在一个板式换热器中的实验和数值的传热

1、论文出处：Flavio C.C.Galeazzo，Raquel Y Miura，Jorge A.W.Gut，Carmen C.TadiniExperimental and numerical heat transfer in a plate heat exchangerJChemical Engineering Science 2006(61)：71337138在一个板式换热器中的实验和数值的传热摘要在本研究中应用计算流体动力学（CFD）使一个四通道平板板式换热器的虚拟模型被建立起来。并联和串联流程布置经过了测试，而关于从三维计算流体动力学模型和一维活塞流模型获得的热载荷，实验结果也与数值预测

2、进行了比较。CFD模型描绘了换热器的通道，板和通道，并考虑到了通道之间的流量分配不均和通道内部流动分布不均的情况。计算流体动力学结果与实验数据有很好的吻合，特别是对于串联流程布置。关键词：板式换热器；传热；数学建模；流体力学；计算；食品加工1.导论板式换热器能够广泛用于化工行业中的加热、冷却和热再生应用，以及食品、医药等行业，得益于其高热效率，方便装拆和易于清洗等特点。板式换热器包括一组金属板，把它们压在一起成为一个框架。一连串细小的渠道在金属板之间成型而且冷热流的流量分布是由板的穿孔和垫片设计所界定。因此，大量的配置才有可能。板式换热器的热力液压模型通常假定通道内部为一维活塞流以及在等流换热

3、器所有通道遍布相同的流动分布。然而，这些假设在实际操作中都是不能够成立的。根据B.P Rao和F.A Tereda等学者的论文的介绍，在通道之中流动分布不均匀的板式换热器模型需要适当的装备评估和设计。对于通道之间的流动分布建模，M.K Bassiouny，B.P Rao等人分析了板式换热器通道中的压力分布，然后确定了每个通道的流动比率。为了分析通道间流动分布不均匀的影响，他们比较了U型和Z型平行传递布置。在板式换热器通道中要有准确的模型和热传递，需要使用计算流体动力学（CFD）方法。CFD是一个模拟工具，它利用了计算算法来模拟质量，热量，动量传递。近年来，在食品工业中CFD的应用逐渐的增多，包

4、括板式换热器的应用，比如在牛奶的巴氏消毒中起了重要作用。T Kho和H Müller-Steinhagen审查了平板板式换热器通道内部的流动分布，为了获得更均匀的流场分布因而减少污垢系数，不同分布器用试验和数值模拟方法进行了试验。运用计算流体力学软件ANSYS来实现计算流体动力学（CFD）数值仿真。其中通道进行了几何建模，被划分成45000个网格单元，还使用了K-湍流模型。板壁温度被指定作为边界条件和在稳态条件下流动和热量传递过程模拟了非压缩流。CFD预测与流场显示和污垢系数的实验结果很好的符合，但是不符合的现象还是存在于再流通处区域的位置。为了调查流动分布，K Grijspeerd

5、t等人（2003）进行了两块波纹板之间的二维和三维计算流体动力学（CFD）模拟。整个网格划分共包含了551265个节点，板壁温度被指定，他们使用了BaldwinLomax代数湍流应力模型和软件FINE-Turbo。对于牛奶加工工业中的污染，作者指出CFD是板式换热器优化设计的宝贵工具，模型需要模拟动态蛋白质变性和粘合。此外，测试的几何模型不同于板式换热器通道的地方是板具有相反方向的波纹，它提供了板之间一系列的接触点。C.S Fernandes（2005）等人使用了计算流体动力学（CFD）工具FLUENT来模拟两块波纹板之间搅动的酸奶流动。因为对称假设简化，含有173634单元的几何域代表板式换

6、热器人形通道一半的波纹核心。非牛顿作用的非等温流动被认可。几何域是高度复杂是由于沿着通道和网格的多重伸缩由四面体、六面体和锥体元素构成。对于出口温度，CFD预测数据和实验数据只有7%的平均误差，两者能较好的符合。对于本文，在一个四通道平板板式换热器中，并且在两种截然不同的配置（并联和串联）下计算流体动力学（CFD）模型用来模拟流动和传热。为了创建出换热器的虚拟样机，这个虚拟样机要考虑到通道间的不等流分布和通道内的非均匀流分布，板式换热器的准确几何模型被建立，包括通道，板，接管。此外，还建立了通道间的热传递模型，以代替指定一个壁温估计值作为边界条件。对于广义配置的板式换热器，分别从三维计算流体动

