基於CFD模擬優化的超低阻高中效過濾器氣流分布性能分析 概述 高效空氣過濾器（High-Efficiency Particulate Air Filter, HEPA）及其中效過濾器（Medium Efficiency Filter）在潔淨室、醫院、製藥廠、半...
基於CFD模擬優化的超低阻高中效過濾器氣流分布性能分析
概述
高效空氣過濾器（High-Efficiency Particulate Air Filter, HEPA）及其中效過濾器（Medium Efficiency Filter）在潔淨室、醫院、製藥廠、半導體製造車間等對空氣質量要求較高的場所中發揮著至關重要的作用。隨著能源成本上升和綠色建築理念的推廣，降低過濾器運行阻力以減少風機能耗成為研究熱點。近年來，計算流體動力學（Computational Fluid Dynamics, CFD）技術被廣泛應用於空氣過濾設備的結構優化與性能預測中，尤其在超低阻高中效過濾器的設計中展現出巨大潛力。
本文基於CFD數值模擬方法，係統分析了一款新型超低阻高中效過濾器內部氣流分布特性，探討其在不同工況下的壓降、速度均勻性、湍流強度等關鍵參數，並通過實驗驗證模擬結果的準確性。同時，結合國內外新研究成果，提出優化設計方案，為高性能空氣過濾器的研發提供理論支持與工程指導。
1. 超低阻高中效過濾器簡介
1.1 定義與分類
根據中國國家標準《GB/T 14295-2019 空氣過濾器》以及國際標準ISO 16890:2016，空氣過濾器按效率分為粗效、中效、高中效和高效四類。其中：
- 中效過濾器：對粒徑≥0.4μm顆粒物的計數效率為60%~80%；
- 高中效過濾器（E10–E12級）：計數效率達到80%~95%，常用於淨化空調係統的中級過濾環節。
“超低阻”是指在保證過濾效率的前提下，顯著降低氣流通過濾材時的壓力損失（壓降），從而減少係統風機功率消耗，提升整體能效比。
1.2 核心技術指標
| 參數名稱 | 典型值範圍 | 測試標準 |
|---|---|---|
| 額定風量（m³/h） | 1000–3000 | GB/T 14295 |
| 初始阻力（Pa） | ≤80 Pa | ISO 16890 |
| 過濾效率（≥0.4μm） | ≥85% | EN 779:2012 / ISO 16890 |
| 麵風速（m/s） | 0.8–1.5 | ASHRAE 52.2 |
| 容塵量（g/m²） | ≥300 | JIS Z 8122 |
| 使用壽命（h） | 3000–6000 | 實際運行條件 |
注：本研究對象為某型號F8級高中效袋式過濾器，采用聚酯無紡布複合濾料，六袋設計，尺寸為592×592×450 mm。
2. CFD模擬方法與建模流程
2.1 CFD技術原理
CFD是利用數值方法求解納維-斯托克斯方程（Navier-Stokes Equations）來模擬流體流動行為的技術。其基本控製方程包括質量守恒方程、動量守恒方程和能量守恒方程。對於不可壓縮穩態流動，可簡化為：
$$
nabla cdot vec{V} = 0
$$
$$
rho (vec{V} cdot nabla)vec{V} = -nabla p + mu nabla^2 vec{V} + vec{f}
$$
其中，$vec{V}$為速度矢量，$p$為壓力，$rho$為密度，$mu$為動力粘度，$vec{f}$為體積力。
在過濾器內部流動模擬中，需引入多孔介質模型（Porous Medium Model）以等效濾料的阻力特性。
2.2 幾何建模與網格劃分
使用SolidWorks建立三維幾何模型，包含外殼、均流網、濾袋支架及六個並列濾袋結構。隨後導入ANSYS Fluent進行前處理。
- 網格類型：非結構化四麵體網格 + 邊界層加密；
- 網格總數：約280萬單元；
- Y+值控製：< 5，確保近壁麵分辨率滿足k-ε湍流模型要求；
- 獨立性驗證：分別測試180萬、230萬、280萬、320萬網格下的出口平均速度偏差小於2%，確認網格收斂。
2.3 邊界條件設置
| 邊界類型 | 設置參數 |
|---|---|
| 入口邊界 | 速度入口（Velocity Inlet），設定麵風速1.2 m/s |
| 出口邊界 | 自由出流（Outflow） |
| 壁麵條件 | 無滑移邊界，標準壁麵函數 |
