基于RBF网络的冷却塔运行特性数学模型
冷却塔传热与流动特性的数值模拟研究
冷却塔传热与流动特性的数值模拟研究冷却塔是一种常见的工业设备，采用水的喷淋来降低空气温度，达到冷却的目的。
其中，传热与流动特性是影响冷却效果的重要参数。
本文将介绍针对冷却塔传热与流动特性的数值模拟研究。
一、背景介绍随着现代工业的发展，冷却塔的应用范围越来越广泛。
传统的机械实验方法对于冷却塔传热与流动特性的研究，存在成本高、时间长、数据难以获取等问题。
因此，数值模拟成为一种有效的研究方法，能够快速预测冷却塔的热力学性能，优化设计方案，提高设备运行效率。
二、数值模拟方法数值模拟方法是近年来快速发展的技术之一，通过计算机仿真模拟物理过程，得出数值结果，目前的CFD技术非常适用。
CFD技术是基于流体力学理论的数值计算方法，其中涉及到物理模型、数值算法以及计算边界条件等多方面内容，接下来将对上述三点进行详细介绍。
1.物理模型物理模型是数值模拟的重要组成部分，它涉及到对实际工程问题的理解和把握。
在冷却塔传热与流动特性的数值模拟研究中，对物理模型的要求包括：准确反映冷却塔的结构特点，考虑多物理场耦合作用（如湍流、传热、质量输运等），给出合适的边界条件。
2. 数值算法数值算法是数值模拟的核心部分，直接影响到计算的精度和速度，目前，常用的数值算法有有限体积法、有限元素法、谱元法等。
在冷却塔传热与流动特性的数值模拟研究中，介绍有限体积法的应用实例。
由于冷却塔流场的非线性和三维特性，需采用NS方程组（Navier-Stokes Equation）描述其湍流流动和传热，同时考虑相变特性，将传热过程转化为蒸发和冷凝过程。
3. 计算边界条件边界条件是指在计算域边界上给出的物理量的数值，例如速度、温度、压力、密度等。
在冷却塔传热与流动特性的数值模拟研究中，需给出正确的边界条件，如风速、空气温度、水喷淋流量等，以保证计算结果的可靠性。
三、数值模拟应用实例以某水电站冷却塔为例，利用CFD软件建立三维流场模型，考虑多相流流动和传热特性。
272 基于动态模型的复合式地源热泵冷却塔选型方法介绍及软件实现
基于动态模型的复合式地源热泵冷却塔选型方法介绍及软件实现东南大学 陈胜朋 沈意成 陈振乾* 张辉摘要：冷却塔复合式地源热泵空调系统能有效调节地下土壤的热平衡，提高系统的运行特性，同时也可以减少系统的初投资。
冷却塔的选型不仅与热泵机组型号有关，而且受地埋管换热器个数、冷却塔的控制方式的影响很大。
文中以复合式地源热泵的动态模型为基础介绍了冷却塔的选型方法并编制了相应的可视化应用软件。
关键词：复合式地源热泵 冷却塔选型 可视化应用软件1 引言地源热泵空调系统由于其高效、节能、环保的特性，近年来日益受到人们的重视和推广。
在地源热泵的研究和应用过程中，不同的地理环境和气候条件，若运用不当，地源热泵的优势就未必能得到很好的发挥。
以我国为例，在南方地区，夏季冷负荷大于冬季热负荷，地下埋管年排热量大于其吸热量。
随着时间的累积，势必降低热泵机组性能。
将地源热泵与其它形式的散热（吸热）设备相结合，弥补了单独采用地源热泵在这些地区应用上的缺陷，同时可以降低系统初投资。
冷却塔的选型不仅与热泵机组有关，而且受地埋管换热器个数、冷却塔的控制方式的影响很大。
文中以复合式地源热泵的动态模型为基础，介绍了冷却塔的选型方法。
该选型方法涉及复合式地源热泵的各组成部件的动态模型，实施起来比较复杂，为此开发了可视化应用软件，为地源热泵技术的推广提供技术支持。
2 复合地源热泵空调系统模型冷却塔辅助散热复合式地源热泵由地埋管换热器、热泵机组、风机盘管末端装置、板式换热器、冷却塔和循环水泵等组成。
本文分析冷却塔和地埋管换热器的串联方式，同时不考虑板式换热器的换热，以直连简化模型为例进行分析。
系统模型如下图：开式冷却塔图 1 复合地源热泵模型用户负荷_user load Q 、冷却塔负荷_co load Q 、地埋管换热器_g load Q 、热泵功率HP P 及循环水泵p P 存在以下关系：_12__user load HP p p g load co load Q P P P Q Q +++=+ (1)热泵机组HP P 随着用户侧负荷_user load Q 和性能系数cop 而变化，存在以下关系：_user loadHP Q P cop = (2)__12__user loaduser load p p g load co load Q Q P P Q Q cop +++=+ (3)3.复合式地源热泵空调系统各部件模型3.1 负荷模型建筑的动态负荷不仅取决建筑自身的结构及使用状况，而且与建筑物所在地的气象条件密切相关。
基于RBF神经网络整定的Smith-PID控制及其应用
