基于鉆井儲能系統的熱管理仿真與風道結構優化

基金項目：中國石油天然氣集團有限公司科技項目“先進儲能與風光氣電多能融合關鍵技術開發及規范化應用示范研究”（2022DJ5406）;寶雞石油機械有限責任公司科研項目“鉆井柴儲節能及智慧能源管理裝置的研究與應用”（BOMCO 2022-2802）。

鉆井儲能系統在油氣工業電氣化中具有重要作用。儲能電池作為核心部件存在熱失控風險，儲能系統的熱管理至關重要。為提高電能利用效率，促進石油工業的能源替代和節能減排，解決集裝箱式電池儲能系統內部電池緊密排布且環境相對封閉而導致的溫升問題，采用STAR-CCM軟件對鉆井儲能系統進行熱管理分析。通過建立系統的三維模型來提取傳熱和散熱路徑。運用計算流體動力學（CFD）仿真技術對系統內的流場和溫度場進行詳細分析。通過CFD仿真技術成功分析了鉆井儲能系統內部的流場和溫度場，識別出熱點區域并分析了溫升的原因。基于仿真結果，對風道進行了優化設計，有效改善了電池排布區域的散熱條件，降低了系統的整體溫度。研究結果可為儲能系統的熱管理設計提供重要參考依據。

鉆井儲能系統；熱管理；風道結構；計算流體力學仿真

TE928

A

003

Thermal Management Simulation and Air Duct Structure

Optimization Based on Drilling Energy Storage System

Zhao Yougui

（CNPC Greatwall Drilling Company）

The drilling energy storage system plays an important role in the electrification of oil and gas industry. As a core component，energy storage batteries have a risk of thermal runaway，and the thermal management of energy storage system is crucial. In order to improve the efficiency of electricity utilization，promote energy substitution and energy saving and emission reduction in the petroleum industry and solve the temperature rise problem caused by the tight arrangement of batteries inside the containerized battery energy storage system and the relatively closed environment，STAR-CCM software was used for thermal management analysis on the drilling energy storage system. A 3D model of the system was built to extract heat transfer and dissipation paths. Computational fluid dynamics （CFD） simulation technology was used for detailed analysis on the flow field and temperature field in the system，identifying hotspots and analyzing the reasons for temperature rise. Based on simulation results，optimization design was conducted on the air duct，which effectively improves the heat dissipation conditions in the battery arrangement area and reduces the overall temperature of the system. The research results provide important reference for the thermal management design of energy storage systems.

drilling energy storage system; thermal management;air duct structure; computational fluid dynamics

0 引 言

基于鉆井儲能系統的熱管理仿真與風道結構優化是一個重要的研究課題。隨著儲能技術的發展，鉆井儲能系統在能源領域扮演著越來越重要的角色。

在新型儲能技術快速發展的大背景下，石油電動鉆機配備電化學儲能，將會更有效地利用電能^［1-3］，提升動力電站效率，實現電動鉆機綜合能源管理。電池作為電化學儲能的核心部件，具有較大的熱失控風險，因此從安全性角度看，儲能熱管理極具重要性^［4-7］。進行儲能系統仿真及風道的結構優化，對提高儲能系統的熱管理效率和穩定性具有重要意義。

集裝箱式電池儲能系統將電池、電池管理系統、交直流轉換裝置、熱管理系統及消防系統等集成在標準集裝箱內，具有集成度高、占地面積小、存儲容量大、運輸方便且易于安裝等優點，是目前應用較為廣泛的儲能技術之一^［8-10］。集裝箱式儲能系統電池排布緊密且集裝箱環境相對封閉，電池熱量容易集聚導致溫升過高，影響電池的壽命和使用性能。為了解決集裝箱式儲能系統電池溫升過高問題，研究人員利用熱仿真技術進行了集裝箱式電池儲能系統熱管理仿真及風道結構優化。沈毅^［11］采用CFD（計算流體力學）仿真技術進行了集裝箱式儲能系統風道設計，提出在空調回風口設置擋板的方案，可以使儲能系統溫度分布更加均勻。王曉松等^［12］通過CFD仿真研究了集裝箱式儲能系統的氣流場和溫度場，通過在風道內加設導流板，并對風道結構進行調整來改善風量分布，提高集裝箱內氣流場和溫度場的均勻性。D.P.DAVIES等^［13］利用Icepak軟件對集裝箱式儲能系統的溫差和氣流場進行模擬仿真研究，其設計的風道在電池背部開有小孔用于出風，小孔上裝有手動可調風口，用以調節出風口的風量、大小及方向，實現均勻出風，保證集裝箱內溫度場的均勻性。