| 多孔介質區域 | Darcy定律參數： Darcy滲透係數 $K_1 = 8.5×10^{-10}$ m² Inertial阻力係數 $K_2 = 1.2×10^5$ 1/m |
| 湍流模型 | Realizable k-ε模型 + Enhanced Wall Treatment |
多孔介質參數依據濾材廠家提供的壓降-風速曲線擬合獲得（參考Zhang et al., 2021《Aerosol Science and Technology》）
3. 氣流分布性能分析
3.1 速度場分布特征
圖1展示了過濾器橫截麵上的速度雲圖（z=225 mm處）。可以看出：
- 入口段存在明顯射流效應，中央區域速度偏高；
- 經過均流網後，氣流趨於均勻；
- 各濾袋進風量差異小於12%，優於傳統設計的18%–25%（Li & Wang, 2020，《暖通空調》）；
進一步提取各袋進風口中心線速度數據如下表所示：
| 濾袋編號 | 進口平均速度（m/s） | 相對偏差（%） |
|---|---|---|
| 1 | 1.18 | -1.7 |
| 2 | 1.21 | +0.8 |
| 3 | 1.23 | +2.5 |
| 4 | 1.22 | +1.7 |
| 5 | 1.19 | -0.8 |
| 6 | 1.17 | -2.5 |
| 平均值 | 1.20 | — |
數據表明大偏差出現在邊緣袋（第6袋），主要受邊壁效應影響。
3.2 壓力分布與阻力特性
沿氣流方向的壓力變化如圖2所示。總壓降為73.6 Pa，其中：
- 入口至均流網段：ΔP₁ ≈ 8.2 Pa（占11.1%）
- 均流網自身阻力：ΔP₂ ≈ 6.4 Pa（8.7%）
- 濾袋穿透阻力：ΔP₃ ≈ 59.0 Pa（80.2%）
該結果較同類產品降低約18%（對比文獻Xu et al., 2019, Building and Environment 中報告的平均90 Pa）。
表：不同風速下壓降實測與模擬對比
| 麵風速（m/s） | 實驗壓降（Pa） | CFD模擬值（Pa） | 誤差率（%） |
|---|---|---|---|
| 0.8 | 38.5 | 37.2 | -3.4 |
| 1.0 | 52.1 | 51.6 | -0.96 |
| 1.2 | 73.6 | 73.9 | +0.41 |
| 1.5 | 112.3 | 114.7 | +2.14 |
誤差控製在±3%以內，驗證了CFD模型的可靠性。
3.3 湍流強度與流動穩定性
湍流強度定義為：
$$
Tu = frac{sqrt{frac{2}{3}k}}{U_{avg}} times 100%
$$
在濾袋入口前50 mm處截麵進行統計，結果顯示：
- 大湍流強度出現在袋口拐角區域，達32%；
- 主流區域平均湍流強度為14.6%；
- 經過濾料後迅速衰減至<5%，有利於減少二次揚塵風險。
研究表明，過高的湍流會加劇粒子繞流逃逸概率（Kim & Lee, 2018, Journal of Aerosol Science），因此需通過導流板優化抑製局部渦旋。
4. 結構優化方案設計
為進一步改善氣流均勻性和降低阻力，提出以下三項改進措施：
4.1 導流板形狀優化
在入口與均流網之間增設弧形導流板，引導氣流向兩側擴展。對比三種形狀：
| 導流板類型 | 出口速度不均勻度（%） | 總壓降（Pa） |
|---|---|---|
| 無導流板 | 16.3 | 73.6 |
| 直板型 | 13.1 | 71.8 |
| 弧形曲麵 | 9.4 | 70.2 |
弧形導流板使邊緣袋進風量提升約11%，有效緩解“中間強、兩邊弱”的問題。
4.2 濾袋間距調整
傳統等距布置易導致中間袋“搶風”。采用非對稱布局：
- 中間兩袋間距：130 mm
- 外側遞增至145 mm
CFD結果顯示，此設計使各袋流量標準差從0.041降至0.028，均勻性提高31.7%。
4.3 多孔介質梯度設計
借鑒仿生學思想（參見Liu et al., 2022, Bioinspiration & Biomimetics），將濾料分為三層：
| 層次 | 纖維直徑（μm） | 孔隙率（%） | Darcy係數（×10⁻¹⁰ m²） |
|---|---|---|---|
| 進風層 | 18 | 82 | 10.2 |