∆ki
= −η ∂E ∂ki
= −η ∂E ∂y
∂y ∂u
∂u ∂ki
=
ηe2
(k)
∂y ∂u
xc(2)
∆k d
= −η ∂E ∂k d
= −η ∂E ∂y ∂u ∂y ∂u ∂kd
=
ηe 2
(k)
∂y ∂u
xc(3)
式中， ∂y 为被控对象的 Jacobian 信息，可通过神经网络的辨识而得。 ∂u
LIU Yong, ZHAO Zi-xian (College of Sciences and Technology, Inner Mongolia University Hohhot 010021, Inner Mongolia. ) Abstract: Aiming at the big delayed time, big burthen fluctuating and mutable characteristic of the controlled object, combining Smith compensated theory with self-adaptive tuning method of PID parameter, the RBF neural network tuning Smith-PID controlling policy is presented，that is in the Smith estimator control, makes use of RBF NN self-learning tuning the PID parameter on line, achieving optimal non-linear fabrication and overcoming the defect of conventional Smith-PID controller. The results of simulation and actual application indicate the algorithm has a strong robustness and better controlling character. Keywords: RBF NN; Smith-PID; two-volumes water tank liquid 1 引言 在工业过程（如热工、化工）控制中，由于物料或能量的传输延迟，许多被控对象具有 纯滞后性质，针对大时滞时变对象的控制，把Smith预估补偿控制原理和PID调节控制方法结 合起来，提出了基于RBF网络整定Smith-PID控制算法，即在Smith补偿控制系统中，运用RBF 神经网络在线自学习整定PID参数，使既相互配合又相互制约的比例、积分和微分控制作用， 实现最佳的非线性组合，以期适应对象特性的变化。文献[1]提出了基于BP算法整定的基于 Smith-PID控制算法，但是BP网络用于函数逼近时，权值的调节采用的是负梯度下降法，这 种调节权值的方法有它的局限性，即存在着收敛速度慢和易陷入局部极小值。而径向基函数 网络无论在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络[2]，因此本文采用RBF网络。 2 施密斯（Smith）预估控制原理[3] 施密斯预估控制原理是：与 D(s)并接一补偿环节，用来补偿被控制对象中的纯滞后部
冷却塔冷却能力建模与分析
冷却塔冷却能力建模与分析作者：王钊严少刚来源：《工业技术创新》2019年第04期摘; ;要：冷却水系统中对冷却塔采用的速率模型和平衡级模型，是对冷却塔冷却的传热和传质能力进行分析的基础。
通过对某石油化工企业冷却塔的速率模型进行分析发现：在冷却塔底部7 m到0 m区间，空气温度均低于冷却水温度，传热温差从2.2℃逐步降低至0.4℃，空气分压均低于冷却水饱和蒸气压，传质推动力在0.624～0.927 kPa范围内先降低后增大，表明提高传热温差和传质推动力均有利于降低冷却水温度。
通过平衡级模型分析发现：当风量在242 726～600 000 Nm3/h范围内时，冷却效率随着风量的提高而显著上升;当湿球温度在8～30℃范围内、干球温度在20～40℃范围内时，温度越高，冷却效率越低;当传质效率在0.3～1范围内时，传质效率越高，冷却效率越高;当进水温度在35～40℃范围内时，温度越高，冷却优势越明显。
建模和分析过程阐明了冷却塔内传热传质机理及风量、干球温度、湿球温度对冷却塔冷却能力的影响，对冷却塔节能优化工作有借鉴作用。
