煙葉烘烤試驗箱內(nèi)流熱場數(shù)值模擬與導(dǎo)流板參數(shù)優(yōu)化

鄭勁民， 陳廣晴， 劉劍君， 舒雷， 郝允志*

(1.中國煙草總公司河南省公司， 鄭州 450046； 2.西南大學(xué)人工智能學(xué)院， 重慶 400715)

煙葉烘烤試驗箱是一種模擬實際密集烤房烘烤全過程的小型一體化設(shè)備[1]。因其體積小、移動方便以及裝煙量少等特點，使得在其上進行煙葉烘烤所需人力物力成本低和能耗少，并能夠進行大量烘烤工藝數(shù)據(jù)的探索和積累。溫度是烘烤工藝中重要的調(diào)控參數(shù)[2-3]，其分布不同會導(dǎo)致煙葉不同部分的失水率和生物化學(xué)反應(yīng)不同，進而影響烤煙的整體品質(zhì)[4-5]。由于溫度場和氣流場密切相關(guān)，為了獲得更好的溫度場分布，試驗箱內(nèi)需要具有合理的結(jié)構(gòu)布局，使箱內(nèi)能夠產(chǎn)生足夠均勻的氣流場[6]。相關(guān)企業(yè)和科研院所開發(fā)了多種專用的煙葉烘烤試驗箱，能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)速和溫度的調(diào)控；不過大多存在氣流場以及溫度場分布不均的問題[7-8]。諸多學(xué)者通過在烘烤室內(nèi)添加導(dǎo)流結(jié)構(gòu)來改善這一問題[9]。李研等[10]通過在煙葉烘烤試驗箱內(nèi)添加均風(fēng)板的方式來改善箱內(nèi)氣流的均勻性，為箱內(nèi)氣流分布優(yōu)化提供了指導(dǎo)參考。賈振威[11]在小型烘烤設(shè)備中添加了導(dǎo)流角板結(jié)構(gòu)，通過仿真驗證了該結(jié)構(gòu)有利于烘烤設(shè)備中氣流的均勻流動，但所實施方案并未考慮煙葉所占空間，且對導(dǎo)流角板具體尺寸及分布未展開討論。此外，一些學(xué)者針對密集烤房進行的有關(guān)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計的研究成果，也為煙葉烘烤試驗箱結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供了方法指導(dǎo)[12]。上述研究均應(yīng)用了計算流體力學(xué) (computational fluid dynamics, CFD) 的方法，而CFD方法已成為煙草工程中氣流場和溫度場模擬廣泛使用的一種先進技術(shù)手段[13-15]。近些年，一些學(xué)者考慮在CFD模型上使用試驗設(shè)計方法進行優(yōu)化研究，來獲得各因素的影響情況以及最優(yōu)的參數(shù)結(jié)果[16]。目前CFD和正交試驗設(shè)計相結(jié)合的研究手段在煙葉烘烤方面的應(yīng)用研究很少，但已經(jīng)在其他領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[17-20]。

基于上述情況，現(xiàn)采用CFD方法，針對已開發(fā)的烘烤試驗箱，模擬箱內(nèi)掛滿煙葉情況下的流熱場分布，結(jié)合正交試驗法探究試驗箱內(nèi)導(dǎo)流板結(jié)構(gòu)和布置位置對氣流場和溫度場均勻性的影響，進而獲得當(dāng)前環(huán)境下的最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)。以期改善試驗箱的烘烤質(zhì)量和提高煙葉烘烤效率，并為良好煙葉烘烤工藝數(shù)據(jù)庫的建立提供設(shè)備基礎(chǔ)。

1 實驗建立

1.1 試驗箱結(jié)構(gòu)

