摘  要 以某地铁站台为例，利用计算流体力学方法，采用标准 k －ε 模型、RNG k － ε 模型、混合长度零方程模型、Chen 零方程模型以及 v²f 模型，对其通风系统下站台、站厅内的温度场和速度场进行数值模拟。通过对不同模型下结果的比较分析，发现 Chen 零方程湍流模型在较少的收敛迭代次数下，能够得到与标准 k － ε 模型和 RNG k －ε 模型较为接近的流场和温度场，而混合长度零方程模型和近年来兴起的 v²f 模型则与其他模型的计算结果有较大差异。结果表明，在对地铁站台建立热环境数值模型时，湍流模型的选择也需谨慎。

关键词 地铁; 站台; 计算流体力学; 湍流模型; 热环境; 数值模拟

 

      地铁作为缓解城市交通压力的重要手段，在国内一些大城市的发展中日益受到重视。在修建地铁的过程中，车站站台的环境控制设计尤为重要，地铁内空气运动方向和速度大小以及空气温度高低直接影响站台候车人员的舒适度。因此，在地铁真正实施建设之前，对各种环境控制方案下的流场和温度场进行科学可靠的计算模拟和分析，避免投资过大反而效果不好的问题是非常必要的。由于地铁站台空间较大，流场既受到站台通风空调系统的影响，也受到隧道活塞风的影响，所以情况较为复杂。国际上发展相对较为成熟的地铁环控模拟软件 SES^［1］，可提供车站、区间、通风井和风机的空气速度、温度和湿度的动态模拟; 清华开发的地铁热环境模拟软件 STESS，可对不同通风方案下及地铁运行时期的地铁区间及站台热环境进行模拟^［2］。上述两类软件的原理主要是基于网络法，因此无法预测通风时站台内的热环境空间分布。近年来，由于计算机硬件的迅速发展，使得利用计算流体力学( computational fluid dynamics，CFD) 方法预测站台内气流组织、优化通风方案成为可能。但在大多数文献中，利用 CFD 进行模拟时，湍流模型基本上采用 CFD 软件中的默认模型，对选择不同湍流模型对模拟结果造成的影响鲜有考虑^［3］。在室内小空间内的研究表明，不同湍流模型模拟室内气流的结果会有很大差异^［4］。下面拟比较不同湍流模型模拟地铁站台气流组织的结果，评估其差异。

 

      本研究的模拟对象为文献［5］中所提到的天津地铁下瓦房站。该站为典型双层岛式站台，整个车站站台全长 120 m( x 方向) ，宽 19． 2 m( y 方向) ，高 8． 13 m( z 方向) 。下层为站台层，站台宽 11 m; 上层为站厅层。站厅、站台采用均匀上送风，站台车行道顶部和站台下集中回/排风，站厅不设回风口。站台层和站厅层之间有 3 个楼梯连接，站厅层有 4 个出/进站口和外界相通。基于文献［5］的描述，建立几何模型如图 1 所示。站厅层只设送风口，尺寸为 600 mm × 300 mm，共64 个，布置在距站厅底部装修面 3． 0 m 的高度上。站台层采用上送风、轨顶排风以及轨底回/排风的气流组织形式。送风口尺寸为 700 mm × 350 mm，共 72 个，分两排均匀布置在距站台地板 3． 0 m 高度的地方。

      轨顶排风口尺寸为1000mm ×500mm，共108 个，距站台板3．0m。轨底回/排风口尺寸为500 mm ×300mm，两排共120 个，均匀布置在站台板下面。在站台两侧距站台边缘约200 mm 的位置，设有平均高度 1． 4 m 的安全门。

 

      按照文献［5］中所提到的车站，边界条件设置如下。

      壁面温度为 24． 3 ℃( 顶部除外) ，隧道空气温度为25． 3 ℃ ; 通风工况下送风口的送风温度 25． 2 ℃ 。

      活塞风的速度值取现场实测时间段内的累计平均值: 站厅送风口的送风速度1．98 m/s，站台送风口的送风速度1．87 m/s，列车轨顶的排风速度0．67 m/s，站台底部排风口的排风速度0．85 m/s，列车进站口的活塞风速度3． 1 m / s，列车对面出站口的活塞风速度 0． 5 m / s，列车进站口的相邻隧道活塞风速度 1． 08 m/s，列车进站口的斜对面隧道活塞风速度 0．6 m/s。

      1) 人员散热量: 车站内人员显热散热量，站台人员负荷为 44 kW。

      2) 列车发热量: 基于文献［5］，按 6 节编组列车考虑，冷凝器散热位于列车的顶部，大约有 320 kW 冷凝热。制动电阻的散热位于列车的底部，列车停站时，既有站列车平均有 200 kW 左右的制动电阻散热量散发到车站，冷凝器和制动电阻均可看作是沿轨道方向均匀散热的热源。

      3) 照明灯具散热量: 在车站公共区为 13 W / m²( 由铁三院提供数据) ，位于站台层和站厅层顶部。

      4) 广告灯箱散热量: 在地铁站台为 30kW( 由铁三院提供数据) ，散热位置在地铁站台的侧墙壁上。

 

