熱力效應(yīng)作用下小區(qū)風(fēng)環(huán)境風(fēng)洞試驗(yàn)研究

楊 瑛，胡嘉懿，沈 煉，2，汪 闊，孫 昱，許赤士

(1. 長(zhǎng)沙理工大學(xué)橋梁工程安全控制技術(shù)與裝備湖南省工程技術(shù)研究中心，湖南長(zhǎng)沙 410076； 2. 長(zhǎng)沙學(xué)院土木工程學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 410012； 3. 湖南省建筑設(shè)計(jì)院集團(tuán)股份有限公司，湖南長(zhǎng)沙 410208)

0 引 言

城市風(fēng)環(huán)境是評(píng)估小區(qū)人居舒適性的重要指標(biāo)，近年來(lái)漸漸成為研究熱點(diǎn)，得到了廣泛關(guān)注[1-3]。隨著城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，熱島效應(yīng)愈加明顯，由城市局部溫差引起的熱對(duì)流不容忽視，如夏季建筑表面溫度可高達(dá)50 ℃，而目前溫度對(duì)實(shí)際小區(qū)風(fēng)環(huán)境的具體影響尚不明確，對(duì)其展開(kāi)深入研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

溫度作用下風(fēng)場(chǎng)研究的主要手段有數(shù)值模擬和風(fēng)洞試驗(yàn)，何仲陽(yáng)等[4]采用k-ε湍流模型分析了地表溫差對(duì)流場(chǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)在平坦地區(qū)，溫度對(duì)低風(fēng)速流場(chǎng)影響較大；Cheng等[5]通過(guò)大渦模擬(LES)考察了大氣熱分層下城市街道峽谷的流動(dòng)特征，揭示了大氣熱分層對(duì)街道峽谷流場(chǎng)的分布規(guī)律；Li等[6-8]通過(guò)LES研究了地面加熱對(duì)城市街道峽谷內(nèi)的流場(chǎng)分布，發(fā)現(xiàn)地面加熱能加快街道峽谷內(nèi)流量、湍流和污染物的擴(kuò)散。通過(guò)上述研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前研究主要集中在街道峽谷和地形流場(chǎng)的機(jī)理分析，而對(duì)實(shí)際小區(qū)的針對(duì)性分析還非常缺乏。同時(shí)，數(shù)值模擬由于其計(jì)算參數(shù)的不確定性，往往需要風(fēng)洞試驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。Chaudhry等[9]利用風(fēng)洞試驗(yàn)和CFD數(shù)值模擬相結(jié)合的手段研究了漸近加熱對(duì)空氣非均勻流場(chǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)逐漸升溫會(huì)使測(cè)試區(qū)的速度降低；Uehara等[10]利用風(fēng)洞試驗(yàn)研究了大氣熱分層對(duì)城市街道內(nèi)流場(chǎng)影響，發(fā)現(xiàn)大氣熱分層超過(guò)某一特定值時(shí)街道峽谷內(nèi)風(fēng)速幾乎為0；Allegrini等[11-12]通過(guò)風(fēng)洞試驗(yàn)揭示了浮力對(duì)城市街道峽谷流場(chǎng)的分布規(guī)律，發(fā)現(xiàn)在低雷諾數(shù)時(shí)街道峽谷內(nèi)速度增幅較大；Kovar-Panskus等[13]利用風(fēng)洞試驗(yàn)研究了迎風(fēng)面受熱對(duì)街道峽谷內(nèi)氣流擴(kuò)散的影響，發(fā)現(xiàn)迎風(fēng)面理查遜數(shù)Rb<1時(shí)慣性力是影響街道峽谷內(nèi)空氣流動(dòng)的主要因素；歐陽(yáng)琰等[14]采用風(fēng)洞對(duì)小區(qū)的流場(chǎng)和污染物擴(kuò)散進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)污染物濃度受來(lái)流風(fēng)速的影響；Hajra等[15-16]通過(guò)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)下游建筑高度是影響污染物擴(kuò)散的主要參數(shù)。與數(shù)值模擬一樣，當(dāng)前考慮熱力效應(yīng)下的流場(chǎng)風(fēng)洞試驗(yàn)研究主要集中在街道峽谷、大氣分層等領(lǐng)域，這些研究結(jié)論為熱力條件下的風(fēng)場(chǎng)分析提供了寶貴試驗(yàn)參數(shù)，但不足的是當(dāng)前風(fēng)洞試驗(yàn)研究并沒(méi)有將熱力效應(yīng)直接運(yùn)用到實(shí)際小區(qū)的風(fēng)環(huán)境模擬，特別是對(duì)不同熱力強(qiáng)度下實(shí)際小區(qū)流場(chǎng)相關(guān)性與舒適度影響的定量分析還未見(jiàn)其報(bào)道。