所使用的煙葉烘烤試驗箱為研究前期所開發(fā)的基于物聯(lián)網(wǎng)的煙葉烘烤試驗箱，由加熱裝置、排濕裝置、送風(fēng)裝置、控制裝置、通信裝置、多種傳感器、攝像頭以及柜體等組成。其中，加熱裝置為翅片式加熱棒，加熱功率無級調(diào)節(jié)；送風(fēng)裝置為4個并排循環(huán)風(fēng)扇，通過控制風(fēng)扇開關(guān)實現(xiàn)氣流大小控制；在箱內(nèi)多點布置了溫度傳感器以測試不同部位的溫度分布；控制器具有聯(lián)網(wǎng)功能，與烘烤信息管理平臺相連，可實時將烘烤過程的數(shù)據(jù)發(fā)送至平臺并進行分析。試驗箱內(nèi)裝煙總空間為520 mm×520 mm×1 200 mm，箱內(nèi)可前后均勻布置4夾煙葉；煙葉上下方各安裝1塊均風(fēng)板，使氣流更加均勻分布，其中均風(fēng)板圓孔直徑為5 mm，孔中心距為20 mm，均勻布置于板上。試驗箱裝置如圖1所示，內(nèi)部結(jié)構(gòu)布置如圖2所示。

圖1 試驗箱裝置Fig.1 The test box equipment

圖2 試驗箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Internal structure drawing of test box

1.2 實驗安排

為了驗證數(shù)值模型的正確性，通過實際烘烤實驗以獲取指定位置溫度數(shù)據(jù)，與仿真結(jié)果對比。根據(jù)試驗箱內(nèi)烘烤時的實際情況，布置了4夾煙葉(品種為K326)，每夾煙葉厚度為60 mm左右，總長度為500～600 mm。箱內(nèi)布置了12個溫度傳感器，傳感器均處于圖1所示箱體對稱中面上(對應(yīng)仿真二維平面)，具體布置位置如圖3所示。實驗風(fēng)速設(shè)定為0.5 m/s，當(dāng)入風(fēng)口處傳感器溫度達到330 K時，控制加熱功率使內(nèi)部環(huán)境保持穩(wěn)定，同時記錄其余11個溫度傳感器的數(shù)據(jù)。實驗過程中每間隔1 min記錄一組數(shù)據(jù)，共計記錄20組數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計平均。

P1～P13為箱體內(nèi)外布置的溫度傳感器圖3 試驗箱內(nèi)部尺寸圖Fig.3 Internal dimension drawing of test box

2 CFD方法

2.1 基本假設(shè)

對煙葉烘烤試驗箱內(nèi)的模擬基于以下假設(shè)。

(1)試驗箱內(nèi)的氣體作為理想氣體考慮。

(2)煙葉具有均勻尺寸。

(3)煙葉內(nèi)部生化反應(yīng)對模擬影響小，應(yīng)忽略。

(4)烘烤試驗箱內(nèi)部與外界環(huán)境無熱交換。

(5)攝像頭、溫度傳感器等幾何模型對模擬影響較小，可忽略。

(6)試驗箱在豎直平面上結(jié)構(gòu)對稱，為保證模擬的高效進行，僅進行2D平面的數(shù)值模擬。

2.2 數(shù)值模擬方法

該數(shù)學(xué)模型由連續(xù)性方程、動量方程和能量方程組成。連續(xù)性方程和動量方程分別為

?(ρu)=0

(1)

式(1)中：ρ為密度，kg/m3；u為速度矢量，m/s。

(2)

式(2)中：p為壓力，Pa；μ為動態(tài)黏度，Pa·s；k為熱傳導(dǎo)率，W/(m·K)；T為溫度，K；Cμ為模型常數(shù)，其值為0.09；F為體積力，忽略重力，僅包括慣性力。

根據(jù)試驗箱幾何模型估算房內(nèi)空氣雷諾數(shù)為43 100，判斷空氣流動狀態(tài)為湍流，由此采用標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型進行數(shù)值模擬，標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型在準(zhǔn)確性與計算成本之間具有很好的平衡。

對于k方程：

(3)

對于ε方程：

(4)

式中：σk為模型常數(shù)，其值為1；Pk為湍流動能產(chǎn)生項；Cε1為模型常數(shù)，其值為1.44；Cε2為模型常數(shù)，其值為1.92；σε為模型常數(shù)，其值為1.3。

