基于低雷诺数大涡模拟新方法与室内有限浓度监测的通风系统快速预测

Fast predicting indoor pollutant dispersion will be facilitating on-line control and design of ventilation systems. To develop the fast prediction model, we must first obtain initial distribution of both airflow and pollutant concentration through numerical modelling. This will further result in a large amount of information storage and high cost simulations due to complex pollutant sources. Convection and turbulent diffusion of airflow directly influence the removal of indoor pollutants. This project aims to construct fast prediction model for ventilation systems based on initial flow information from newly implemented low-Reynolds large eddy simulation (LES) as well as limited real-time monitored concentrations. The main contents include: the development of low Reynolds number LES for ventilation system by using techniques of appropriate wall damping function and variational multi-scale filtering; accuracy analysis and experimental verification of LES; coupling of monitored pollutant concentration measurement with LES data in order to construct low-dimensional reduced-order model; modification of predicted model by considering the influence of indoor complex factors, such as temperature, humidity and behavior of human walking. This model will finally predict the concentration distribution of arbitrary indoor space by using the finite concentration of indoor monitoring points. This project will provide a new idea for the optimization design and online monitoring of indoor ventilation system, which plays an important role in both ventilation theory and practical applications.

快速预测室内污染物浓度有利于通风系统的在线监控和优化设计。准确获取室内气流和污染物浓度初始场是实现污染物快速预测的前提，将涉及到大量的信息存储：高维度气流信息以及模拟复杂多变污染源下的初始浓度场。室内气流组织的层流与紊流效应直接影响污染物的扩散去除。本项目拟采用改进低雷诺数大涡模拟(LES)求解的室内气流信息，与有限点的监测浓度构建通风系统快速预测模型。研究内容包括：利用合适壁面阻尼函数和可变多尺度滤波两种技术，发展适合通风系统的低雷诺数LES模型；LES精度分析和实验验证；对模拟得到的气流信息进行降维，利用递归法对实时监测浓度进行维度重构以匹配低维气流信息，构建低维降阶通风快速预测模型；考虑室内复杂因素（温度、湿度及人的走动行为）的影响修正模型。该模型将可以利用有限监测点的浓度预测室内任意空间区域的瞬态浓度分布，为通风系统的节能优化设计和在线监控提供一种新思路，具有重要的理论和实践意义。

围绕建筑物理环境参数（气流、热湿、空气污染等）呈现“非线性、非均匀、非定常”的复杂分布特性，本项目以实现建筑物理环境快速预测与智能化监控为目标，开展了建筑环境“多参数-多尺度”快速预测和智能化控制的关键基础和应用研究，主要研究成果包括：1）构建了建筑物理环境快速预测模型与低雷诺数大涡模拟（LES）快速仿真方法，降低计算与存储成本；2）发展了建筑物理环境有限监测部署方法、快速决策与智能化控制体系，有效提升室内环境质量并降低能耗；3）建立了城市-建筑跨尺度物理环境耦合仿真与快速设计方法，大大降低了环境预测和设计成本。在该项目基金的支持下，以第一和通讯作者发表了32篇SCI期刊学术论文（7篇入选ESI高被引），中文期刊论文3篇（《科学通报》收录1篇）。授权发明和实用新型专利共7项，主编英文专著1部。作会议报告（含邀请）12次，担任国际学术会议委员、分会场主席7次。项目成果在工程项目中得到应用如雄安创新科技园区、扬子江国际会议中心等，荣获2021住建部华夏建设科学技术奖一等奖（排名第一）。