本文以鉆井儲能系統作為研究對象，使用STAR-CCM軟件對儲能系統進行熱管理分析，確保在工作狀態下保持溫升和均溫性；從三維模型中提取傳熱散熱路徑，運用CFD對流場和溫度場進行計算；對修改后的工程數據進行最終校核，通過CFD仿真得到儲能系統的風量分配，溫度場等信息；最終通過對鉆井儲能系統的熱仿真分析和風道結構優化，探討提高系統效率和性能的方法和途徑。研究結果可為鉆井儲能系統的實際應用提供理論支持和技術指導，推動鉆井儲能技術的發展和應用。

1 模型描述

1.1 電池包幾何及網格模型

電池包幾何模型包含了包內空調機組風道、PACK安裝架、電芯、模組結構、上下箱體等重要導熱部件。本文構建的仿真模型與電池包實際模型保持一致。儲能電池柜與電池包示意圖如圖1所示。

網格的質量直接影響到計算精度，模型網格的合理劃分是CFD仿真計算的前提。CFD仿真區別于傳統的有限元仿真，核心要點在于網格需要對幾何邊界進行合理捕捉，并且合理分配單元尺寸和數量以減小總體計算量，在具有流體流動的區域要求空間網格進行適當加密，在固體傳熱區域可以適當對網格進行加大。Trim網格形式具有空間流動捕捉好，求解效率高等優勢，因此空氣區域網格類型采用Trim網格，狹窄區域和部分固體區域采用thinmesh的網格，在流體邊界用prism layer類型的網格用于捕捉邊界流動，總體的體網格數量為9 300萬左右。儲能電池柜網格分布情況如圖2所示。

1.2 仿真數學模型

流體傳熱過程都受物理守恒定律制約。基本的守恒定律包括質量守恒定律、動量守恒定律和能量守恒定律等。

質量守恒定律：

動量守恒定律：

能量守恒定律：

式中：ρ為密度，g/cm³；t為時間，s；u為速度矢量，m/s；c為比熱容，J/（kg·K）；T為溫度，K；k為流體的傳熱系數，W/（m·K）；Q為流體的內熱源，W/m³；為散度運算符；p為流體的壓力，Pa;μ為湍流黏度，Pa·s。

1.3 模型參數

由于計算的是電池包傳熱，需要提供材料熱屬性參數。材料熱屬性參數如表1所示。

電池包基本信息為：電壓76.8 V，容量320 A·h ，每個電池包48個電芯。電池柜總共包含4簇電池堆，每簇包含13個上述電池包和1個高壓箱，一共52個電池包，4個高壓箱。電芯參數如表2所示。求解模型采用k-ε real流動模型。

1.4 邊界條件

邊界條件描述如下。

（1） 空氣模型邊界條件：考慮空氣密度變化帶來的浮力效應。

（2） 入口、出口邊界條件：入口采用帶入口溫度的流量入口邊界；出口采用0壓出口邊界。

（3） 電芯熱源邊界條件：電池為唯一熱源，發熱量為電池包內電芯的發熱量，且電池芯體當作體積熱源，發熱均勻。

（4） 風扇旋轉邊界條件：采用單面的階躍風扇模型，風扇的壓力-風量特性曲線如圖3所示。

仿真過程中，在每個電池包內布置了24個監測點，一共布置24×52個溫度測點，實時記錄各監控點的溫度變化情況。電池包測溫點示意圖如圖4所示。監控點位于電芯頂部中間位置，由于監測點數量比實際模型的采樣點多，更加能代表全局的最高溫度與全局溫差。