关键词：冷却塔;速率模型;平衡级模型;传热传质;石油化工中图分类号：TQ025 ; 文献标识码：A; ; ; 文章编号：2095-8412 （2019） 04-079-07工业技术创新 URL： http： //; ; DOI： 10.14103/j.issn.2095-8412.2019.04.015引言冷却水系统作为石油化工企业的重要公用配套系统，其运行效果对石油化工装备能否可靠、稳定运行具有重要影响。
冷却塔是冷却水系统的重要组成部分，其功能主要是降低冷却水溫度、恢复冷却水系统制冷能力，为生产工艺的平稳运行提供保障。
在冷却塔传热传质机理方面，相关研究者提出了获得传热传质系数的方法。
Merkel[1]提出了冷却塔内传热传质机理，为后续的研究奠定了理论基础。
Parker和Treybal[2]提出了首套逆流冷却塔的设计方法，利用Lewis因子推导出空气与水膜界面处传热系数与传质系数的关系式，并在模拟计算时提出如下三点假设：1）Lewis因子为1;2）饱和湿空气的焓值与空气—水膜界面处的水膜温度呈线性关系;3）忽略喷淋水蒸发量。
深冷空分增压膨胀机组运行特性关联参量的RBF建模_刘超锋_柳金江_赵伟_吴学红_
文章编号：1005－0329（2015）03－0022－03收稿日期：2014－08－26基金项目：国家自然科学基金项目（21076200）；2013年地方高校国家级大学生创新创业训练计划项目（201310462103）深冷空分增压膨胀机组运行特性关联参量的ＲBF 建模刘超锋1，柳金江2，赵伟3，吴学红1，刘亚莉1，龚毅1（1．郑州轻工业学院，河南郑州450002；2．杭氧股份有限公司，浙江杭州310001；3．河南煤化集团中原大化公司，河南濮阳457000）摘要：为了满足现场软测量的要求，研究了某制氧机公司正在调试的深冷空分设备用增压膨胀机组的膨胀空气流量、膨胀端进口压力、膨胀端进口温度、膨胀端出口温度、增压端出口压力和膨胀机转速的因果关系，建立了ＲBF 神经网络模型，实现了运行特性量间关系的高精度拟合和预测。
获得的神经网络模型的精度至少在96．97%以上。
利用学习好的ＲBF 神经网络可以迅速方便地实现现场运行特性参量间关系的预测。
关键词：深冷空分增压膨胀机；运行特性参量；软测量建模；ＲBF中图分类号：TH45；TB653文献标志码：Adoi ：10．3969/j．issn．1005－0329．2015．03．005ＲBF Modeling about Operation Characteristic Parameters Ｒelationship ofBooster Expansion Turbine for Cryogenic Air Separation UnitLIU Chao-feng 1，LIU Jin-jiang 2，ZHAO Wei 2，WU Xue-hong 1，LIU Ya-li 1，GONG Yi 1（1．Zhengzhou University of Light Industry ，Zhengzhou 450002，China ；2．Hangzhou Hangyang Co．Ltd．，Hangzhou 310004，China ；3．Zhongyuan Dahua Co．Henan Coal ＆Chemical Industry Group Co．Ltd．，Puyang 457000，China ）Abstract ：In order to meet the requirements of soft measurement for site ，relationships of cause and effect between expansion airflow ，expansion-side inlet pressure ，expansion side inlet temperature ，expansion-side outlet temperature ，booster-side outlet pres-sure ，and expansion turbine rotational speed from booster expansion turbine of cryogenic air separation unit debugged by an oxygen machine company were studied．ＲBF neural network model were established ，precision fitting and forecastings between operating characteristics were achieved．The accuracy of the resulting neural network model is at least 96．97%．trained ＲBF neural network can easily achieve the predicted relationship between field operation characteristics parameters．Key words ：cryogenic air separation unit ；booster expansion turbine ；operating parameters ；soft measurement modeling ；ＲBF1前言膨胀机是深冷空分设备中的关键设备之一［1］。