針對(duì)當(dāng)前研究的不足，本文將借助大尺寸風(fēng)洞，對(duì)實(shí)際小區(qū)在不同熱力條件下的平均風(fēng)、雷諾應(yīng)力、相關(guān)性與舒適度等指標(biāo)進(jìn)行深入分析，定量揭示熱力效應(yīng)對(duì)流場(chǎng)的影響，相關(guān)研究結(jié)論可為城市規(guī)劃與小區(qū)建筑布局提供參考。

1 風(fēng)洞試驗(yàn)

1.1 大氣邊界層風(fēng)洞

本試驗(yàn)在長(zhǎng)沙理工大學(xué)風(fēng)工程與風(fēng)環(huán)境研究中心進(jìn)行，風(fēng)洞如圖1所示，其試驗(yàn)段尺寸為21 m(長(zhǎng))×10 m(寬)×3 m(高)，轉(zhuǎn)盤直徑為5.0 m，風(fēng)速范圍為1.0～18.0 m·s-1，采用變角度葉片控制技術(shù)，保證了低速流場(chǎng)品質(zhì)，同時(shí)配備了三維移側(cè)架，可在風(fēng)洞內(nèi)監(jiān)測(cè)模型任意位置風(fēng)速。

1.2 風(fēng)速測(cè)量?jī)x器

試驗(yàn)過(guò)程中，人行高度位置處風(fēng)速采用歐文探針測(cè)量，探針結(jié)構(gòu)如圖2所示。探頭直徑為15 mm，在探頭中心開(kāi)槽，槽中心穿插一根直徑1 mm中空鋼針(A端)，開(kāi)槽處下端布置另一根直徑1 mm的中空鋼針(B端)。根據(jù)歐文探針原理可知，風(fēng)速與A、B端的壓差呈正比關(guān)系，即

(1)

式中：pA、pB分別為探頭兩端的風(fēng)壓；a、b為探頭的標(biāo)定系數(shù)；u為A端的風(fēng)速。

豎向風(fēng)速測(cè)量采用澳大利亞TFI公司的Cobra探頭(眼鏡蛇風(fēng)速儀)，該探頭能夠同時(shí)測(cè)量三向壓力或風(fēng)速時(shí)程，采樣頻率為512 Hz，采樣時(shí)間為1 min。

1.3 加熱裝置

在風(fēng)洞模型前鋪設(shè)電阻絲電熱板，模擬地面溫度，利用控溫?cái)?shù)顯加熱開(kāi)關(guān)設(shè)定目標(biāo)溫度，其中，加熱開(kāi)關(guān)可調(diào)范圍為0～60 ℃，測(cè)溫精度為±1 ℃，最大功率為180 W·m-2。