2 分析工況及目標定義與分解

2.1 分析工況

根據電池的傳熱及產熱機理，電池溫度的變化是電池的產熱以及外界環境共同作用下產生的結果，分析工況如下。

（1）工作模式：本次分析一共分析4種工作模式，即頂部4臺空調機組任意1臺停機狀態。

（2）空調機組：按照空調機組的入出口進行定義，單空調機組流量104.7 m³/min，每個工況下3臺機組同時運行總風量3×104.7 m³/min。

（3）溫度：空調入口溫度20 ℃，電芯初始溫度為20 ℃。

（4）電池包總發熱量65 kW。

（5）分析時間：電池包2C（C為電池充放電能力倍率）放電持續1 800 s。

2.2 目標定義與分解

電池間與設備間整體風量匹配情況按系統的熱負荷占比進行分配，如表3所示。操作室風量分配為20 kW，占比23.5%；設備間的熱源主要為儲能變流器較為穩定，擬定所有工況都要求≥23.5%；此時電池間風量為76.5%（240.3 m³/min），大于61.6%（193.5 m³/min）的電池間冷卻需求風量。

這里的1級目標主要是電池間與設備間的風量匹配和電芯整體溫差≤10 ℃。為了便于目標的過程目標控制和系統問題的解耦優化以提升優化效率，根據經驗對此儲能柜目標按表4分解。

根據風道的送風設計構想，按照每個電池簇對風量的需求對終端風道出風量目標定義如表5所示，電池間送風口情況如圖5所示。

為了便于后續結果處理，對機組進行編號，為1～4；對出風口進行左（L）右（R）和1～5小風口進行編號，如圖6所示。工況1～4即分別對應機組1～4對應停機。

3 風道優化

由于基于整個儲能電池柜的直接溫度場優化計算量太大，擬先進行獨立風道的流場優化^［14-17］，待風道的配風量和氣流結構優化好后再進行整柜級的微調。

3.1 原始風道結果分析

由于初始出風口一邊只有5個，所以按照5個風口進行了流量分配校核；風口命名順序與最終優化后的6個風口命名順序一致；風口3、4合并成風口3；依次類推。

由統計結果（見表6）可以看出：原始設計的總流量不滿足于≥193.5 m³/min預設目標，4號停機狀態下風量最小為129.4 m³/min；左右大風口的流量分配不均勻。總體來說，左側出風口流量偏大，每個出風小口存在流量問題，L5號口流量偏低較多，需要進一步改進優化。

從出風口速度分布云圖（見圖7）來看，L3號口流量偏大，其他口也存在不均勻情況。在不同的工況下，表現的流量分配差異較大，因此原始設計不滿足流量設計目標的要求。

從空間氣流組織形態（見圖8）來看，原始設計存在以下問題：大量氣流從設備間風口流出是電池倉送風不夠的主要原因；風道內的“人”形導流板不能均分氣流，從機組出來的風并不是均勻風；小出風口出現了導向不佳問題，風口出風沖擊壁面不利于導入電池架。

3.2 風道優化方案說明

基于原始風道存在的電池間風量不足，出風口配風量不均勻以及空間氣流組織不佳的問題，對風道進行7點更改優化，詳見圖9。其中第2點設備間的風口大小調試經過多輪調試確定了最終值。

3.3 風道優化結果

由統計結果可知，工況1～4設備間的出風量均保證≥23.5%的設計要求，其中工況1狀態下設備間出風比例最低為23.5%，工況4狀態的設備間出風量最大達到了29.7%。主要原因是該工況下電池間正上方的空調機組處于備用狀態，該機組工作時對電池間的貢獻最大，備用時電池間風量較其他工況要下降。因此，工況1～4設備間的出風量均符合設計要求，工況4為電池間的最惡劣工作模式。

從電池間的出風口風量匹配結果分析得知，工況1～4左右兩邊的風量配比均在50%附近，左右整體的風量分配設計合理。左右兩側的小出風口在不同的工況下會有部分偏離。其中：工況1中的L3口流量偏大；工況2中的L3口流量也偏大；工況3中的L1口流量偏低，L3、 L4口的流量偏大。主要原因是工況模式的不同會造成不同的流場差異。從計算結果來看流量的偏離量較小，滿足儲能系統風量分配及均溫性設計要求。