冷却塔数学模型
1a m *在冷却塔中，热水流与空气流直接接触，由于温度差导致的显热传递，热水流被冷却，同时由于蒸发现象，热水流也会发生质量损失。
按空气流与水流的配置方式，冷却塔可以分为逆流冷却塔与交叉流冷却塔。
下图给出了逆流压力通风冷却塔的原理图。
环境空气被吸引向上穿过流下的水。
大多数的冷却塔都会有填充材料用来增加水与空气表面的接触面积。
一个冷却塔通常是由若干个塔细胞组成的。
这些塔细胞并联的分享了集水槽。
现阶段大多数研究者采用的是1989年Braun 提出的基于部件的冷却塔模型，其数学表达式如下所示：Q =£m (h -h ) cellaaa,w,ia,i式中，e ——冷却塔的热交换效率；am ——冷却塔内的空气质量流量，kg /s ； ah ——冷却塔内进口空气的焓值；kJ/kg ；a ,ih ——冷却塔内进口水表面饱和空气焓值kJ/kg a ,w ,iQ ——冷却塔单元散热量。
cell当Lewis 数为1时，对于逆流式冷却塔1-exp(-Ntu(1-m *))1-m *exp(-Ntu(1-m *))而叉流式冷却塔：(1-exp(-m *(1-exp(-Ntu ))))<a,111崗Water上述两式中：mCm *=a_— mC w ,ipw 其中：NTU ——传热单元数;m *——冷却塔空气和冷却水的热容比率； C ——平均饱和空气定压比热容，kJ/(kg ・K)；m ——进口水流量； w ,ihD ——质量传递系数；A ——每塔单元中水滴表面积的交换量； vV ——所有塔单元的交换体积；cell饱和比热C 是由水的进出口状态和焓值确定的:w ,o式中h ——冷却塔进口处水表面饱和空气焓值，kJ/kg ；S ,w ,ih ——冷却塔的出口处水表面饱和空气焓值，kJ/kg ；S ,w ,o——冷却塔的进水温度，K ；w ,iT ——冷却塔出水温度，K 。
w ,o从整体的能量平衡来看，冷却塔的出水温度可以定义为m C (T -T )-Q 丁 ~w ,i p ,~w~w ,i ref cell +/ m C refw ,opw式中：m .——冷却塔进水的质量流量kg/s ；w ,im——冷却塔出水的质量流量kg/s ； w ,oC ——水的定压比热容；pwT ——水的参考温度(0°C)ref大多数的分析都忽略了水的损失量并假设出水流量等于进水流量。
RBF神经网络在反应器温度控制系统的研究
RBF神经网络在反应器温度控制系统的研究作者：彭倩黄冠来源：《物联网技术》2018年第08期摘要：对于化工生产过程中的放热反应来说，其反应器温度控制系统不仅具有强耦合、非线性等特点，同时还具有热危险性，传统的PID控制策略往往不能满足其稳定性要求。
文章通过建立RBF神经网络模型，提出了一种基于径向基神经网络RBF-PID的反应器温度控制策略，同时结合高级多功能过程控制实验系统SMPT1000平台进行仿真验证。
仿真结果表明，基于RBF-PID控制策略的反应器温度控制系统具有超调量小、动态性能好等特点，可实现反应器温度的稳定控制。
关键词：反应器；温度控制；RBF神经网络；SMPT1000中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）08-00-030 引言反应器是目前化工生产过程中的关键设备，精确控制反应器的反应温度是实现化工流程稳定、优质和高效的重要途径。
反应器温度控制的难点在于其是一个复杂的非线性系统，同时具有强耦合、大滞后和时变等显著特点，尤其对于放热的化工反应来说，具有热危险性，温度控制不好将直接导致喷料，反应器被破坏，甚至发生燃烧、爆炸等事故。
传统的PID控制策略具有简单易实现的优点，一直被广泛应用于工业控制系统中。
但对于复杂的反应器温度控制系统而言，考虑到其非线性和大滞后等特点，难以获取精确的数学模型，传统PID控制策略并不能根据过程对象参数的改变而实时修正自身参数，因此难以满足高精度的控制要求。
目前，国内外众多专家针对复杂的非线性温度控制系统提出了许多新颖的控制策略，如专家PID控制和BP神经网络PID控制等。