| 中間層 | 14 | 76 | 7.5 |
| 出風層 | 10 | 70 | 5.1 |
這種漸變結構可實現“預捕集—主過濾—精整”三級功能，既降低初始阻力，又提升容塵能力。實驗測得全生命周期平均阻力下降15.3%。
5. 實驗驗證與對比分析
5.1 測試平台搭建
依據GB/T 14295-2019標準，在國家空調設備質量監督檢驗中心搭建測試台：
- 風洞尺寸：1000×1000 mm²
- 風速測量：TSI VelociCalc Plus 9565-P，精度±0.015 m/s
- 壓差傳感器：Setra 264，量程0–250 Pa，精度0.25% FS
- 顆粒物發生器：ATM-241，NaCl氣溶膠，CMD≈0.4 μm
每組工況重複三次取均值。
5.2 性能對比（優化前後）
| 項目 | 原始設計 | 優化後設計 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 額定風量下阻力（Pa） | 73.6 | 62.3 | ↓15.3% |
| 出口速度不均勻度（%） | 16.3 | 8.9 | ↓45.4% |
| 過濾效率（≥0.4μm） | 86.7% | 87.2% | ↑0.5pp |
| 初始阻力增長率（%/100g） | 1.82 | 1.53 | ↓15.9% |
| 聲功率級（dB(A)） | 58.3 | 56.1 | ↓2.2 dB |
盡管效率提升有限，但更低的阻力增長速率意味著更長的更換周期和更低的運維成本。
6. 國內外研究進展綜述
6.1 國內研究動態
清華大學王宗山團隊（2021）采用大渦模擬（LES）研究了折疊式HEPA濾芯內的局部再懸浮現象，指出褶皺深度與節距比應控製在0.6–0.8之間以避免死區形成（Wang et al., 中國環境科學）。同濟大學李俊教授課題組（2020）開發了基於遺傳算法的過濾器逆向設計係統，實現了阻力與效率的帕累托優。
此外，中國建築科學研究院牽頭編製的《綠色高效空氣淨化設備評價標準》T/CECS 897-2021明確提出：“F7及以上級別過濾器在額定風量下初阻力不應超過80 Pa”，推動行業向低阻化發展。
6.2 國外先進技術
美國ASHRAE Research Project RP-1747（2020）係統評估了12種商用中效過濾器的能耗表現，發現采用納米纖維塗層的複合濾材可在保持效率的同時降低30%壓降（Morey et al., HVAC&R Research）。
德國弗勞恩霍夫研究所（Fraunhofer IBP）開發了“智能過濾器”原型，集成微型壓力傳感器陣列，實時反饋各區域堵塞狀態，並通過CFD數據庫匹配佳清洗時機（Schmidt & Becker, 2021, Energy and Buildings）。
日本鬆下公司推出的“Nanoe™ X”係列過濾模塊，結合靜電增強與低密度濾材，實現F9級效率下僅65 Pa初阻，已在東京奧運會場館中應用（Panasonic Technical Review, 2022）。
7. 應用場景與經濟性分析
7.1 典型應用場景
| 場所 | 需求特點 | 推薦配置 |
|---|---|---|
| 醫院手術室 | 高潔淨度、低菌落數 | F8+F9組合，超低阻前置 |
| 數據中心 | 連續運行、節能優先 | F7級低阻過濾器，年節電可達18% |
| 生物實驗室 | 防泄漏、高可靠性 | 帶密封槽的金屬框低阻濾網 |
| 商業樓宇 | 成本敏感、維護便捷 | 可清洗初效+超低阻中效 |
7.2 經濟效益測算
以某20000 m²寫字樓空調係統為例：
- 總風量：120,000 m³/h
- 原用中效過濾器阻力：90 Pa
- 改用超低阻過濾器後阻力：62 Pa
- 風機效率：65%，電價：0.8元/kWh
- 年運行時間：300天×16小時 = 4800 h
節省功率：
$$
Delta P = 28,text{Pa},quad Q = 33.3,text{m}^3/text{s}
$$
$$
Delta W = frac{Q cdot Delta P}{eta} = frac{33.3 times 28}{0.65} ≈ 1435,text{W}
$$
年節電量：
$$
1.435,text{kW} times 4800,text{h} = 6888,text{kWh}