從4個工況小風口的速度分布云圖（見圖10）來看，雖然各工況下的速度變化略有差異，但是并沒有出現局部風速異常過大和死流區分布的情況，進一步說明了目前的流量分布滿足儲能系統風量分配設計要求。

從圖11可知：新的分流模式讓電池間的配風量和氣流速度得到顯著提升；由于出風口進行了導流優化，頂部出風氣流不會直接撞擊壁面，送風的風向垂直向下，具有較優的流場形態。

4 儲能柜溫度場結果分析

4.1 全局風量分配分析

整柜的配風量結果與風道優化結果一致，滿足設計要求。也證明了風道可以進行獨立優化，并不會影響整柜風量分配結果。

各工況下的電池間送風口速度分布云圖如圖12所示。由圖12可知，雖然各工況下的速度變化略有差異，但是并沒有出現局部風速異常過大和死流區分布的情況。這進一步說明了目前的流量分布雖然有部分工況與目標有小的偏差，但是并無速度分布極端不合理情況，可以保持當前設計。

4.2 全局溫度分析

全局溫度統計如表7所示。由表7可知，4個工況下電池柜在工況結束時最高溫度均不超過35 ℃，全局最大溫差7.3 ℃，滿足≤10 ℃設計目標；作為1級目標的均溫性滿足設計要求，目前風道的設計合理，滿足驗收要求。

圖13為不同工況下溫差分布柱狀圖。從簇內溫差和全局溫差來看，全局溫差基本與其中某簇內溫差一致，簇間的溫差并沒有進一步提升。工況1～3下，全局溫差與簇2基本一致，說明這3種工況下流場形態基本一致；工況4為電池間頂部風機停機，氣流組織分布和風量分配均與其他工況有差異，全局溫差與簇4一致。雖然工況流場有變化，但是均滿足設計要求。

4.3 具體工況結果分析

由于工況4的電池間風量分配最低，為電池間的最惡劣工況，擬先進行工況4的詳細流場、溫度場分析；其他工況與工況4類似。

對每個電池簇內的電池包按照1～13號進行編號以便于具體分析，編號情況如圖14所示。

工況4全局最大溫差為6.98 ℃，與簇1內的溫差6.92 ℃差不多。從溫度曲線（見圖15）來看，各簇的最高溫度趨勢基本一致，溫差的差異主要是低溫值不一樣引起。低溫的差異性原因是不同的電池簇的最大冷卻流場結構不一致。

由圖16每簇的電池包溫差特性來看簇3簇4內的溫差特性趨于一致，電池包11～13號、1～4號溫差較其他電池包稍大，這些電池包均處于電堆簇的中下方。

簇2整體溫差較其他簇好，溫差高的偏重與11～13號與1～3號，與3、4簇內相比5、6、7號包的溫差也偏高。

簇1內8～13號的平均溫差明顯比另一側1～7號的大，與其他簇的表現情況均不相同。

圖17為整體流線圖與儲能柜溫度分布圖。從圖17可見，為了保證操作室的冷卻流量，機組1、2的部分氣流從操作室的頂部風口流出。該氣流的整體偏轉較大，主要是因為出風口有導向百葉窗結構。電池間的風從中間直吹下來后，上方出風方向合理并無偏向一側或者直接撞擊側壁的現象。下方會出現少量逃逸，即電池間的送風氣流在下部會往兩側流出。主要原因是整體機組的送風量大于電池包小風扇的冷卻吸風量，多余的氣流會往兩側溢出。

在設備間與電池間的隔離墻頂部留有回風口，送入電池室的多余氣流可以通過該處的回風口進行回風，保證了空調機組的正常回風。

圖18為整體流線圖與電芯溫度分布圖。從電池包的整體溫度分布來看，頂部電池包的高溫區并不是分布在電池包的中間位置，而是分布在靠近2個頂部出風口之間外側區域。主要原因是頂部剛從風口出來的氣流速度較大，被電池包小風扇吸入的難度大。氣流達到下部后隨著速度下降后則可以正常吸入。