其中，BP神经网络PID控制策略取得了一定的控制效果，但BP网络存在学习和收敛速率较为缓慢、训练时间过长等问题，不适用于化工过程中的反应器温度控制系统。
相比BP神经网络，RBF神经网络具有学习速率高、逼近能力强等优点。
因此提出一种基于径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBF）PID的反应器温度控制策略。
RBF神经网络在反应器温度控制系统的研究
2018年/ 第8期 物联网技术智能处理与应用Intelligent Processing and Application51RBF神经网络在反应器温度控制系统的研究彭 倩，黄 冠（西安科技大学 电气与控制工程学院，陕西 西安 710054）摘 要：对于化工生产过程中的放热反应来说，其反应器温度控制系统不仅具有强耦合、非线性等特点，同时还具有热危险性，传统的PID 控制策略往往不能满足其稳定性要求。
文章通过建立RBF 神经网络模型，提出了一种基于径向基神经网络RBF-PID 的反应器温度控制策略，同时结合高级多功能过程控制实验系统SMPT1000平台进行仿真验证。
仿真结果表明，基于RBF-PID 控制策略的反应器温度控制系统具有超调量小、动态性能好等特点，可实现反应器温度的稳定控制。
关键词：反应器；温度控制；RBF 神经网络；SMPT1000中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）08-0051-03————————————————收稿日期：2018-05-31 修回日期：2018-06-20DOI ：10.16667/j.issn.2095-1302.2018.08.0140 引 言反应器是目前化工生产过程中的关键设备，精确控制反应器的反应温度是实现化工流程稳定、优质和高效的重要途径。
反应器温度控制的难点在于其是一个复杂的非线性系统，同时具有强耦合、大滞后和时变等显著特点，尤其对于放热的化工反应来说，具有热危险性，温度控制不好将直接导致喷料，反应器被破坏，甚至发生燃烧、爆炸等事故。
传统的PID 控制策略具有简单易实现的优点，一直被广泛应用于工业控制系统中。
但对于复杂的反应器温度控制系统而言，考虑到其非线性和大滞后等特点，难以获取精确的数学模型，传统PID 控制策略并不能根据过程对象参数的改变而实时修正自身参数，因此难以满足高精度的控制要求。
目前，国内外众多专家针对复杂的非线性温度控制系统提出了许多新颖的控制策略，如专家PID 控制和BP 神经网络PID 控制等。
基于冷却塔变工况性能的闭式循环水系统优化运行模型
基于冷却塔变工况性能的闭式循环水系统优化运行模型贾南，牛进岭，李现伟（郑州新力电力有限公司，河南郑州450007）摘要：研究与改善循环水系统的运行方式，对于节约厂用电、提高电厂运行经济性具有重要意义。
考虑了环境气候的影响和冷却塔的变工况性能对凝汽器压力的影响，导出了闭式循环水系统的优化运行模型，使得优化运行模型更加准确，对现场运行具有一定的指导意义。
关键词：冷却塔闭式循环水系统优化运行变工况中图分类号：TK264.1文献标识码：A文章编号：X（2010）02-008-03The Optimal Operation Model of the Closed Circulating Water System Based on the Off-design Condition Performance of Cooling TowerJia Nan，Niu Jin-ling，Li Xian-wei（Zhengzhou Xinli Electric Power Co.Ltd，Zhengzhou450013，China）Abstract：It is important for saving service power and enhancing operation economy of unit to study and improve operation mode of circulating water system.Taken into account the weather and the off-design condition performance of cooling tower influencing condenser pressure，the optimal operation model of the closed circulating water system is discussed in the paper.The model accomplished in the paper is more accurate，which is helpful to economic operation of unit.Key words：cooling tower；closed circulation water system；optimal operation；off-design火电厂的循环水系统是一个庞大的动力系统，其供水量一般为汽轮机排汽量的50~70倍，同时它消耗的电能约占总发电量的1%~1.5%，因此研究与改善循环水系统的运行方式，对于节约厂用电、保持凝汽器的最佳真空、提高电厂运行经济性具有重要意义。
