低阻力組合式中效過濾器的氣流分布仿真與驗證 概述 低阻力組合式中效過濾器（Low-Resistance Modular Medium-Efficiency Air Filter）是一種廣泛應用於潔淨室、醫院、製藥廠、電子廠房及中央空調係統中...
低阻力組合式中效過濾器的氣流分布仿真與驗證
概述
低阻力組合式中效過濾器（Low-Resistance Modular Medium-Efficiency Air Filter）是一種廣泛應用於潔淨室、醫院、製藥廠、電子廠房及中央空調係統中的空氣淨化設備。其核心功能是在保證較高過濾效率的同時，顯著降低空氣通過濾料時的壓降，從而減少風機能耗，提升係統整體能效。近年來，隨著建築節能標準的日益嚴格以及對室內空氣質量（IAQ）要求的不斷提高，低阻力過濾器的研發與優化成為暖通空調（HVAC）領域的重要研究方向。
氣流分布特性是影響過濾器性能的關鍵因素之一。不均勻的氣流分布會導致局部流速過高，降低過濾效率，加速濾材堵塞，並可能引發二次汙染。因此，對低阻力組合式中效過濾器進行氣流分布的數值仿真與實驗驗證，不僅有助於優化產品設計，還能為工程應用提供理論支持。
本文將係統闡述低阻力組合式中效過濾器的結構特點、關鍵參數、氣流分布仿真方法（基於計算流體力學，CFD），並通過實驗數據對仿真結果進行驗證，結合國內外研究成果進行對比分析。
1. 產品結構與工作原理
1.1 結構組成
低阻力組合式中效過濾器通常采用模塊化設計，便於安裝與維護。其主要組成部分包括：
- 濾料層：常用材料為聚酯纖維、玻璃纖維或複合無紡布，具有中等過濾效率（F5-F8，按EN 779:2012標準）。
- 支撐框架：采用鍍鋅鋼板或鋁合金，確保結構強度與密封性。
- 分隔板：用於形成V型或W型折疊結構，增加有效過濾麵積，降低麵風速。
- 密封膠條：防止旁通泄漏，確保氣流全部通過濾料。
- 外框與連接件：支持多模塊拚接，適用於大型風道係統。
1.2 工作原理
當含塵空氣通過過濾器時，在慣性、攔截、擴散和靜電等多種機製作用下，顆粒物被濾料捕獲。由於采用低阻力設計，濾料孔隙率較高，纖維排列更疏鬆，從而在保持F7級過濾效率（對0.4μm顆粒物過濾效率≥80%）的同時，實現較低的初始壓降。
2. 主要技術參數
下表列出了典型低阻力組合式中效過濾器的技術參數，數據來源於國內主流廠商（如AAF國際、蘇淨集團）及國際標準（ASHRAE 52.2、EN 779:2012）。
| 參數名稱 | 典型值 | 測試標準 | 說明 |
|---|---|---|---|
| 過濾效率（F7級） | ≥80%（對0.4μm顆粒） | EN 779:2012 | 中效過濾標準 |
| 初始阻力 | ≤80 Pa | ASHRAE 52.2 | 額定風量下 |
| 額定風量 | 1.0 – 2.5 m³/s | GB/T 14295-2019 | 可定製 |
| 麵風速 | 0.8 – 1.5 m/s | — | 影響阻力與效率 |
| 容塵量 | ≥500 g/m² | JIS B 9908 | 表示使用壽命 |
| 濾料材質 | 聚酯+玻璃纖維複合 | — | 低阻力高容塵 |
| 外框材質 | 鍍鋅鋼板/鋁合金 | — | 防腐蝕 |
| 模塊尺寸（標準） | 610×610×484 mm | ISO 7730 | 可組合拚接 |
| 泄漏率 | ≤0.01% | IEST-RP-CC001.4 | 高密封性要求 |
注：F7級對應ASHRAE MERV 13-14，適用於醫院手術室、實驗室等對空氣質量要求較高的場所。
3. 氣流分布仿真方法
3.1 仿真模型構建
采用三維計算流體力學（CFD）方法對過濾器內部氣流進行仿真。建模軟件通常使用ANSYS Fluent、COMSOL Multiphysics或OpenFOAM。模型基於實際產品幾何尺寸，簡化非關鍵結構（如螺釘孔、小縫隙），並保留主要流道特征。
模型假設：
- 空氣為不可壓縮牛頓流體；
- 流動為穩態湍流（Re > 2300）；
- 忽略溫度變化對密度的影響；
- 濾料區域采用多孔介質模型（Porous Jump Model）模擬阻力特性。
3.2 控製方程
在CFD仿真中，控製方程包括質量守恒方程（連續性方程）和動量守恒方程（Navier-Stokes方程）：
連續性方程：
[
nabla cdot (rho vec{v}) = 0
]
動量方程（雷諾平均形式）：
[
rho left( vec{v} cdot nabla right) vec{v} = -nabla p + nabla cdot left[ mu_{text{eff}} (nabla vec{v} + (nabla vec{v})^T) right] + vec{S}_m
]
其中，(mu_{text{eff}}) 為有效粘度，(vec{S}_m) 為多孔介質源項，用於模擬濾料阻力。
3.3 多孔介質模型參數設置
濾料區域被定義為多孔跳躍麵（Porous Jump），其壓降與速度關係由達西-福希海默方程描述：
[
Delta P = alpha mu v + frac{1}{2} beta rho v^2
]
其中：
- (alpha)：粘性阻力係數（m⁻²）
- (beta)：慣性阻力係數（m⁻¹）
- (v)：通過速度（m/s）
根據實驗數據擬合，典型F7級濾料的阻力係數如下表所示：
| 濾料類型 | 厚度（mm） | (alpha)（×10⁷ m⁻²） | (beta)（×10³ m⁻¹） | 參考來源 |
|---|---|---|---|---|
| 聚酯無紡布 | 25 | 1.8 | 2.1 | Zhang et al., 2020 |
| 玻璃纖維複合 | 30 | 1.5 | 1.8 | ASHRAE RP-1675 |
| 靜電增強型 | 20 | 1.2 | 1.5 | Liu & Wang, 2019 |
數據來源：Zhang Y., et al. "Performance evalsuation of low-resistance air filters using CFD simulation." Building and Environment, 2020, 175: 106823.
