复杂山地环境下四塔组合特大型冷却塔风致干扰效应研究

余文林， 柯世堂， 杜凌云

(南京航空航天大学 土木工程系，南京 210016)

随着我国火/核电产业的迅速发展，一系列特大型冷却塔陆续兴建，其高度突破了现行《火力发电厂水工设计规范》(DL/T 5339—2006)[1]塔高165 m和《工业循环水冷却设计规范》(GB/T 50102—2014)[2]塔高190 m的限值，布置形式由单塔向双塔、群塔组合形式发展，并且所处地形亦需考虑周边建筑和复杂山地的干扰。但规范缺少此类冷却塔表面平均风压分布和设计风荷载等取值参数条款，也并未针对群塔布置中塔体间的相互干扰和建筑环境及高大山体对塔体的干扰效应做出相关规定。同时，由于周边环境的复杂性和非重复性，国内外鲜有学者对此类冷却塔群的风荷载特性进行深入研究，从而导致设计人员不能充分预估周边干扰效应的影响。

针对冷却塔群风致干扰效应的研究，德国VGB规范[3]针对塔体-塔体及塔体-建筑物干扰工况给出了相关干扰因子的定义和取值建议；文献[4]通过气弹模型实验进行了双塔、三塔、高细杆和大厂房4种干扰工况研究，并分析了各工况下基于响应平均值、均方差和极大值的干扰因子分布规律；文献[5-7]基于CFD(Computational Fluid Dynamics)数值模拟方法对考虑不同塔间距、组合形式和透风率等参数影响获得了冷却塔附近流场变化规律，进而总结归纳了冷却塔的干扰效应；文献[8-11]通过CFD和风洞实验方法对山体环境下的冷却塔等结构进行了对比研究，结果表明了山体等周边环境将进一步增大群体结构表面平均和脉动风压分布与单体结构之间的差异。现有成果鲜有针对复杂山地环境下的群塔组合特大型冷却塔的风致干扰特性和机理进行研究。

鉴于此，以国内在建复杂山地环境下四塔组合特大型冷却塔为工程背景，建立高精度的复杂地形、周边建筑和冷却塔群的三维实体足尺模型，基于CFD方法对不同来流风向角下考虑复杂山地四塔组合冷却塔的周围流场进行了数值模拟，并通过单塔表面风压分布与规范及实测曲线的对比验证了数值模拟的有效性。在此基础上，对比分析了考虑复杂山地和周边建筑干扰时冷却塔表面最大负压、基于最大负压的干扰因子和平均风压分布特性，同时通过对各塔最不利工况下周边速度和涡量变化进行分析提炼出复杂山地和塔群之间的风致干扰机理。

1 工程概况

该工程冷却塔塔顶标高为210 m，喉部标高157.5 m，进风口标高32.5 m，喉部内面直径110 m，进风口内面直径159 m，零米直径为180 m，塔筒下部由52对X型支柱与环基相连。四塔组合采用典型的斜L型布置，各塔中心距均为冷却塔塔底直径的1.5倍(规范规定的最小塔间距)，且综合考虑山体及构筑物的干扰能力和实验的便捷性，选取以建筑2为圆心半径为700 m范围内的高度大于30 m的结构考虑其干扰效应，主要干扰建筑物高度如表1所示。电厂周边存在环绕塔群的复杂山体，且山顶的最大高度达135 m，已接近冷却塔的喉部高度，从理论上可能存在显著的山地干扰效应。

定义冷却塔A和B的中垂线方向为0°风向角，逆时针每隔22.5°为一个工况，共计16个工况。考虑到冷却塔百叶窗的常规工作状态，按30%透风率考虑百叶窗开启效应，不同透风率的百叶窗开启状态对冷却塔周围流场的影响详见文献[12]。图1给出了冷却塔的结构示意图和平面布置图。

(a) 结构示意图

(b) 平面布置图图1 冷却塔结构示意图和平面布置图Fig.1 The structure diagram and plane layout of cooling towers

表1 主要干扰建筑物汇总表

2 CFD数值模拟及有效性验证

2.1 计算域与网格划分

为保证冷却塔尾流能够充分发展[13]，计算域尺寸设置为顺风向80D×横风向45D×竖向4H，其中D为冷却塔零米直径，H为塔高，计算模型中心距离计算域入口为5 000 m，模型最大堵塞度不超过2%。为了兼顾计算效率和精度，将整个计算域划分为外围区域和局部加密区域，外围区域形状规整，采用高质量的结构化网格进行划分，局部加密区域内含冷却塔、复杂山体和周围建筑等模型，采用非结构化网格进行划分。核心区最小网格尺寸为0.2 m，整体模型总网格数量超过5 000万，网格最小正交质量大于0.4(要求大于0.1且杜绝出现负体积[14])，网格数目及质量均满足计算要求。计算域及模型网格划分如图2所示(限于篇幅，仅给出0°来流风向角工况)。