考虑路易斯数的逆流塔热力学模型及运行特性分析
９０ 暖通空调HV &AB ２０１４年第４４卷第８期专题研讨考虑路易斯数的逆流塔热力学模型及运行特性分析广州市地下铁道总公司 夏少丹☆ 马建荣 吴 疆 冯 泽 罗定鑫 刘 昶 冯腾飞华南理工大学 陈星龙 刘金平 刘雪峰△ 罗文海摘要 以机械通风逆流塔为研究对象，在充分考虑路易斯数及冷却塔特性数改变的基础上，建立了热力学模型。
以广州地铁某站点逆流塔为测试对象，验证了该模型的准确可靠性，分析了路易斯数和特性数修正系数对冷却塔的影响。
结果表明，出水温度相对误差低于２％，进风比焓相对误差低于３％；进塔干球温度与进水温度相差较大时使用路易斯关系式会导致较大误差，出塔空气干球温度相对误差可达到１６．７％，相对湿度可达到１０．７％；冷却塔实际特性数越偏离标准工况值，对冷却塔性能影响越大。
关键词 冷却塔 逆流塔 路易斯数 热力学模型 特性数 修正系数 出水温度 相对湿度Thermod y namic model of cool in g tower with Lewisnumber and o p eratin g characteristics anal y sisBy Xia Shaodan ★，M a Jianrong ，W u Jiang ，Feng Ze ，Luo Dingxin ，Liu Chang ，Feng Tengfei ，Chen Xinglong ，Liu Jinping ，Liu Xuefeng and Luo W enhaiAbstract Sets u p a thermod y namic model based on mechanical draft counterflow coolin g tower with the full y consideration of Lewis number and the chan g e of characteristic number．Verifies accurac y and reliabilit y of the model with a subwa y station in Guan g zhou as test ob j ect ，and anal y ses the influence of Lewis number and correction coefficient of characteristic number on coolin g tower．The results show that the relative errors of outlet water tem p erature and inlet air enthal py are below ２％and ３％，res p ectivel y ．For lar g e tem p erature difference ，usin g Lewis relation can result in a lar g e deviation between the simulated and the ex p erimental results ，es p eciall y for lar g er difference between the dr y -bulb tem p erature of inlet air into tower and the tem p erature of inlet water．The relative errors of the outlet air tem p erature and the relative humidit y can reach １６．７％and １０．７％，res p ectivel y ．The more the actual characteristic number deviates from the standard condition value ，the g reater the im p act on p erformance of coolin g tower is．