4. 網格劃分與邊界條件
4.1 網格劃分
采用結構化與非結構化混合網格，重點區域（如濾料入口、拐角、分流區）進行局部加密。網格獨立性驗證顯示，當網格數超過120萬時，壓降變化小於2%。
| 網格類型 | 單元數量 | 大網格尺寸（mm） | Y+值範圍 |
|---|---|---|---|
| 四麵體/六麵體混合 | 1.3×10⁶ | 3（濾料區） | 30–60 |
| 邊界層網格 | 5層 | 第一層0.2 mm | — |
4.2 邊界條件設置
| 邊界類型 | 設置條件 | 說明 |
|---|---|---|
| 入口 | 速度入口（Velocity Inlet） | 麵風速1.2 m/s，湍流強度5% |
| 出口 | 壓力出口（Pressure Outlet） | 表壓0 Pa |
| 壁麵 | 無滑移壁麵（No-slip） | 壁麵粗糙度0.5 mm |
| 多孔介質 | Porous Jump | 使用上表阻力係數 |
湍流模型選用Realizable k-ε模型，因其在分離流和複雜幾何中表現良好（Shih et al., 1995）。
5. 仿真結果分析
5.1 速度分布雲圖
圖1展示了過濾器橫截麵上的速度分布（Z=242 mm截麵）。結果顯示，中心區域速度較為均勻，約為1.18–1.22 m/s，邊緣區域由於框架阻擋略有降低（約0.95 m/s）。整體速度不均勻係數（UVC）為8.3%，低於ASHRAE建議的15%上限。
速度不均勻係數（UVC）計算公式：
[
text{UVC} = frac{max(v) – min(v)}{bar{v}} times 100%
]
5.2 壓力分布與阻力特性
沿氣流方向的壓力分布如圖2所示。入口至濾料前段壓力平緩下降，濾料區域壓降集中，占總阻力的88%。仿真得到的總壓降為76.4 Pa，與標稱值80 Pa接近，誤差5.7%。
| 區域 | 壓降（Pa） | 占比 |
|---|---|---|
| 入口段 | 3.2 | 4.2% |
| 濾料層 | 67.5 | 88.3% |
| 出口段 | 5.7 | 7.5% |
| 總計 | 76.4 | 100% |
5.3 湍流動能與流動分離
湍流動能（Turbulent Kinetic Energy, TKE）分布顯示，在濾料入口邊緣存在局部高TKE區域（>0.15 m²/s²），表明存在微弱渦流。但未觀察到明顯的流動分離現象，說明結構設計合理。
6. 實驗驗證
6.1 實驗平台搭建
實驗在某國家重點實驗室的風管測試平台上進行，符合GB/T 14295-2019《空氣過濾器》標準。測試係統包括：
- 變頻風機（風量0–3000 m³/h）
- 標準風道（截麵610×610 mm）
- 多點風速儀（Testo 480，帶葉輪探頭）
- 微壓計（精度±1 Pa）
- 氣溶膠發生器（KCl顆粒，粒徑0.3–1.0 μm）
6.2 測點布置
在過濾器出口端麵布置25個測點（5×5網格），間距120 mm，測量麵風速與靜壓。
| 測點位置（mm） | 實測風速（m/s） | 仿真風速（m/s） | 偏差（%） |
|---|---|---|---|
| (120,120) | 1.19 | 1.21 | +1.7 |
| (120,240) | 1.20 | 1.22 | +1.7 |
| (120,360) | 1.18 | 1.20 | +1.7 |
| (240,120) | 1.17 | 1.18 | +0.9 |
| (240,240) | 1.22 | 1.23 | +0.8 |
| (240,360) | 1.16 | 1.17 | +0.9 |
| (360,120) | 0.98 | 0.95 | -3.1 |
| (360,240) | 0.96 | 0.94 | -2.1 |
| (360,360) | 0.95 | 0.93 | -2.1 |
注：坐標原點為左下角，單位mm。
實驗數據顯示，中心區域仿真與實測值吻合良好（偏差<2%），邊緣區域因實際密封不完全導致略低風速，仿真未完全考慮此因素。
6.3 阻力-風量曲線對比
下表為不同風量下的阻力實測與仿真對比：
| 風量（m³/h） | 實測阻力（Pa） | 仿真阻力（Pa） | 相對誤差 |
|---|---|---|---|
| 1500 | 38.2 | 36.5 | -4.4% |
| 2000 | 62.1 | 60.8 | -2.1% |
| 2500 | 95.3 | 94.2 | -1.2% |
| 3000 | 136.7 | 138.5 | +1.3% |
整體誤差控製在±5%以內，滿足工程仿真精度要求。
7. 國內外研究進展對比
7.1 國內研究現狀
中國在空氣過濾器領域的研究近年來發展迅速。清華大學建築技術科學係（Zhang et al., 2020）通過CFD優化了V型濾芯的傾角，使阻力降低12%。同濟大學團隊（Liu & Wang, 2019）提出“梯度密度濾料”概念，通過逐層增加纖維密度改善容塵性能。
7.2 國外研究動態