能量方程為

ρCPu?T=?k?T+Q+q0+Qp+Qvd

(5)

式(5)中:Cp為恒壓比熱容，J/(kg·K)；Q為含黏性耗散外的熱源，W/m3；q0為邊界熱通量，W/m2；Qp為壓力變化所做的功；Qvd為流體中的黏性耗散。

2.3 邊界和初始條件

根據(jù)實際烘烤條件，設(shè)置風(fēng)扇口為速度入口，空氣流速設(shè)為0.5 m/s，空氣溫度為330 K，設(shè)置底部出氣口為壓力出口。均風(fēng)板以及導(dǎo)流板設(shè)置為無滑移壁面；設(shè)置試驗箱左下方的角點為壓力約束點，以增強模型收斂性。設(shè)置烘房內(nèi)初始溫度為293.15 K，考慮煙葉由于水分蒸發(fā)所消耗的熱量q0，計算公式為

(6)

式(6)中：vd為主要干燥階段的干燥速度，其值為0.05 m/s；sd為煙葉表面積，其值為1.22 m2；數(shù)值2 375為水在50 ℃干燥溫度時的蒸發(fā)潛熱，J/g。估算q0結(jié)果為97 W/m2。

利用非等溫流動多物理場耦合流場與溫度場，由于試驗箱采用強制通風(fēng)方式，可忽略重力對流熱場的影響，以節(jié)省計算資源。

可以展望的是，在今后的研究中，可在不影響基因表達的情況下，人為改變其轉(zhuǎn)錄本構(gòu)成，對玉米性狀進行更精細的調(diào)控。

2.4 網(wǎng)格劃分

為保證計算效率，采用混合網(wǎng)格的方式對試驗箱2D平面進行劃分。實際操作中，在均風(fēng)板以及導(dǎo)流板邊界處劃分少部分非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，平面內(nèi)其他區(qū)域劃分結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格。此外，為了獲得質(zhì)量良好且計算高效的網(wǎng)格，通過加密或粗化處理生成了多套網(wǎng)格，來驗證網(wǎng)格的獨立性，具體結(jié)果在4.1節(jié)中呈現(xiàn)。

2.5 數(shù)值策略

數(shù)值模擬在 COMSOL Multiphysics 軟件中進行。求解器選用PARDISO求解器，相對容差設(shè)置為0.001，最大迭代次數(shù)設(shè)為300，殘差因子設(shè)為1 000，偽時間步進，初始CFL數(shù)設(shè)為3，PID比例設(shè)為0.65，PID積分設(shè)為0.05，PID微分設(shè)為0.05。

3 正交試驗

在試驗箱內(nèi)加裝導(dǎo)流板已被證明能夠改善溫度場和氣流場的分布，但導(dǎo)流板具體結(jié)構(gòu)形式及布置方式的選擇對溫度和氣流的分布影響較大，為此，采用正交試驗方法來探究各因子影響情況并獲得最佳的導(dǎo)流板結(jié)構(gòu)和空間布置方式。

3.1 考核指標(biāo)

為了保證試驗箱內(nèi)煙葉具有良好的干燥品質(zhì)，試驗箱內(nèi)速度場和溫度場必須足夠均勻，以免出現(xiàn)煙葉各部分失水速率差異大而使干燥質(zhì)量下降的問題，基于此，以溫度不均勻度和速度不均勻度為考察指標(biāo)，來探究導(dǎo)流板的變化對試驗箱內(nèi)溫度分布均勻性的影響。實際生產(chǎn)過程中，要使試驗箱內(nèi)每一處位置風(fēng)速和溫度均勻是十分困難的。考慮到煙葉不同部位對風(fēng)速和溫度的敏感度不同，在成熟的烘烤工藝下，應(yīng)保證煙葉同一部位的流熱場均勻。綜上，定義溫度不均勻度和速度不均勻度的表達式[4]為

(7)