Ke y words coolin g tower ，counterflow coolin g tower ，Lewis number ，thermod y namic model ，characteristic number ，correction coefficient ，outlet water tem p erature ，relative humidit y★Guan g zhou Metro Com p an y ，Guan g zhou ，China 广州地铁中央空调典型冷却塔运行性能评价资金项目（编号：ｘ２ｄｌＤ８１２９９７０），广东省重大科技专项资金资助项目（编号：２０１２Ａ０１０８０００２４）①０ 引言在集中空调系统中，冷却塔是使冷却水得以冷却循环利用的关键设备。
279 基于神经网络的冷却塔出水温度的预测
基于神经网络的冷却塔出水温度的预测华中科技大学 刚文杰 王劲柏摘要：本文主要介绍了运用人工神经网络预测冷却塔出水温度的方法。
通过在MATLAB 环境下编程建立冷却塔模型，获取神经网络模型需要的训练数据和测试数据。
建立一个三层基于反向传播算法的神经网络模型（BP 网络），以空气干球温度﹑相对湿度﹑冷却塔进水温度和冷却水流量作为输入变量，冷却塔出水温度作为输出变量，在MATLAB 环境下，用训练数据训练神经网络，测试数据检测神经网络预测结果。
结果表明神经网络可以用来预测冷却塔出水温度，并得出适合本研究的最理想的神经网络模型。
关键字：冷却塔出水温度 人工神经网络 BP 网络 预测1 前言冷却塔在制冷系统中起着重要的作用。
制冷剂在冷凝器内冷凝放热，冷却水吸收冷凝器中的热量，温度升高，被送至冷却塔，通过与空气进行热质交换，温度降低，再被送至冷凝器，构成冷却水循环。
冷却塔在其中负责将冷却水中的热量，即制冷系统中的热量排放出去。
冷却水出口温度的高低，直接关系到空调系统的制冷效果和能耗。
通过预测冷却塔出水温度，判断空调的运行效果，采取控制措施，从而保证空调系统的高效运行，就显得尤为重要。
2 冷却塔模型本文采用迈克尔（Merkel ）焓差法建立逆流湿式冷却塔模型。
通过两个参数N (冷却数)和'N (冷却塔特性数)实现冷却塔热工计算： 'xAZ N W αβ=； 式中：'N －冷却塔特性数；x β－以含湿量差表示的传质系数，2/()kg m s ∙；α－填料的比表面积，23/m m ；A －塔的横截面积，2m ；Z －塔内填料高度，m ；W －进入冷却塔的冷却水流量，/kg s 。
冷却数的确定采用辛普逊近似积分法，在精度要求不高，且水在塔内的温降t ∆<15℃时，可将冷却塔分两层进行计算。
本文涉及的室外参数覆盖面比较广，且存在进出口温差t ∆>15℃的工况，因此将冷却塔分四层进行计算（见图1），具体公式如下：''''''''''111122332214241()12m m m m m m c t N i i i i i i i i i i ∆=++++----- 式中：N －冷却数；c －水的比热容，（/(J kg ℃））；t ∆－冷却水在塔内的温降； ''1i ，''2i ，''1m i ，''2m i ，''3m i －分别与1w t ，2w t ，1m t ，2m t ，3m t 相对应的饱和空气焓，/kJ kg ；其中1w t 为冷却塔的进水温度，2w t 为冷却塔的出水温度，1110.25(m w w w t t t t =-⨯-，21120.25()m w w w t t t t =-⨯-31120.75()m w w w t t t t =-⨯-；1i ，2i －分别为冷却塔空气出口处，进口处空气的焓值，其中11120.25()m i i i i =-⨯-，，21120.5()m i i i i =-⨯-，31120.75()m i i i i =-⨯-。
冷却塔组外流场CFD数值分析报告-2020-xmhk-p1-V2(1)(1)
冷却塔组外流场CFD数值分析报告（厦航总部大厦）上海理工大学能源与动力工程学院二〇二〇年八月五日目录一、项目简介 (1)二、计算模型及参数设置 (1)2.1 物理模型 (1)2.2 网格划分 (4)2.3 环境风条件 (5)2.2 百叶格栅阻力参数计算 (6)三、数学模型与求解方法 (8)3.1 基本控制方程 (8)3.2 湍流粘性系数法 (9)3.3 Realizable k-ε湍流模型 (10)3.4 近壁面区的处理 (12)四、计算结果 (13)4.1 气流组织 (13)4.2 压力分布 (18)4.3 温度分布 (20)4.4 水蒸气浓度分布 (23)4.5 热回流率的计算 (24)五、结论 (25)一、项目简介冷却塔运用对流传热、蒸发以及辐射传热等原理来散去工业上或者制冷空调系统中产生的余热来降低水（循环冷却剂）温度，达到降温或者制冷的效果。