图2 计算域及模型网格划分示意图Fig.2 The sketch maps of computational field and model mesh

2.2 边界条件与参数设置

计算域采用速度入口和压力边界出口，按照B类地貌设置大气边界层指数风剖面和湍流度剖面，将模拟的脉动风谱进行拟合，并与Davenport谱、Harris谱及Karman谱进行比较，可认为该风场模拟的脉动风谱满足工程要求(见图3)，其中地面粗糙度指数为0.15，10 m参考高度处的基本风速为23.7 m/s，并通过UDF(User Defined Function)文件定义上述脉动风场；地面以及冷却塔表面采用无滑移壁面，顶部和侧面采用等效于自由滑移壁面的对称边界条件。

数值计算采用3D单精度、分离式求解器，空气风场选用不可压缩流场，湍流模型选用雷诺平均方法中的SST模型，压力速度耦合方程组求解采用SIMPLEC格式，对流项求解格式为二阶，计算过程中设置了网格倾斜校正以提高混合网格计算效果，控制方程的计算残差设置为1×10-6。

(a) 平均风剖面及湍流强度分布图

(b) 脉动风谱对比图图3 B类风场模拟结果示意图Fig.3 The result diagrams of wind field simulation of class B

2.3 单塔数值模拟与有效性验证

考虑到单个冷却塔的对称性，本文仅进行了0°风向角试验工况。图4给出了单塔数值模拟结果图，由图可知：①平均压力分布左右对称且从迎风面到背风面呈现出先减小后增大直至平稳的分布规律，与规范类似；②气流在冷却塔顶部前缘发生流动分离且局部出现加速效应，持续发展后在背风面形成尾流涡旋以及回流。

图5给出了单塔喉部断面平均风压系数与规范及实测曲线对比示意图。分析可知，单塔喉部断面平均风压分布曲线的负压极值点和分离点对应角度与规范和西热曲线[15]一致，迎风和背风区域风压系数数值吻合较好，侧风区负压在规范与西热曲线之间。

图4 单塔数值模拟结果示意图Fig.4 The result diagrams of numerical simulation for single cooling tower

图5 单塔喉部断面数值模拟结果与规范及实测曲线对比示意图Fig.5 Contrast diagram among numerical simulation, standard and actual measuremen result

3 山地环境下四塔组合数值模拟

3.1 干扰因子及分布规律

在国内外冷却塔设计规范中，以德国VGB规范对冷却塔群塔干扰因子的规定较为详细，其群塔干扰因子的表达式为

(1)

式中：FI为干扰因子；Pg为群塔干扰参数；Ps为单塔参数。

文献[16-17]研究表明：冷却塔外表面最大负压能直接反映群塔受风荷载的最不利干扰情况，适于作为指导复杂环境下群塔风荷载设计的干扰参数。故本文中基于最大负压的干扰因子FI定义为

(2)

式中：FI为基于最大负压的干扰因子；Cpq和Cpd分别为群塔和单塔的表面风压系数；θ和z分别为冷却塔的环向角度和子午向高度。

表2给出了复杂山地环境下四塔组合布置时不同风向角下各塔最大负压值，图6给出了各冷却塔基于最大负压的干扰因子数值及对应角度示意图。由图表可知：①各冷却塔在不同风向角下的干扰因子数值均有不同，表明了复杂山地对冷却塔群来流湍流和风压分布模式的影响显著；②塔A、塔B、塔C和塔D的最不利来流风向角下最大负压值对应高度与山顶高度较为接近，其基于最大负压的最大干扰因子分别为1.328、1.430、1.375和1.332，对应的最不利风向角依次为292.5°、247.5°、112.5°和157.5°；③本文最不利工况下基于最大负压的干扰因子为1.43，是由塔B在247.5°来流风向角下引起，其与塔A、塔C和塔D的最不利工况下基于最大负压的干扰因子相比分别大7.1%、3.8%和6.8%。

表2 各冷却塔不同风向角下最大负压值

3.2 平均风压分布特性

基于图6给出的四塔组合冷却塔不同来流风向角下基于最大负压的干扰因子数值及分布规律，发现考虑复杂山地环境各冷却塔最不利风向角下基于最大负压的干扰因子数值普遍较大，为分析其形成原因和给出相应机理解释，图7和图8分别给出了各冷却塔最不利风向角下三维压力系数云图和最大负压截面压力云图。分析可知：①复杂山地对冷却塔群风压分布模式的影响显著，各塔表面平均压力系数的对称性消失，但整体上仍满足从迎风面到背风面呈现出先减小后增大直至平稳的分布规律；②不同风向角下同一冷却塔表面平均风压数值差异显著，不同冷却塔表面平均风压分布亦有很大区别；③特定风向角下前塔对后塔的阻挡作用使得前后塔之间的相互干扰作用显著，前塔的尾流作用影响了后塔的风压分布，而后塔的风压分布也将改变前塔的尾涡，使得前塔背风面会呈现正压分布。

图7 各冷却塔最不利风向角下三维压力系数云图Fig.7 The contours of three-dimensional stress coefficient of every cooling tower under most unfavorable wind directions

图8 各冷却塔最不利风向角下最大负压截面压力云图Fig.8 The stress contours of every cooling tower on the biggest pressure sections under most unfavorable wind directions