1.4 試驗(yàn)?zāi)Ｐ团c測(cè)點(diǎn)布置

建筑模型的設(shè)計(jì)與加工遵循相似準(zhǔn)則，縮尺比為1∶200，如圖3(a)所示。試驗(yàn)前將模型放置于風(fēng)洞轉(zhuǎn)盤上，模型直徑為3.0 m，模型阻塞比約為2%，左右兩側(cè)均留有3 m空間，確保試驗(yàn)過(guò)程中風(fēng)洞壁面對(duì)流場(chǎng)的影響。試驗(yàn)過(guò)程中布置了110個(gè)歐文探針，并在典型位置監(jiān)測(cè)風(fēng)剖面，監(jiān)測(cè)位置如圖3(b)所示。

試驗(yàn)時(shí)采用均勻風(fēng)和B類地表風(fēng)兩種入口來(lái)流條件，B類風(fēng)場(chǎng)參照規(guī)范[17]模擬的風(fēng)剖面和湍流度剖面，如圖4所示。試驗(yàn)過(guò)程中模擬了8個(gè)風(fēng)向角，間隔45°，風(fēng)向角通過(guò)旋轉(zhuǎn)模型角度實(shí)現(xiàn)。

1.5 試驗(yàn)工況

近地面流場(chǎng)會(huì)因?yàn)闇囟确植疾痪鶆虍a(chǎn)生浮力，而理查遜數(shù)可用來(lái)評(píng)估浮力對(duì)流場(chǎng)的影響。大氣湍流理論中，理查遜數(shù)Rb是湍流運(yùn)動(dòng)抵抗重力所做功與雷諾應(yīng)力產(chǎn)生平均動(dòng)能轉(zhuǎn)變成脈動(dòng)動(dòng)能的比值，理查遜數(shù)越大，表示浮力的影響越重要。假設(shè)高度h0處溫度與地面溫度差值為ΔT，高度h0處的風(fēng)速為u0，g為重力加速度，T0為環(huán)境溫度，理查遜數(shù)Rb可表示為

(2)

為了有效地獲取地面加熱對(duì)流場(chǎng)的影響，利用理查遜數(shù)Rb表征熱力效應(yīng)，采用不同Rb數(shù)對(duì)空風(fēng)洞進(jìn)行了詳細(xì)分析，通過(guò)眼鏡蛇風(fēng)速儀測(cè)得風(fēng)速發(fā)現(xiàn)，測(cè)量高度超過(guò)0.5 m以后，溫度對(duì)風(fēng)速影響幾乎可以忽略，因此本文h0取0.5 m，環(huán)境溫度T0取20 ℃，均勻流u0為1.2 m·s-1。試驗(yàn)過(guò)程中，利用歐文探針捕捉人行高度2 m位置的平均風(fēng)速，并利用Cobra風(fēng)速儀對(duì)典型位置風(fēng)剖面進(jìn)行了詳細(xì)監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)風(fēng)剖面如圖5所示。試驗(yàn)過(guò)程中，通過(guò)改變加熱板的溫度，得到了5種工況下的Rb數(shù)[18]，分別為0、-0.07、-0.17、-0.28和-0.38，采用3次溫度測(cè)量的平均值作為最終試驗(yàn)值，以確保試驗(yàn)精度。

2 熱力效應(yīng)下空流場(chǎng)分布機(jī)理

為揭示溫度場(chǎng)對(duì)流場(chǎng)的影響規(guī)律，采用平均風(fēng)進(jìn)行風(fēng)洞試驗(yàn)研究。對(duì)上述5種不同工況進(jìn)行試驗(yàn)，獲取不同工況下測(cè)點(diǎn)的風(fēng)速時(shí)程。同時(shí)，對(duì)不同Rb數(shù)作用下測(cè)點(diǎn)順風(fēng)向速度分布以及雷諾剪切應(yīng)力分布進(jìn)行詳細(xì)分析，其結(jié)論如下所述。

2.1 平均風(fēng)

2.2 雷諾剪切應(yīng)力

3 熱力效應(yīng)下的小區(qū)流場(chǎng)分布

3.1 整體風(fēng)速分布

研究顯示，當(dāng)雷諾數(shù)達(dá)到臨界值后，流場(chǎng)的分布不隨入口風(fēng)速的變化而變化，即在對(duì)應(yīng)某一風(fēng)向下建筑物周圍流場(chǎng)是相對(duì)固定的，定義風(fēng)速比MVR為