冷却塔是暖通空调系统的重要组成部分，其运行性能的好坏将影响整个空调系统冷却机组的制冷效果和能耗。
本项目对厦航总部大厦裙房楼顶冷却塔组外流场进行数值模拟分析，预测冷却塔组外流场对周围环境的影响并计算冷却塔组的热回流率。
二、计算模型及参数设置2.1 物理模型本次数值模拟计算6台并排布置于17.4 m裙房屋顶上的冷却塔组外流场。
计算模型的建立在已有建模参数的前提下遵循《建筑环境数值模拟技术规程》（标准号：DB31T 922-2015）。
计算区域尺寸为1088 m ×555 m × 1924 m（x×y×z），计算区域模型如图2.1所示。
计算区域边界设定为一个大气压的恒定压力条件，考虑了有一定东南偏南方向环境风的情况，环境风速度3.4 m/s。
冷却塔为6台成一排布置，为叙述方便，从西至东分别称为1~6号塔，如图2.2所示。
1号和6号塔距离东南侧墙面距离为2736 mm；2号、3号、4号和5号塔距离东南侧墙面距离为2520 mm，如图2.3所示。
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第 ４ ４卷 第 １ 期 ２Ｏ Ｏ２年 ２月
汽
轮
机
技
术
Ⅵ ．４№ ． ４ １
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基 于 Ｒ Ｆ网 络 的 冷 却 塔 运 行 特 性 数 学模 型 Ｂ
李 勇 黄 启虎 ，
但是 ， 当采用 冷却塔的冷 却能力或冷 却数作 为
０ 前
言
评价指标时 ， 要知道 当 时进入 冷 却塔的空 气 量。 需 为此 ， 本国标 准采用实 际测量 的方法来确 定进入 ３ １ 冷却塔空气量 ＿ 。然 而 ， 测进入 冷却塔 的空气量 １ ｊ 实
是一项很困难的工作 ， 而且 难 以 取得 满意 的 结果 ＿ ２。 ２ ＿
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到 了 冷 却塔 的 运 行 性 能 的 影 响 因 此 ， 何 科学 、 如 准 确 地 评 价 冷 却 塔 的 运 行 性 能 ， 为各 领 域 所 共 同 关 成
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水是人 类赖 生存 的最重要 的资源 ， 保护节约 水资源是全 人类 的共 同责任 而人 类总 用水 量的 ８ ％以上是工 业用水 ， ０ 冷却塔 的 出现 使约 占工业用 水 ８ ％的冷却水得到 了重复循环使 用， 而太大节 ０ 从 省了水资源。 目前 ， 冷却塔 已广泛地 应用 于国民经 济的许多部 门， 电力、 如 石油 、 化工、 钢铁和轻 纺等。 尤其是随着水资源的逐渐短缺和人们节水意识的普 遍提高 ， 冷却塔 的应用将 会更加 普及。但 同时 也应 该注意到 ， 在采 用冷却 塔达 到节水 目的的同时， 也使 得电力 、 石油 、 化工等领 域生产 的经济性ｎｎ ｌｃ ｉ Ｐｗ ｒ ｌｎ，Ｆｓｕ １００Ｃ ｉａ ｉｎＣｔ １２ １ ｈｎ ；２Ｌａ ｉｇＥｅｔｃ ｏ ｅ ａｔ ｕｈ ｎ１３０ ｈｎ ） ｌ ｙ ｏ ｒ Ｐ
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（ １东北电力 学院动力 系， 吉林 市 ｌ２ １ ； ０ ２ ２辽宁发 电厂 ， ３ 抚顺 １３０ ） １０ Ｏ
摘 要： 对现有的冷却塔运行性能评价方法进行 了综 述． 指出其各 自存在 的问题。采用人 工神经网 络中相对成熟 的 Ｐ 阿络建立 了冷却塔特 性的数学模型 ， ， ＢＦ 并与常规的线性和 非线性模型进 行了比较 ， 果表 明采 用 Ｐ Ｆ阿络能更 结 ， Ｂ 准 确地 反映冷却塔的性能。为评价冷却塔运行性能 ． 供丁一种 更准 确、 提 更茼 单的方 法。 关键词 ： 冷却塔 ； 运行性能；，Ｆ网络 ； 价 Ｐ Ｂ 评 分 类号： Ｋ ６ Ｔ ２４ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ０ —５蚪｛０ ２０ —００ １ １ ８ ２。 ）１ Ｏ５—０ ０ ３
Ｍａ ｅ ａ ｃ ｄ ｌ ｆ ｏ ｌ ｇＴ ｗ ｒＯ ｅａ ｏ ｅｆ ｍ ｎ ｅ Ｂ ｓ ｄＯ Ｂ ｅｒｌ ｅ ｏ ｓ ｔ ｍｆｓ ｈ ｉ Ｍｏ ｅ ｏ ｎ ｏ ｅ ｐ ｒｔ ｎＰ ｒ ｒ ａ ｃ ａｅ ｉ Ｒ Ｆ Ｎ ｕ ａ Ｎ ｔ ｒ ｏＣ ｉ ｉ ｏ ｑ ｗ ｋ