      流场和温度场的控制方程可统一表述为

式中，各参数的含义可参见文献［6］，此处不再赘述。

      与湍流模拟相关湍流黏性系数 μ_t的获得需要求解湍流模型。笔者比较了 5 种湍流模型，即混合长度零方程模型^［6］、Chen 零方程模型^［7］、标准 k-ε 模型^［6］、RNG k-ε 模型^［6］以及 v²f 模型^［8-9］。

      网格划分: 用四面体对几何模型进行划分，共生成913 378 个网格，网格最小尺寸为 0． 2 m，并经过了网格依赖性验证，能够满足精度要求。

 

      由于空间较大，沿着 x 方向的流场不易全局展现，此处仅用 x =40 m 横截面( 普通截面，不存在楼梯口等特殊边界) 上的图为例来比较不同湍流模型计算出的速度场，见图 2。可以看出，标准 k-ε 模型、RNG k-ε 模型以及 Chen 零方程模型，计算出来的流场比较接近，在站台层人员活动区均有 3 个漩涡存在，且位置也较为一致; 混合长度零方程模型计算出来的左侧漩涡非常不明显，右侧两个漩涡则较为明显; v²f 模型计算出来的左侧因隧道活塞流对其影响非常大，漩涡并没有形成，且速度较高。

      选取通过 y =14． 6 m、z = 3． 18 m 以及 y = 14． 6 m、z = 6． 58 m 沿着 x 方向的直线，分别代表右侧站台人员活动区人的头部位置和站厅人员活动区人的头部位置，图 3 和图 4 为不同湍流模型计算出来的速度分布。从中可见，在站台层长度方向60 ～120 m 的空间内，除v²f模型外，其他模型的计算结果较为接近，但在前半段空间内，所有模型的计算结果均相差不大，这也与图2 站台层右半边的流场较为接近。站厅层的规律与站台层的规律类似，但 RNG k-ε 模型与标准 k-ε 模型间的差距要大一些。这主要是因为 RNG k-ε 模型比较适合于低速流动，而站台层由于活塞风的作用，流速较高，故两者之间的差距不大，但站厅层整个空间内的速度都不大，因此 RNG k-ε 模型计算低速流场的特性就显示了出来，图5 和图 6 分别给出了这两条直线上温度随 x 的变化。可以看出，对站台层，混合长度零方程模型计算得到的温度与其他模型间存在不小的差距，偏低约2 ℃; 而对于站厅层，v²f 模型与其他模型的模拟结果普遍有较大差异，在90 ～120 m 空间内，除了 Chen 零方程模型与混合长度零方程模型较为接近，其他模型间都存在较大差异。

      表1 给出了5 种模型计算得到的整个车站内的平均温度和迭代次数。从中可以看出，尽管本文第 5． 2 节所说不同模型计算在两条直线上所得的结果存在较大差异，但从整体来看，5 种模型得到的平均值差异很小。这主要是因为不论采用哪种湍流模型，整个计算均满足能量守恒方程，因此其平均温度不会有太大的差异，差异主要体现在温度的空间分布。从迭代次数来看，在这几类模型中，两类零方程模型较为简单，也较容易收敛。

      通过对上述模拟结果的比较分析，可以得到以下几点结论:

      1) 整体比较而言，Chen 零方程模型与标准 k-ε 模型相比，不论是在整体还是在局部都有较为接近的结果，同时迭代次数较少，计算效率较高，是标准 k-ε 较好的替代模型。

      2) RNG k-ε 模型在地铁站台速度较高区域，与标准 k-ε 模型较为接近，但在速度较低的空间内存在一定的差异。

      3) v²f 模型与其他常见的模型计算相比，无论是速度场还是温度场，均存在不小的差异。在某些断面上，基本流形都与其他模型有较大差异，特别是在某些活塞风较大的区域，所获得的结果更显出活塞风的影响。

      当然，由于本研究中的模拟结果缺乏与实验测量数据的比较，因此在用不同湍流模型计算地铁通风系统气力组织和温度场时，对可靠性并没有给出评判，还有待做更进一步的研究。

 

［1］ Lin C J，Chuah Y K，Liu C W． A study on underground tunnel ventilation for piston effects influenced by draught relief shaft in subway system ［J］． Applied Thermal Engineering，2008，28( 5 /6) : 372-379．

［2］郑晋丽． 隧道通风系统模拟计算和结论［J］． 地下工程与隧道，1997( 1) : 41-45．

［3］Ke M，Cheng T，Wang W． Numerical simulation for optimizing the design of subway environmental control system ［J］．Building and Environment，2002，37( 11) : 1139-1152．

［4］Fukuyo K． Application of computational fluid dynamics and pedestrian-behavior simulations to the design of task-ambient air-conditioning systems of a subway station［J］．Energy，2006，31( 5) : 706-718．

［5］袁凤东，由世俊． 地铁岛式站台空调气流 CFD 模拟［J］．重庆建筑大学学报，2007，29( 1) : 89-92．

［6］陶文铨． 数值传热学［M］． 2 版． 西安: 西安交通大学出版社，2005:341-344; 347-353．

［7］Chen Q Y，Xu W R． A zero-equation turbulence model for indoor airflow simulation［J］． Energy and Buildings，1997