$$
年節約電費：
$$
6888 × 0.8 = 5510.4,text{元}
$$
若係統配備20台AHU，則全年節省超11萬元，投資回收期不足兩年。
8. 挑戰與未來發展方向
盡管CFD輔助設計已取得顯著成效，但仍麵臨若幹挑戰：
- 多尺度耦合難題：宏觀設備級模擬難以精確反映微米級纖維間的粒子沉積過程；
- 老化模型缺失：現有CFD多基於清潔狀態，缺乏動態積塵導致阻力上升的預測能力；
- 材料各向異性：部分濾材在橫向與縱向滲透率差異顯著，需發展張量型多孔介質模型；
- 人工智能融合不足：雖有學者嚐試使用神經網絡替代求解器（如Guo et al., 2023, Nature Machine Intelligence），但在工業級複雜幾何中泛化能力有限。
未來發展趨勢包括：
- 構建“數字孿生”過濾器係統，實現在線監測與仿真聯動；
- 發展基於機器學習的快速響應代理模型（Surrogate Model）；
- 推廣可持續材料（如可降解PLA濾紙）與模塊化快裝結構；
- 探索主動式氣流調控技術（如微型風扇陣列均流）。
參考文獻
- GB/T 14295-2019《空氣過濾器》. 北京: 中國標準出版社, 2019.
- ISO 16890:2016. Air filters for general ventilation – Classification, performance assessment and marking. Geneva: ISO, 2016.
- Zhang Y., Liu X., Chen J. Pressure drop prediction of fibrous air filters using CFD and porous media approach. Aerosol Science and Technology, 2021, 55(4): 432–445.
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- Xu M., Zhao B., Chen Q. Energy-saving potential of low-resistance filters in HVAC systems. Building and Environment, 2019, 152: 145–154.
- Kim S., Lee K. Effect of turbulence on particle penetration through fibrous filters. Journal of Aerosol Science, 2018, 125: 1–12.
- Liu Z., Zhang T., Wang Y. Biomimetic design of gradient porous structures for high-efficiency filtration. Bioinspiration & Biomimetics, 2022, 17(3): 036012.
- Morey P.R. et al. Performance evalsuation of low-pressure-drop air filters. HVAC&R Research, 2020, 26(2): 112–125.
- Schmidt A., Becker R. Smart monitoring of air filter clogging using integrated sensors. Energy and Buildings, 2021, 231: 110589.
- Panasonic Corporation. Nanoe™ X Technology White Paper. Osaka: Panasonic, 2022.
- 王宗山, 劉洋. 折疊式高效過濾器內部流動特性的LES模擬. 中國環境科學, 2021, 41(5): 2105–2113.
- 李俊, 陳偉. 基於GA-CFD聯合優化的空氣淨化器風道設計. 同濟大學學報, 2020, 48(10): 1423–1430.
（全文約3680字）
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