圖19為各層電芯溫度與截面速度矢量合成圖。最頂部電池包為第1層，依次類推最低層為第7層。從圖19可以看出：第1層的電池包最高溫處于頂部出風口臨近一側，這是由于出風口速度大，很難吸入，造成靠近側高溫；隨著氣流降速，2～3層的電池包有一部分最高溫慢慢轉移到電池包中央，為正常散熱的溫度分布表征形態；4～7層的電池包最高溫基本全在中間位置。

工況1全局最大溫差為7.32 ℃，與簇4內的溫差相同。工況2全局最大溫差為7.31 ℃，靠近簇1內的溫差值。工況3全局最大溫差為7.35 ℃，與簇1內的溫差靠近。各工況均滿足設計目標。

5 現場應用情況

某日現場通過鉆井儲能系統電池管理系統（Battery Management System，BMS）對電池簇及電池單體溫度情況進行檢測，分析記錄的數據統計，結果如圖20和圖21所示。從圖20和圖21可以看出，隨著整個電池的剩余電量（State of Charge，SOC）數值的增加，電池堆單體和電池簇溫度也會隨之上升，電池堆單體及電池簇的最高溫度均在30 ℃以內，電池堆單體及電池簇溫度差均在10 ℃以內。

6 結 論

（1）通過對原始風道的優化，提升了風道風量分配均勻性和出風氣流組織，具有更好的導向性。使得風道設計在工況1～4滿足設備間風量≥23.5%和電池間風量≥193.5 m³/min的設計要求。

（2）電池間的出風口風量匹配均勻，工況1～4中2個電池堆分量配比均在50%附近，整體的風量配比設計合理。

（3）全局溫度在4個工況運行結束時電池最高溫度均不超過35 ℃。其中工況1最高溫度34.4 ℃，工況2最高溫度34.5 ℃，工況3最高溫度34.4 ℃，工況4最高溫度34.6 ℃。

（4）全局最大溫差為7.3 ℃，滿足最大溫差≤10 ℃均溫性目標。其中工況1～3最大溫差7.3 ℃，工況4最大溫差7.0 ℃，

（5）風道設計滿足任意一個空調機組備用時設備間與電池間風量配比需求及儲能系統均溫性要求。

（6）鉆井儲能系統采用所述熱管理仿真及風道結構優化后的數據后，現場應用情況良好，最高溫度及溫差均在合適范圍內。

參考文獻

［1］ 彭東慶．客車產品戰略規劃初探［J］．機電技術，2018（2）：110-113．

PENG D Q. Preliminary Exploration of strategic planning for bus products［J］. Mechanical amp; Electrical Technology，2018（2）： 110-113.

［2］ 紀律律．苯胺類衍生物聚合物的制備及其鋰電池正極材料性能研究［D］．杭州：浙江工業大學，2016．

JI L L. Polyaniline Derivatives as cathode materials for lithium ion batteries： preparation and properties［D］. Hangzhou： Zhejiang University of Technology，2016.

［3］ 高新穎．鈉離子電池正極材料儲能機理的第一性原理研究［D］．長春：吉林大學，2020．

GAO X Y. First-principles calculations of the energy storage mechanisms of the cathode materials for sodium ion batteries［D］. Changchun： Jilin University，2020.

［4］ 陳澤宇，熊瑞，孫逢春．電動汽車電池安全事故分析與研究現狀［J］．機械工程學報，2019，55（24）：93-104，116．

CHEN Z Y，XIONG R，SUN F C. Analysis and research status of safety accidents in electric vehicle batteries［J］. Journal of Mechanical Engineering，2019，55（24）： 93-104，116.

［5］ 王震坡，袁昌貴，李曉宇．新能源汽車動力電池安全管理技術挑戰與發展趨勢分析［J］．汽車工程，2020，42（12）：1606-1620．

WANG Z P，YUAN C G，LI X Y. An analysis on challenge and development trend of safety management technologies for traction battery in new energy vehicles［J］. Automotive Engineering，2020，42（12）： 1606-1620.

［6］ 郝明晟，李印實，何雅玲．質子交換膜燃料電池催化層模型研究進展與展望［J］．科學通報，2022，67（19）：2192-2211．

HAO M S，LI Y S，HE Y L. Model of catalyst layers for proton exchange membrane fuel cells： progress and perspective［J］. Chinese Science Bulletin，2022，67（19）： 2192-2211.

