关于线性移动的浮力驱动污染源所释放污染物扩散特性的研究

《BUILDING AND ENVIRONMENT》：Study on the dispersion characteristics of pollutant from a linearly mobile buoyancy-driven pollution source

本研究通过实验与数值模拟，分析了线性运动浮力驱动污染源在加速-匀速-减速阶段污染物扩散范围及滞后距离的影响因素，建立了最大水平扩散范围的回归预测模型，误差低于10%，揭示了五阶段扩散规律及多参数耦合作用机制。

　　

曹志翔|杨泽芳|白玉清|张晨|王毅|王宇琪|蔡超|赵彤彤|吴松恒

中国西安建筑科技大学绿色建筑国家重点实验室，710055，西安，中华人民共和国

摘要

在各种生活和工业场景中，存在大量具有线性运动的浮力驱动污染源。这些污染源排放的羽流扩散位置和范围与其运动特性密切相关。然而，当前的研究尚不足以满足有效控制污染物的需求。在本研究中，采用了实验和数值方法来研究具有加速-匀速-减速阶段特征的浮力驱动污染源的污染物扩散过程。此外，还利用多元非线性回归分析建立了污染物最大水平扩散范围的预测模型。研究结果表明，从线性移动源产生的羽流场的发展可以分为五个明显阶段：逆流、稳定运动、重新上升、过渡和稳定。在运动过程中，会形成一对反向旋转的涡旋，导致羽流在垂直于运动方向上的扩散范围增加。在重新上升阶段，污染物在运动方向上的最大水平扩散范围达到最大。在较低的空间高度，最大扩散范围的变化不显著；然而，在较高的空间位置，最大扩散范围受到移动距离、匀速、减速和温度差异的强烈影响。此外，污染物的滞后距离最初会增加然后减少，而加速度对其峰值没有影响。最后，该模型的预测误差主要集中在10%以内。当参数超出最初定义的范围时，应使用覆盖更广泛数据范围的数据重新构建回归模型。

引言

浮力驱动的污染源在室内和室外环境中普遍存在。从厨房中产生油雾的烹饪活动[1]到工业建筑中的高温废气排放[2]，热浮力促进了污染物的初始上升和扩散。浮力驱动的流动表现出明显的卷吸和扩散特性。在向上运动过程中，它们会卷吸周围空气并产生大规模的涡旋结构[3]，进一步增强了污染物的扩散。同时，移动污染源在各种现实世界场景中普遍存在，包括道路上的车辆[4]、[5]、[6]，隧道中的火车[7,8]，河流中的船只[9]，工业车间内运输熔融材料的铲子[10]，甚至人类活动释放的生物气溶胶[11]。这些污染源在其轨迹上动态排放污染物。

在传统的污染控制策略中，通常通过使用局部排风罩来处理静止的浮力驱动污染源，这可以高效且有方向性地捕获污染物[12]。学者们对浮力驱动流动的形成机制[13]、结构演变[14,15]、流场特性[16,17]和污染物传输[18]进行了深入研究，并随后重点探讨了热源形状[19]、大小[20]、温度[20,21]和数量[22]等因素对上述流动特性的影响。此外，还全面考虑了环境因素，包括有限的空间高度[23]、交叉流动干扰和环境热分层[24]。通过整合这些方面，可以为选择局部通风系统配置[25]和操作参数[26]提供更准确的指导。然而，针对固定浮力驱动污染源的方法难以适应移动浮力驱动污染源，后者仍然依赖于混合和稀释机制来处理浮力驱动污染物，例如车辆废气的空气扩散[27]或减少室内移动源污染物浓度的混合通风[28]。这些方法导致污染物控制的能耗显著增加，效率降低[29]，同时也难以满足日益严格的室外空气质量法规和室内职业健康标准[30,31]。