7、力学模型和一维活塞流模型，实验结果都与数值预测进行了比较。2.实验步骤这项研究是使用了Arm field FT-43实验室薄板式巴氏灭菌器，它的更多描述详见Gut et al. (2004)。FT-43板式换热器拥有12×8cm的不锈钢平板和硅质垫片；主要尺寸规格详见表1。板式换热器的冷热端上的试验流体是经过蒸馏的水。对于不同的温度和冷热流流动比率，巴氏灭菌器的产品线，加热线和冷却线都被用于实验运行。该产品线提供在环境温度下的水，使用了流量为0.30.8L/min的蠕动泵。加热线用离心闭路泵（流量测试0.6，0.8，1.0L/min）从一个可控恒温槽（测试温度30，50，70C）提供

8、热水。冷水是取自与一个冷却器单元相连的封闭循环。表1 FT-43板式换热器主要规格尺寸实验用两种不同传递布置：并联1×2/1×2和串联2×1/2×1，两者正好相反。为了使周围热量损失减少到最小，板组被安装在两块大的塑料组合板之间。进口流温度和出口流温度由连接电脑的刻有标度的热电偶实时监测，而体积流量是由带有刻度的闭路流动表直接在入口槽测量。每一次运行，在进入稳态至少在两分钟后，记录温度，然后计算平均和标准偏差。不同的工艺条件得到不同的温度和进口流量。但只有当冷热端的热载荷偏差小于15%和流动温度偏差低于1.0C，该次运行才被接受。方程式(1a)和(1b)

9、是用来确定板式换热器冷热端的热载荷。方程式中，W表示总的质量流量，Cp对于平均流动温度是代表水的比热，实验热载荷是Qhot和Qcold的平均数值。Qhot=Whot·Cp，hot·(Thot，in Thot，out)， (1a)Qcold=Wcold·Cp，cold·(Tcold，out Tcold，in). (1b)3.数学模型3.1 三维计算流体动力学（CFD）模型CFD模拟的第一步网格生成，它是一个几何域，是解决热量和动量传递方程式的地方（见图1）。这个模型包含几乎一百万个六面体单元，它是使用软件GAMBIT(FLUENT公司)。图2表示，在去掉板

10、后，两个板式换热器构造的扩大的CFD模型。第二步是边界条件和材料性能的确定。根据实验数据，冷热边界入口条件被设定为进口速度与相应的流量和温度，而出口条件被设置为出口压力。金属板被建模为热阻相当于1mm的不锈钢壁的薄壁。所有的外壁都建模为绝热。流动域的模型则是以水的性能建立。至于在所有的模拟中所使用的与温度相关的密度，比热，粘度，热导率都在别处有所体现。湍流建模仿真的敏感性经过了测试。在采用层流模型，附带壁面函数-湍流模型，和增强壁面处理的-湍流模型，仿真得到解决。事实上换热器内的流动主要是层流；然而有湍流区域，特别是靠近板端口。为了正确建立流动和传热模型，则选择了增强壁面处理的-湍流模型，这就

11、意味着-模型用于解决没有长规格为基础的壁面函数帮助的壁面。此外，在使用这个模型的前提下，出口温度的实验结果跟模拟结果更符合。试验也验证了这些结果的网格独立性。模拟不断减小网格直至结果一致。在比较中的变化因素是平均出口温度。问题是数值求解，采用有限体积法和FLUENT6.1.22。模拟在2G内存的奔腾4工作站完成。每次模拟平均花费5个小时来汇聚，比如，所有的方程式达到规模的剩余价值和热出口的温度检测器必须达到稳定。热载荷的预测从方程（1a）和（1b）确定，不过要使用从CFD模拟获得的出口温度图1.（a）板式换热器的板装在本研究中的使用；（b）串联流布置的流动域CFD模型网格细节展示图2（a）并联