美國ASHRAE在RP-1675項目中係統評估了低阻力過濾器的長期性能，指出濾料壓縮與濕度變化是影響阻力增長的關鍵因素（Siegel et al., 2021）。德國弗勞恩霍夫研究所（Fraunhofer IBP）開發了基於機器學習的過濾器壽命預測模型，結合CFD與現場數據實現智能維護（Müller et al., 2022）。
7.3 技術發展趨勢
| 趨勢方向 | 代表技術 | 優勢 | 挑戰 |
|---|---|---|---|
| 低阻力設計 | 納米纖維塗層 | 高效低阻 | 成本高 |
| 智能監控 | 壓差傳感器+IoT | 實時預警 | 數據安全 |
| 綠色材料 | 可降解濾料 | 環保 | 強度不足 |
| 結構優化 | 仿生流道設計 | 均勻分布 | 製造複雜 |
8. 影響氣流分布的關鍵因素
8.1 濾料排列方式
| 排列形式 | 速度均勻性（UVC） | 初始阻力（Pa） | 說明 |
|---|---|---|---|
| 平板式 | 18.5% | 65 | 易堵塞 |
| V型折疊 | 9.2% | 78 | 常用設計 |
| W型多折 | 6.8% | 85 | 高效但成本高 |
8.2 入口導流設計
增加導流板可顯著改善入口氣流均勻性。某實驗顯示，加裝弧形導流板後，UVC從12.3%降至7.1%。
8.3 密封性能
密封不良會導致旁通氣流，實測泄漏率每增加0.01%，整體效率下降約3%（依據IEST標準）。
參考文獻
- GB/T 14295-2019. 空氣過濾器 [S]. 北京: 中國標準出版社, 2019.
- EN 779:2012. Particulate air filters for general ventilation – Determination of the filtration performance [S]. Brussels: CEN, 2012.
- ASHRAE Standard 52.2-2017. Method of Testing General Ventilation Air-Cleaning Devices for Removal Efficiency by Particle Size [S]. Atlanta: ASHRAE, 2017.
- Zhang, Y., Chen, Q., & Li, Y. (2020). Performance evalsuation of low-resistance air filters using CFD simulation. Building and Environment, 175, 106823. http://doi.org/10.1016/j.buildenv.2020.106823
- Liu, H., & Wang, X. (2019). Development of gradient-density filters for improved dust holding capacity. Journal of Aerosol Science, 137, 105421. http://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2019.105421
- Siegel, J., et al. (2021). Long-term performance of low-resistance filters in HVAC systems. ASHRAE Transactions, 127(1), 45–58.
- Müller, A., et al. (2022). Machine learning-based predictive maintenance for air filters. Energy and Buildings, 265, 112034. http://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.112034
- Shih, T. H., et al. (1995). A new k-ε eddy viscosity model for high Reynolds number turbulent flows. Computers & Fluids, 24(3), 227–238. http://doi.org/10.1016/0045-7930(94)00032-T
- JIS B 9908:2011. Methods of testing air filters [S]. Tokyo: Japanese Standards Association, 2011.
- IEST-RP-CC001.4. Testing HEPA and ULPA Filter Units [S]. Institute of Environmental Sciences and Technology, 2020.
（全文約3,680字）
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