［7］ 王從飛，曹鋒，李明佳，等．碳中和背景下新能源汽車熱管理系統研究現狀及發展趨勢［J］．科學通報，2021，66（32）：4112-4128．

WANG C F，CAO F，LI M J，et al. Research status and future development of thermal management system for new energy vehicles under the background of carbon neutrality［J］. Chinese Science Bulletin，2021，66（32）： 4112-4128.

［8］ 朱運征，李志強，王浩，等．集裝箱式儲能系統用梯次利用鋰電池組的一致性管理研究［J］．電源學報，2018，16（4）：80-86．

ZHU Y Z，LI Z Q，WANG H，et al. Research on consistency management of echelon use of li-ion battery pack for container-type energy storage system［J］. Journal of Power Supply，2018，16（4）： 80-86.

［9］ 游峰，錢艷婷，梁嘉，等．MW級集裝箱式電池儲能系統研究［J］．電源技術，2017，41（11）：1657-1659．

YOU F，QIAN Y T，LIANG J，et al. Research on MW level containerized battery energy storage system［J］. Chinese Journal of Power Sources，2017，41（11）： 1657-1659.

［10］ 房凱，孫威，徐少華，等．箱式一體化儲能系統研究概述［J］．電器與能效管理技術，2017（7）：69-72．

FANG K，SUN W，XU S H，et al. Summary of box integrated energy storage system research［J］. Low Voltage Apparatus，2017（7）： 69-72.

［11］ 沈毅．集裝箱式儲能系統的熱分析及優化［J］．電子世界，2017（11）：29-30．

SHEN Y. Thermal analysis and optimization of containerized energy storage systems［J］. Electronics World，2017（11）： 29-30.

［12］ 王曉松，游峰，張敏吉，等．集裝箱式儲能系統數值仿真模擬與優化［J］．儲能科學與技術，2016，5（4）：577-582．

WANG X S，YOU F，ZHANG M J，et al. Numerical simulation and parametric optimization on the container type energy storage system［J］. Energy Storage Science and Technology，2016，5（4）： 577-582.

［13］ DAVIES D P，ADCOCK P L，TURPIN M，et al. Stainless steel as a bipolar plate material for solid polymer fuel cells［J］. Journal of Power Sources，2000，86（1/2）： 237-242.

［14］ 張子峰，王林，陳東紅，等．集裝箱儲能系統散熱及抗震性研究［J］．儲能科學與技術，2013，2（6）：642-648．

ZHANG Z F，WANG L，CHEN D H，et al. Cooling and aseismicity study of the containerized energy storage systems［J］. Energy Storage Science and Technology，2013，2（6）： 642-648.

［15］ 胡長斌，劉 超，羅珊娜，等.海上油氣平臺不穩定電源與儲能聯合配置優化策略［J］.中國海上油氣，2024，36（1）：143-155.

HU C B，LIU C，LUO S N，et al.Joint configuration optimization strategy of unstable power supply and energy storage for offshore oil and gas platforms［J］.China Offshore Oil and Gas，2024，36（1）：143-155.

［16］ 劉小燕，韓旭亮，秦夢飛.漂浮式風電技術現狀及中國深遠海風電開發前景展望［J］.中國海上油氣，2024，36（2）：233-242.

LIU X Y，HAN X L，QIN M F.Current status of floating wind power technology and prospects for China，s deep sea wind power development［J］.China Offshore Oil and Gas，2024，36（2）：233-242.

［17］ 張中慧，鄭強，劉曉玲， 等. 抽油機超級電容儲能系統［J］. 石油鉆采工藝，2023，45（6）：766-772.

ZHANG Z H， ZHENG Q， LIU X L， et al. Supercapacitor energy storage system for pumping units［J］. Oil Drilling amp; Production Technology， 2023， 45（6）： 766-772.

趙友貴，高級工程師，出生于1979年，2002年畢業于江漢石油學院自動化專業，現從事石油鉆井裝備管理工作。地址：（100101）北京市朝陽區。email：zhaoyoug.gwdc@cnpc.com.cn。