12、布置1×2/1×2；（b）串联2×1/2×13.2一维压缩流模型在这项工作中，从Gut and Pinto(2003)所介绍的一维活塞流模型获得的热载荷预计与实验结果相比较，它决定了整个板式换热器通道的温度分布和利用典型努塞尔-雷诺普朗特系数用于平均对流热传递系数的确定。该模型的热量传递参数还进行了调整以适应来自121次分别使用不同配置不同板数运行后所搜集的数据。已经证实，使用从单一配置的板式换热器所搜集的数据，热模型可以得到很好的调整。然而，当使用从不同配置搜集的数据来调整模型时，实验和预计的热载的差异相当大。这些结果表明板式换热器内的流速和传热系数必

13、须依赖于它的配置，而且一个热传递相关系数不足以代表所有可能的板式换热器配置情况。调整过的相关系数用于这次研究来确定板式换热器内部的平均对流换热系数。一维模型用于获取温度和方程1a）和（1b）确定的热载荷。4.结果和讨论有效的实验运行次数是37次，其中32次是并联(1×2/1×2)和串联(2×1/2×1）配置，各自有不同的流速和入口流温度。表2显示出实验数据的主要变化范围。热载的实验结果和模拟结果详见表3和表4。表2 实验数据变化范围表3 串联配置(2×1/2×1）表4并联配置(1×2/1×2)在表3和表4中可以观察

14、到计算流体动力学（CFD）模型所预计的热载始终高于实验值。因为CFD模型并未将环境的热损失考虑在内，所以这种现象是可预测的。对于一维模型，在表3和表4中可以观察到绝大部分点的低于45°线的现象，例如，热载荷预计低于实验值。这一系统性的错误是来源于广义配置的板式换热器模型的活塞流假设，这个假设是不现实的。一维模型进行了调整，以适应收集自不同配置的实验数据。虽然整体模型的调整令人满意，见J.A.W Gut等人的研究（2004），但一些配置出现普遍的正偏差（热载荷预测高于实验数值），其他配置又出现了普遍的负偏差（热载荷预测低于实验数值），本文中就出现这种状况(2×1/2×

15、;1和1×2/1×2)。热载荷预测误差也与C*（比热容，冷热两侧)和换热器的热效应有关，这里的Qmax指的是最大允许热负载。经过证实，一维模型的这些误差的产生要依赖于运行情况（高C*和低导致了这些误差），但是三维模型的误差的产生另有原因。当使用一个仿真模型时，预测误差并不依赖于操作条件，这就非常理想了。从CFD模型获得的具体结果认可了板式换热器内部的流速分析和温度分布。高温区域和停滞区域都可以被观察到，揭示了易于结污垢的区域。在图5和图6呈现了一个温度分布和速度分布的例子，串联配置（冷端入口61.3kg/h，80.5C；热端入口61.4kg/h，36.5C）。影片1（补充多

16、媒体数据）为了使CFD模拟结果有一个更好的视界结合了板式换热器冷热端流速和温度分布。图5 中板的温度分布图6 中板流速分布图5和图6也包含从一维压缩流模型实验获得的结果。注意，一维模型只考虑到传热端口之间的板长，并且假定整个通道有一致的流速分布。我们也知道用实验来获得板式换热器内部温度和流速分布与模拟结果做比较是不可能做到的。除非能获得流动可视化技术。虽然通过一维模型的热负载预测误差与通过CFD的误差相接近，但一维模型的实验有巨大的缺陷，它为了调整热传递和压降的相关性，需要使用各种配置进行多次试验运行。另一方面，三维CFD在建模计算时间上有限制。不过，随着高速计算机的发展，模拟更多复杂的板式换热器模型如更多的通道数或者过渡运行下的换热器，都已经成为可能。5.结论运用计算流体动力学（CFD）模型成功的建立了四通道平板板式换热器的虚拟模型。模拟结果包括出口温度，热载荷和三维温度和流速分布。对于串联配置，分别从CFD模型和压缩流模型获得的热负载预测误差是相近的（8%）；然而，并联流的CFD结果与实验数据较好地符合。在与压缩流模型相比，当使用CFD模型时，预测的误差被证实有较低依赖性。板式换热器的CFD模型的主要优点是可得到详细温度和流速分布，并且没有必要收集大量的实验数据