為了便于數(shù)據(jù)比較和分析，采用綜合評價方法來統(tǒng)一溫度不均勻度和速度不均勻度的表現(xiàn)[19]，定義總均勻性指標(biāo)為

EV=η1(1-S′T)+η2(1-S′V)

(8)

式(8)中：EV為總均勻性；S′T和S′V分別為ST和SV的歸一化值；η1和η2分別為ST和SV的權(quán)重值。ST和SV同等重要，因而給定這兩個指標(biāo)相等的權(quán)重，即η1=η2=0.5。EV的值越大，表明總體均勻性越好。

3.2 控制因子和水平

前期探究發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)流板角度和導(dǎo)流板高度會對煙葉周圍流熱場分布產(chǎn)生較大影響，且導(dǎo)流板在均風(fēng)板上的布置位置與煙葉寬度以及煙葉間隔位置具有較大關(guān)聯(lián)性；此外，還發(fā)現(xiàn)導(dǎo)流板結(jié)構(gòu)和位置之間存在一定交互影響。據(jù)此，結(jié)合其他文獻研究的結(jié)果，首先考慮在每一簾煙葉上方加裝等間距的導(dǎo)流板，共布置4塊導(dǎo)流板，然后在此條件下，以導(dǎo)流板和均風(fēng)板之間的角度(A)、導(dǎo)流板與入風(fēng)口之間縱向高度的比值(B)以及導(dǎo)流板至煙葉間隙中心線的橫向距離差(C)為因子，分別簡稱為角度、高度比和距離差，其中，B=d2/d1，d1、d2分別為導(dǎo)流板、入風(fēng)口縱向高度。如圖5所示，同時考察各因子間的交互作用對總均勻性的影響。根據(jù)因子可能存在的范圍，結(jié)合前期預(yù)實驗探究所得到的結(jié)果以及積累的經(jīng)驗確定其水平，見表1。

S11～S35為采樣點圖4 采樣平面及采樣點的位置選取Fig.4 Selection of sampling plane and sampling point location

圖5 試驗箱中選取因子的表示Fig.5 Expression of selection factor in test box

表1 因子及其水平Table 1 Controls factors and levels

3.3 試驗計劃

表2 基于L8(27)的試驗計劃與模擬結(jié)果Table 2 Experimental plan and simulation results based on L8(27)

4 結(jié)果與討論

4.1 網(wǎng)格獨立性驗證

網(wǎng)格獨立性工作一方面在于確保模擬結(jié)果具有足夠精度；另一方面在于對網(wǎng)格單元數(shù)進行控制以避免網(wǎng)格過多造成較低的計算效率。選定了5套混合網(wǎng)格的尺寸方案，記錄了圖3中P13的溫度值。獨立性結(jié)果展示在圖6中。

由圖6可知，隨著網(wǎng)格逐步細化，P13的溫度值逐步趨于穩(wěn)定。其中，方案4的溫度值與方案5對應(yīng)的值相等，考慮到模擬的計算效率，最終選擇網(wǎng)格單元數(shù)量較少的方案4應(yīng)用于正交試驗的研究中。

方案1～方案5的網(wǎng)格單元數(shù)量依次為9 781、16 454、38 169、94 100、116 514個，溫度依次為321.66、321.99、322.38、322.91、322.91 K圖6 網(wǎng)格獨立性結(jié)果Fig.6 Grid independence results

4.2 CFD模型驗證

通過實驗和模擬得到了監(jiān)測點的溫度數(shù)據(jù)，整理后的結(jié)果呈現(xiàn)于表3中。對比數(shù)據(jù)可知，實驗結(jié)果與經(jīng)調(diào)試所得仿真結(jié)果最大誤差僅為0.77%，所有監(jiān)測點結(jié)果平均誤差僅為0.41%，因此，所建立的數(shù)值模型是準(zhǔn)確和可靠的，該模型將應(yīng)用于后續(xù)的正交試驗研究中。

表3 模擬溫度結(jié)果與實驗溫度結(jié)果的比較Table 3 Comparison between simulated temperature results and experimental temperature results

