基于空气冷凝除湿过程中超细颗粒粒径增大的空气过滤系统优化研究

Indoor ultrafine particles have significantly adverse effects on human health. Under the condition of high concentration, the widely used HEPA (High-Efficiency Particulate Air) requires expensive operation cost. Previous study indicated that air cooling and de-humidification system could greatly increase particle size (from dozens of nanometers to several micrometers) due to the condensation effect during the process of air conditioning in hot and humid regions. Because of the condensational growth of particles, low-grade air filters can be used to achieve high efficiency and lower cost. This project will utilize CFD to predict particle size variation in cooling and de-humidification process and optimize air filtration system. The steps are as follows: 1) Based on the“saturation return”method, the distributions of air velocity, temperature, humidity and turbulence in cooling and de-humidification process are simulated; different turbulence models are adopted in numerical simulation; the turbulence Schmidt number is modified to improve accuracy. 2) The modified Lagrangian method and water vapor pressure difference model are used to simulate particle trajectory and size increase. 3) Experiments are conducted to evaluate turbulence models and choose the best one. 4) Based on the prediction of condensational growth of particles, the air filter performance model and genetic algorithm method are adopted to optimize the parameters of air filtration system, in order to reduce resistance and cost of air filter on the basis of high filtration efficiency. This project is of great significance to improve the effectiveness and economy through the coordinated control for indoor pollutants, temperature and humidity control in humid and hot climate region.

室内超细颗粒物危害人体健康。目前常用的高效过滤器在高浓度超细颗粒物场合使用成本较高。研究表明在湿热气候下，空气冷凝除湿系统在降温除湿同时，通过水蒸气冷凝可大幅度增大超细颗粒物粒径（从几十纳米到几个微米）。对于冷凝增大的颗粒物，采用较低等级空气过滤器可以实现高效率并降低成本。本研究将采用CFD方法预测冷凝除湿过程中颗粒物粒径增大，并基于此优化空气过滤系统。具体步骤如下：1）基于“饱和恢复法”预测冷凝除湿过程中空气速度、温湿度和湍流场；采用不同湍流模型进行模拟，并修正湍流施密特数以提高准确度。2）基于修正的拉格朗日模型和“水蒸气压差模型”预测颗粒运动轨迹和冷凝增大。3）开展实验，确定最优湍流模型。4）在颗粒物冷凝增大预测的基础上，采用空气过滤器性能预测模型和遗传算法进行过滤器参数优化，在保证高效率的前提下降低过滤器的阻力和成本。本项目对湿热气候下污染物和温湿度调控的有效性和经济性有重要意义。

建筑室内超细颗粒物对人体健康有显著的不良影响。在高颗粒污染浓度条件下，广泛使用的高效空气过滤器（HEPA）会导致昂贵的运行成本。以往的研究表明，在湿热地区由于空调过程中的冷凝除湿效应，空调除湿系统可以使颗粒尺寸从几十纳米增加到几微米。由于颗粒的凝聚生长，使用低等级的空气过滤器可以达到高效率和低成本的双重目的。本项目的主要研究内容包括以下两个方面：一是研究空气冷凝除湿过程中超细颗粒物粒径的增长规律，建立相应的理论和数值预测模型，为系统的优化设计奠定理论基础；二是研发适用于空气冷凝除湿系统的高效经济型空气净化装置，由于空气冷凝除湿过程会造成微生物增长并可能引起一定的空气生物污染风险，空气净化装置需要同时具备高效、经济、节能、有效消杀的特性。.对于冷凝除湿过程中颗粒增大研究，本项目通过数学模型和实验测量方法，探究冷凝与除湿过程中的颗粒粒径变化。具体步骤如下：1）在相变传热传质的基础上，模拟了冷凝除湿过程中过饱和度的分布；2）采用改进的拉格朗日方法和基于SSR的模型模拟了颗粒的运动轨迹和粒径增长；3）在颗粒粒径冷凝增长的预测基础上，采用空气过滤器性能模型研究了对纤维过滤器效率的影响。.对于新型空气过滤系统研究，基于高效、经济、节能、有效消杀的目标特性，发展了四套空气过滤系统（适用于空气冷凝除湿装置的下游安装）；1）褶皱式“静电+纤维过滤”空气净化系统，静电可以增强过滤效率并起到消杀作用；2）面向超细颗粒物直接净化的静电除尘器和串联式复合静电空气净化系统；3）紫外线UV和褶皱式空气过滤耦合净化系统，UV可以对于沉积生物颗粒进行有效消杀；4）基于电晕放电式的离子空气消杀系统，其核心功能是净化消杀。本项目对湿热气候区建筑室内空气污染物和温湿度的协同控制具有重要意义。