(3)

式中：ui為i號(hào)測(cè)點(diǎn)行人高度風(fēng)速。

通過(guò)風(fēng)洞試驗(yàn)得到了在不同風(fēng)向角下該小區(qū)人行高度風(fēng)速分布，本文僅展示主導(dǎo)風(fēng)向在Rb=0、Rb=-0.17和Rb=-0.38下的人行高度風(fēng)速云圖，圖9和圖10分別為平均來(lái)流和B類入口來(lái)流作用下人行高度風(fēng)速云圖。從圖9、10發(fā)現(xiàn)，兩種來(lái)流作用下的小區(qū)流場(chǎng)分布大致相同，均形成了很明顯的“峽谷效應(yīng)”，主要原因是小區(qū)建筑物與山體之間間距很小，出現(xiàn)了局部強(qiáng)風(fēng)，而在建筑物背風(fēng)面出現(xiàn)大量低風(fēng)速區(qū)。

為分析熱力效應(yīng)對(duì)小區(qū)風(fēng)環(huán)境的影響，對(duì)不同工況作用下風(fēng)環(huán)境進(jìn)行對(duì)比分析，如圖11所示，其中落在45°線兩側(cè)區(qū)域測(cè)點(diǎn)表示溫度對(duì)該測(cè)點(diǎn)的影響程度大，落在45°線上測(cè)點(diǎn)表示溫度影響程度較小。從圖11發(fā)現(xiàn)，在主導(dǎo)風(fēng)下，風(fēng)速比在0.6以下的測(cè)點(diǎn)受到Rb的影響程度相對(duì)較大，風(fēng)速比在0.6以上溫度對(duì)風(fēng)速的影響較小。引入均方根系數(shù)，對(duì)圖11中平均風(fēng)速進(jìn)行誤差分析，發(fā)現(xiàn)均方根系數(shù)分別為0.623和0.635，說(shuō)明兩種溫度效應(yīng)對(duì)人行高度風(fēng)環(huán)境總體影響較小。

3.2 風(fēng)剖面

3.3 雷諾應(yīng)力剖面

3.4 相關(guān)性

速度的相關(guān)性能夠提供與湍流尺度有關(guān)的空間信息，并且兩點(diǎn)速度的空間相關(guān)性已經(jīng)在既往研究中被廣泛討論[19-21]，對(duì)于空間任意一點(diǎn)與參考點(diǎn)的速度相關(guān)性可以表示為

(4)

式中：(xref，yref，zref)為參考點(diǎn)的空間坐標(biāo)；〈·〉為時(shí)間平均的過(guò)程；σui為速度分量標(biāo)準(zhǔn)差；R(x,y,z)的取值范圍為[-1，1]，相關(guān)性系數(shù)的正負(fù)表示兩者相關(guān)的方向，相關(guān)性系數(shù)絕對(duì)值的大小表示兩者相關(guān)程度的強(qiáng)弱。

圖14為B類地表風(fēng)下小區(qū)整體風(fēng)速相關(guān)性系數(shù)云圖，以P1點(diǎn)為參考，通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)人行高度相關(guān)性系數(shù)主要集中在0.2～0.6之間。人行高度相關(guān)性系數(shù)變化最大點(diǎn)出現(xiàn)在出風(fēng)口位置，如圖14橢圓區(qū)域所示，相關(guān)性系數(shù)最大變化值為0.08。由此可知，溫差對(duì)人行高度合速度影響較小，可以忽略。值得注意的是，由溫差引起的豎直分量對(duì)近地面污染物擴(kuò)散具有重要影響，但當(dāng)前研究中，由于受測(cè)量精度的影響，需結(jié)合數(shù)值模擬對(duì)其展開(kāi)進(jìn)一步研究。