自动控制技术和环境传感技术的最新进展，如激光雷达系统[32]、多无人机监测平台[33]和移动监测[34]，使得能够实时跟踪移动污染源。此外，人工智能算法的进步，如基于深度学习的轨迹预测模型[35]和物理信息神经网络[36]，进一步提高了准确预测污染源运动轨迹及其相关扩散模式的能力。然而，精确捕捉移动源排放的污染物仍然是一个重大挑战。由于浮力引起的复杂流体动力学，污染源的运动轨迹与实际排放污染物的扩散路径之间存在显著差异。在运动状态变化期间，如加速、减速或方向改变时，这种差异更加明显。如图1所示，对于这类污染源，它们排放的浮力驱动污染物气流的扩散基于一般的湍流羽流扩散，再加上污染源运动参数的叠加，因此呈现出更复杂和多变的污染物扩散特性。因此，系统地研究线性移动污染源的浮力驱动流动的扩散特性，并彻底理解源运动与污染物扩散之间的耦合关系，对于克服移动污染源控制技术的当前限制至关重要。

目前，缺乏系统性的研究和工程设计方法来动态捕捉移动源排放的污染物。要实现有效的污染物捕获，需要全面了解污染物在源运动下的扩散特性，这对于开发适当的移动排风策略至关重要。在本研究中，通过实验和数值方法研究了一个典型的线性移动浮力驱动污染源。系统分析了关键运动参数（即移动距离、匀速和加速度）以及热强度对不同空间高度下污染物最大水平扩散范围和滞后距离的影响。此外，还开发了移动源条件下污染物最大水平扩散范围的预测模型。本研究的结论揭示了线性移动源污染物的扩散特性，并为存在移动污染源时的排风系统设计提供了实际参考。

部分摘录

污染物气流微团簇的力分析

如图2所示，静止污染源产生的浮力羽流主要受浮力$F_b$、重力$F_g$和空气阻力以及微团簇之间的相互作用力的影响。与静止污染源相比，移动源产生的羽流在动态特性上存在显著差异。忽略羽流微团簇之间的相互作用，作用在微团簇上的力包括浮力$F_b$、重力

实验装置

移动污染源实验是在工业车间的环境控制实验平台上进行的，如图3(a)所示。该平台的尺寸为10米×3米×2米，地面高出0.5米。图3(b)展示了实验装置，主要包括滑动模块、驱动系统和烟雾源。烟雾源的直径为0.1米，烟雾使用固体烟雾剂产生（主要成分：硫

网格方案独立性的验证

在数值研究中，更细的网格可以获得更准确的结果，但也会增加相应的计算成本。因此，在本研究中，使用了粗网格、中等网格、细网格和更细的网格进行了网格独立性分析，对应的单元数分别为141万、254万、420万和770万。四个网格系统的边界层网格设置相同。选定的验证案例是温差为$\Delta$

污染源移动过程中羽流形态的理论分析

在羽流微团簇冷却到环境温度之前，主导的浮力使其在垂直方向上持续加速上升。然而，在水平方向上，污染源速度的变化可能导致微团簇的运动行为出现阶段依赖性差异，从而引起羽流形态的变化。如图9所示，这一过程可以分为以下三个阶段

局限性

本研究重点关注线性移动浮力驱动污染源的扩散范围和运动路径的时间变化。然而，本研究尚未深入讨论同时受浮力和动量驱动的污染源。浮力喷射是污染物扩散的关键机制之一，未来的研究将重点关注这一问题，以改进和扩展移动污染源污染物扩散模型的适用范围

结论

本研究使用实验和数值模拟方法，研究了温度差异、移动距离、匀速、加速度和空间高度等参数对线性移动浮力驱动污染源的流场和污染物扩散特性的影响。此外，还通过多元非线性回归分析建立了$L_{\text{max}}/D$的预测模型。主要结论如下：

• (1)
  对于

CRediT作者贡献声明

曹志翔：撰写——审阅与编辑、资源获取、概念化。杨泽芳：撰写——初稿、验证、软件、概念化。白玉清：撰写——审阅与编辑、监督、软件。张晨：可视化、调查、数据管理。王毅：监督、资源获取、概念化。王宇琪：可视化、验证。蔡超：撰写——审阅与编辑、数据管理。赵彤彤：撰写——审阅与