iron ore

2.2 起動風速

顆粒物的啟動風速與其粒徑分布聯(lián)系緊密。通過風洞實驗的數(shù)據(jù)可知，在自然含水率條件下，澳礦的啟動風速為3.6～4.4 m/s，巴西礦和印度礦的啟動風速為4.0～5.2 m/s 和4.6～5.3 m/s。相比3 種礦粉，澳礦的啟動風速最小，相對較容易起塵；印度礦的啟動風速較大，相對較難起塵［5］。

2.3 流場分析

從圖3 風速流場圖中可見，在防風網(wǎng)掩護區(qū)域內(nèi)，風速降低作用明顯，防風網(wǎng)后形成較大區(qū)域的低風速區(qū)，這表明防風網(wǎng)對于堆場內(nèi)的風速降低具有明顯的作用［6］，從而對抑制粉塵也具有較明顯的效果。

圖4 表明，風流經(jīng)過防風網(wǎng)后流場壓力明顯減小，形成壓力跳躍，在礦堆迎風面形成了比較明顯的壓力駐點。來流遇到防風網(wǎng)后形成比較明顯的壓降。直到來流通過了所有的礦堆后，壓降消失，并恢復到初始的壓力狀態(tài)。這說明了防風網(wǎng)對場區(qū)內(nèi)的壓力具有明顯的影響。

2.4 抑塵率分析

（1）靜態(tài)源強計算公式。參考美國環(huán)境保護局推薦堆場起塵模式建立堆揚塵排放源強模擬模式［7］，詳見式（6）。

式中：Q料堆為單位堆垛面積的堆揚塵年排放源強，g/m2·年；B貨種為由貨種特性決定的起塵量調(diào)節(jié)系數(shù)，無量綱；kDi為起塵因子，無量綱；wDi為物料重量分數(shù)，無量綱；PDi為風蝕潛勢，g/m2，計算公式如式（7）；u*j為摩擦風速，m/s，計算公式如式（8）；u*Dit為閾值摩擦風速（即起塵臨界摩擦風速，低于此值時認為不起塵），m/s；uj，z為觀測高度為z 的風速，m/s；z，z0分別為風速檢測高度和地面粗糙度（0.3 cm）；κ 為沃卡門常數(shù)，無量綱，取0.4。

（2）抑塵率結果。將堆垛每一個體網(wǎng)格中心點的速度統(tǒng)計出來，由式（6）～式（8）得出堆垛每個體網(wǎng)格的摩擦速度。再由式（9）和式（10）可以得到單位堆垛面積的堆揚塵年排放源強之比，即抑塵率。

由表2 可以看出，不同種類的礦粉在防風網(wǎng)的作用下，出現(xiàn)不同的抑塵效果，其中澳礦抑塵率最低，印度礦抑塵率最高。這說明了澳礦相對較易起塵，巴西礦次之，而印度礦最不易起塵。影響礦石粉塵抑塵率的因素主要為貨種的粒徑分布和起動風速，這與風洞實驗中得出的結論相吻合。

3 結論

（1）通過CFD 數(shù)值模擬方法對不同貨種礦石抑塵率的計算，得出澳礦、巴西礦和印度礦3 種礦粉在風速流場中的起塵運動結果與風洞實驗得出的起塵規(guī)律結論基本相符，澳礦相對最易起塵，巴西礦次之，而印度礦最不易起塵。

（2）在防風網(wǎng)的作用下，堆場貨種為澳礦時的自然含水抑塵率為53.76%；堆場貨種為巴西礦時的自然含水抑塵率為54.16%；堆場貨種為印度礦時的自然含水抑塵率為56.07%。

表2 澳礦、巴西礦和印度礦在防風網(wǎng)作用下抑塵率Tab.2 Dust suppression rate of Australian iron ore,Brazil iron ore and India iron ore

［1］吳煒平.關于我國港口煤炭礦石粉塵防治現(xiàn)狀與技術政策［J］.交通環(huán)保，1994，15（2-3）：43-52.WU W P.On our port coal ore dust control status and technical policies［J］.Environmental Protection in Transportation，1994，15（2-3）：43-52.

［2］王福軍.計算流體力學分析［M］.北京：清華大學出版社，2004.

［3］任玉新，陳海昕. 計算流體力學基礎［M］. 北京：清華大學出版社，2006.

［4］彭士濤，洪寧寧.廈門港后石港區(qū)散貨碼頭粉塵對周邊環(huán)境敏感點影響研究風洞實驗［R］.天津：交通運輸部天津水運工程科學研究所，2012.

［5］彭士濤，洪寧寧.廈門港后石港區(qū)散貨碼頭粉塵對周邊環(huán)境敏感點影響研究礦石報告［R］.天津：交通運輸部天津水運工程科學研究所，2012.

［6］白泉.風速時程數(shù)值模擬研究［D］.沈陽：東北大學，2005.

［7］陳愛英. 防風網(wǎng)的數(shù)字模擬［D］.上海：同濟大學，2007.