3.3 干扰机理研究

图9～图14分别给出了各冷却塔最不利风向角下三维及典型截面速度流场图、最大负压截面速度矢量图和最大负压截面涡量图，根据不同风向角下冷却塔是否受复杂山体、周边建筑和其它冷却塔对来流风的影响，将冷却塔分为受干扰塔和未干扰塔。由图分析可知：

(1) 由于未干扰塔没有受到上游干扰物的阻碍作用，来流在冷却塔迎风面产生分离，沿塔筒外壁绕流且加速流经塔筒两侧，在背风面分离并形成大尺寸涡旋脱落，由于双曲线型冷却塔在喉部位置的颈缩，此时喉部断面两侧加速流动更加显著；而由于上游干扰物对来流的阻挡使得受干扰塔流动分离点偏离，气流在干扰物与冷却塔之间相互作用且流动紊乱，尤其以喉部位置最为显著，同时在塔顶背风面区域形成大范围涡旋脱落现象；

(2) 随着高度的增加，周围复杂山体和建筑物对冷却塔干扰作用减小，但不同冷却塔之间的相互干扰效应依然显著，不同风向角下冷却塔周围流场差异显著，但均在塔筒背风面产生回流以及尺度不同的涡旋；

(3) 考虑复杂山地环境和周边建筑干扰时，各冷却塔周边涡量分布出现差异，主要体现在冷却塔两侧和尾部出现了明显了涡量增值区域，该区域对应涡旋形成区域，反应了由于大尺寸涡旋的产生导致此时湍流作用强度增大，进而使冷却塔周围流场流动更加紊乱；

(4) 复杂山地对冷却塔群来流湍流和风压分布模式的影响显著，相关文献[18-19]研究表明无复杂山地干扰时常见群塔干扰因子普遍小于1.4，而本文最不利工况下基于最大负压的干扰因子达1.43，该工况为塔B在247.5°来流风向角下引起，分析原因是山体海拔较高且距离冷却塔很近，复杂山体在该角度下形成低矮狭谷入口并改变了冷却塔的来流湍流，同时塔C与建筑3之间形成的“夹道效应”使得来流风在夹道中速度增加且在夹道壁面之间相互碰撞与对流，进一步增强了塔B周围流场的漩涡强度，高强度涡旋掠过塔B迎风面上升至近喉部标高侧风区域，而冷却塔近喉部位置的颈缩进一步促进了湍流增益，加速了漩涡脱落，最终显著增大了塔筒侧风面最大负压数值。

图9 塔A最不利工况(292.5°风向角)速度流场图Fig.9 Diagrams of velocity flow field of cooling tower A under the most disadvantage condition

图10 塔B最不利工况(247.5°风向角)速度流场图Fig.10 Diagrams of velocity flow field of cooling tower B under the most disadvantage condition

图11 塔C最不利工况(112.5°风向角)速度流场图Fig.11 Diagrams of velocity flow field of cooling tower C under the most disadvantage condition

图12 塔D最不利工况(157.5°风向角)速度流场图Fig.12 Diagrams of velocity flow field of cooling tower D under the most disadvantage condition

图13 各冷却塔最不利风向角下最大负压截面速度矢量图Fig.13 Diagrams of velocity vector of every cooling tower on the biggest pressure sections under worst wind directions

图14 各冷却塔最不利风向角下最大负压截面涡量图Fig.14 Diagrams of vorticity of every cooling tower on the biggest pressure sections under worst wind directions

4 结 论

(1) 复杂山地环境的干扰比不考虑地形的群塔干扰影响更大：一方面山体海拔较高且距离冷却塔很近时易在低洼处形成低矮狭谷入口，增强了冷却塔群的来流湍流；另一方面周边复杂环境会形成“夹道效应”，来流风在夹道中速度增加且在夹道壁面之间相互碰撞与对流，进而显著增强了冷却塔周围流场的漩涡强度，而高强度涡旋掠过塔筒迎风面上升至近喉部标高侧风区域，且冷却塔近喉部位置的颈缩进一步促进了湍流增益与漩涡脱落，最终显著增大了塔筒侧风面最大负压值。

(2) 在平均压力系数方面，复杂山地对冷却塔群风压分布模式的影响显著，各塔表面平均压力系数的对称性消失，且不同风向角下冷却塔表面平均压力系数差异显著，同时在特定风向角下前塔对后塔的阻挡作用使得前后塔之间的相互干扰作用显著，前塔的尾流作用影响了后塔的风压分布，而后塔的风压分布也将改变前塔的尾涡，使得前塔背风面会呈现正压分布。

(3) 与不考虑周边环境的群塔干扰相比，复杂山体将显著增大冷却塔群最大负压值，进而增大其群塔干扰因子，由于复杂山体在低洼处形成的低矮狭谷和周边建筑“夹道效应”的影响，本文四塔组合特大型冷却塔在最不利来流风向角下基于最大负压的干扰因子最大可达1.43，远大于没有复杂地形下工程常见群塔干扰因子，研究结论可为此类考虑复杂山地环境的特大型冷却塔的群塔干扰因子取值提供参考。

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