4.3 速度場分布

圖7展示了正交試驗中不同導(dǎo)流板方案下的試驗箱內(nèi)速度分布云圖。總體觀察可知不同導(dǎo)流板對試驗箱內(nèi)速度分布影響不同，在均風(fēng)板上方的速度場分布不均，當(dāng)空氣經(jīng)過導(dǎo)流板的分流和導(dǎo)向作用，在進入烤煙室后能夠較為均勻地流過煙葉兩側(cè)，這證實了導(dǎo)流板的確具有改善試驗箱內(nèi)氣流均勻性的效果。進一步觀察煙葉附近的速度分布可以直觀發(fā)現(xiàn)，不同導(dǎo)流板的角度、高度以及位置對速度均勻性的影響不同，這種影響也一直延續(xù)到煙葉下方的速度分布中。對于同一批次下的煙葉，總是希望煙葉周圍具有相近的空氣流速，即帶走濕空氣的速度相近，從而保證整體的烘烤品質(zhì)。圖7中試驗(5)和試驗(6)方案的試驗箱內(nèi)氣流場環(huán)境相較于其他組氣流場環(huán)境更好。

每張云圖的序號(1)～(8)對應(yīng)表2中的試驗號1～8圖7 不同導(dǎo)流板方案下的試驗箱內(nèi)速度分布Fig.7 Velocity distribution in the test box under different deflector schemes

4.4 溫度場分布

圖8展示了正交試驗中不同導(dǎo)流板方案下試驗箱內(nèi)的溫度分布情況。總體觀察可知，試驗箱內(nèi)環(huán)境穩(wěn)定后，在縱向上距離入口越遠，則溫度值越低，而在煙葉下方存在小區(qū)域的低溫區(qū)域，這符合實際烘烤中的溫度分布的情況，間接證明了仿真的準(zhǔn)確性。從溫度云圖中也能夠看出，不同導(dǎo)流板的結(jié)構(gòu)和位置對溫度均勻性的影響也不同，進一步觀察云圖可知，在速度均勻性中有更好表現(xiàn)的試驗(5)和試驗(6)在溫度均勻性上也具有更好的表現(xiàn)；其余對應(yīng)試驗組的速度均勻性和溫度均勻性在變化趨勢上保持相似，這說明速度場和溫度場的確存在正相關(guān)關(guān)系，具有良好參數(shù)的導(dǎo)流板能夠同時改善速度場和溫度場的分布，因此，探究具體的導(dǎo)流板結(jié)構(gòu)和布置位置是十分必要的。

每張云圖的序號(1)～(8)對應(yīng)表2中的試驗號1～8圖8 不同導(dǎo)流板方案下的試驗箱內(nèi)溫度分布Fig.8 Temperature distribution in the test box under different deflector schemes

4.5 統(tǒng)計分析和優(yōu)化結(jié)果

為了探尋導(dǎo)流板各因子對總均勻性指標(biāo)的影響程度，采用了極差分析法來獲得量化結(jié)果，并展示在表4中。可以看出，各因子對總均勻性的影響主次排列為：AB>B>AC>C>A>BC。兩個交互項AB和AC的影響程度均超過了因子A和因子C，而交互項AB的影響程度超過了所有的主因子；只有交互項BC的影響程度最小。由此可知，試驗箱內(nèi)導(dǎo)流板的角度與導(dǎo)流板高度比和布置位置均存在強烈的耦合關(guān)系，在設(shè)計優(yōu)化過程中，不能忽略導(dǎo)流板因子間的交互影響作用。從極差分析結(jié)果中還發(fā)現(xiàn)，誤差項的極差值接近因子A的極差，這揭示了二階交互項ABC可能存在一定的對總均勻性指標(biāo)的影響。