3.5 熱力效應(yīng)對(duì)風(fēng)環(huán)境舒適度影響分析

目前，對(duì)建筑風(fēng)環(huán)境的評(píng)價(jià)方法主要是超越概率評(píng)估法[22]，采用超越閾值概率方法對(duì)小區(qū)風(fēng)環(huán)境評(píng)估時(shí)，需要知道建筑周邊的流場(chǎng)分布和當(dāng)?shù)爻Ｄ甑娘L(fēng)向風(fēng)速的概率分布函數(shù)。采用Weibull雙參數(shù)分布確定各風(fēng)向角下的風(fēng)速，超越概率計(jì)算表達(dá)式為

(5)

式中：Pθi為θi風(fēng)向風(fēng)速超過(guò)風(fēng)速閾值uTHR的超越概率；Aθi為發(fā)生頻率；Cθi為尺度參數(shù)；Kθi為形狀參數(shù)。

通過(guò)分析常年逐時(shí)風(fēng)速風(fēng)向統(tǒng)計(jì)資料，得到長(zhǎng)沙市區(qū)8個(gè)風(fēng)向角作用下的Weibull分布參數(shù)，如表1所示。表2為小區(qū)典型測(cè)點(diǎn)的超越概率值匯總表。

基于上述理論對(duì)小區(qū)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行了超越概率分析，得到各測(cè)點(diǎn)全風(fēng)向下行人舒適度風(fēng)速超越概率。在小區(qū)周圍建立了110個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)[圖3(b)]，得到小區(qū)核心區(qū)域測(cè)點(diǎn)的行人高度風(fēng)環(huán)境評(píng)估結(jié)果，如圖15所示。從圖15可以發(fā)現(xiàn)：隨著Rb升高，絕大部分測(cè)點(diǎn)超越概率適當(dāng)增加，但其幅度非常小，最大值出現(xiàn)在14號(hào)點(diǎn)；隨著溫度的升高，其風(fēng)速超越概率值增長(zhǎng)3.87%。因此在實(shí)踐過(guò)程中，由溫度引起的單純風(fēng)環(huán)境舒適度變化非常小，可以忽略其影響。

4 結(jié)語(yǔ)

(1)通過(guò)對(duì)不同熱力條件下空風(fēng)洞流場(chǎng)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，在-0.38

(2)實(shí)際建筑小區(qū)人行高度風(fēng)環(huán)境受溫度影響整體較小，風(fēng)速比在0.6以下時(shí)測(cè)點(diǎn)風(fēng)速受熱力效應(yīng)影響較大，但風(fēng)速比在0.6以上時(shí)測(cè)點(diǎn)溫度對(duì)風(fēng)速影響效果相對(duì)較小。

(3)熱力效應(yīng)對(duì)人行高度風(fēng)場(chǎng)的相關(guān)性與舒適度影響較小，其最大值分別為8%和3.87%，實(shí)踐過(guò)程中可忽略其影響。

(4)試驗(yàn)過(guò)程中，由于風(fēng)速相對(duì)較小，所采用的Croba探頭很難精確捕捉風(fēng)場(chǎng)的展向和豎直方向分量信息，同時(shí)，人行高度風(fēng)場(chǎng)分析過(guò)程中采用的歐文探頭也無(wú)法獲取風(fēng)速的不同分量，使得文中結(jié)論僅揭示了熱力效應(yīng)對(duì)合速度的影響。風(fēng)場(chǎng)豎向分量對(duì)污染物擴(kuò)散具有重要作用，在后續(xù)研究中，需通過(guò)數(shù)值模擬技術(shù)進(jìn)一步詳細(xì)研究溫度對(duì)風(fēng)場(chǎng)各分量(尤其是豎直分量)的影響。

表1 氣象觀測(cè)資料統(tǒng)計(jì)Table 1 Statistics of meteorological data

表2 小區(qū)典型測(cè)點(diǎn)的超越概率Table 2 Exceedance probability of typical monitoring points in community