由于因子間存在強烈的交互作用，各因子最佳水平的選取除參考表4中的極差結(jié)果外，還需考察表5中AB和AC的交互結(jié)果；此外，由于正交試驗為全面試驗，其最佳組合還可通過表2中最佳指標(biāo)數(shù)據(jù)對應(yīng)水平直接選取，從上述結(jié)果可得，因子B的優(yōu)水平為1，因子A的優(yōu)水平為2，因子C的優(yōu)水平為2，最終獲得了對試驗箱總均勻性效果最佳的組合為A2B1C2，即導(dǎo)流板角度120°、導(dǎo)流板高度比1∶5、和導(dǎo)流板距離差77 mm。

為了探究加裝最佳組合導(dǎo)流板對試驗箱內(nèi)不均勻度的改善效果，計算得到相同條件下無導(dǎo)流板試驗箱內(nèi)溫度不均勻度ST和速度不均勻度SV分別為0.876和0.082，加裝了最佳組合導(dǎo)流板試驗箱內(nèi)溫度不均勻度和速度不均勻度分別為0.336和0.026，加裝最佳組合導(dǎo)流板的溫度不均勻度相比無導(dǎo)流板的溫度不均勻度降低了62%，速度不均勻度相比無導(dǎo)流板的速度不均勻度降低了68%，改善效果明顯。

對比無導(dǎo)流板和表2中含導(dǎo)流板的速度不均勻度結(jié)果可知，表內(nèi)的所有組的結(jié)果均比無導(dǎo)流板的結(jié)果好，說明加裝導(dǎo)流板后對試驗箱內(nèi)速度不均勻度的改善是容易的并且明顯的；對比無導(dǎo)流板和表2中含導(dǎo)流板的溫度不均勻度結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)，多組含導(dǎo)流板的溫度不均勻度結(jié)果低于無導(dǎo)流板的溫度不均勻度結(jié)果，這說明導(dǎo)流板的結(jié)構(gòu)和布置形式對溫度不均勻度較為敏感，并且其結(jié)構(gòu)和布置形式的相關(guān)因子間交互作用強烈，使得因子間的組合不當(dāng)會導(dǎo)致溫度不均勻度更差，這也進一步揭示了在對試驗箱內(nèi)導(dǎo)流板的優(yōu)化過程中，因子間交互作用的影響必須考慮。

表4 總均勻性的極差分析Table 4 Range analysis of total uniformity

表5 AB和AC的交互結(jié)果Table 5 Interaction results of AB and AC

5 結(jié)論

通過CFD方法結(jié)合正交試驗方法，探究了不同結(jié)構(gòu)和布置位置的導(dǎo)流板對煙葉烘烤試驗箱內(nèi)速度和溫度均勻程度的影響，得到如下結(jié)論。

(1)不同導(dǎo)流板對試驗箱內(nèi)速度場和溫度場的均勻性影響不同，具有良好結(jié)構(gòu)和布置位置的導(dǎo)流板能同時改善速度場和溫度場的均勻性。

(2) 影響試驗箱內(nèi)總均勻性的導(dǎo)流板各因子主次順序為：導(dǎo)流板角度與導(dǎo)流板高度比的交互項>導(dǎo)流板高度比>導(dǎo)流板角度與導(dǎo)流板距離差的交互項>導(dǎo)流板距離差>導(dǎo)流板角度>導(dǎo)流板高度比與導(dǎo)流板距離差的交互項。在設(shè)計優(yōu)化過程中，不能忽略導(dǎo)流板因子間的交互影響作用。

(3) 使試驗箱內(nèi)總均勻性效果最佳的導(dǎo)流板參數(shù)組合為A2B1C2，即導(dǎo)流板角度120°、導(dǎo)流板高度比1∶5、和導(dǎo)流板距離差77 mm。加裝最佳組合導(dǎo)流板的溫度不均勻度相比無導(dǎo)流板的溫度不均勻度降低了62%，速度不均勻度相比無導(dǎo)流板的速度不均勻度降低了68%，改善效果明顯。

上述研究結(jié)果在改善煙葉烘烤試驗箱烘烤質(zhì)量，提高煙葉烘烤效率以及保證良好煙葉烘烤工藝數(shù)據(jù)庫的建立上具有重要意義。