控制环境中绿色墙降温性能的实验与数值分析

《BUILDING AND ENVIRONMENT》：Experimental and Numerical Analysis of Evaluating the Cooling Potential of a Green Wall in a Controlled Chamber

　　摘要：气候变化带来的环境挑战使得建筑能耗和峰值电力需求不断增加，这凸显出在热管理方面需要创新解决方案。在此背景下，绿色墙被视为提升室内环境能源效率与热舒适度的有效被动策略。这类系统的降温效果主要源于蒸散作用这一关键生理过程。然而，要准确预测其热性能颇具难度，因为传统数值模型往往简化了植被在空间上存在的差异性以及随时间变化的热行为。为解决这一问题，本文提出了一种新的“植物嵌入式”框架，并对其进行了验证。该方法将近乎实时的实验数据与计算流体力学相结合，以便在受控环境试验箱中对绿色墙的瞬时降温能力进行高精度分析。实验在相对湿度为40%的条件下，于24°C和29.5°C两个温度点对绿色墙的热性能进行了测试。随后，利用经过验证的CFD模型——该模型基于时间分辨红外热成像技术及分布式温度测量数据——模拟了无通风条件下一小时内的情况。通过参数研究，还通过将绿色墙的平均表面温度分别提高2°C、降低2°C和4°C，来探究该系统的热惯性。实验结果表明，在停止通风后，绿色墙依然能持续发挥被动散热作用。参数模拟显示，绿色墙表面温度与其降温效果之间存在直接关联：平均表面温度每降低2°C，一小时过后呼吸区平均空气温度大约会下降1.5°C。这些研究结果证实了绿色墙在被动热调节方面的潜力，同时也提供了一种可靠且经过验证的方法，可用于评估具有生物功能的建筑系统的性能，从而助力设计出更具韧性且更可持续的建筑。

引言：在气候变化与快速城市化的双重压力下，全球对建筑冷却的需求日益增加。建筑在全球能源消耗中所占比例越来越大，其中供暖、通风与空调系统则是建筑内最大的能源消耗来源[21,40]。随着环境温度上升以及城市热岛效应加剧，维持室内热舒适度所需的能量预计还会进一步增加，这就需要找到能够在不大幅增加能源消耗的情况下降低冷却负荷的策略[35]。虽然高效的 HVAC技术不断发展，不断带来性能上的提升[43]，但日益增长的冷却需求仍凸显出需要借助建筑环境的热物理特性来采取被动设计措施的必要性。在电网负荷高峰期、电力供应中断时，或是那些没有足够机械冷却设施或冷却设施不足的建筑中，被动策略尤为重要，它们能够作为有效的低能耗缓冲机制，防止室内温度上升。在各类被动热调节措施中，带有植被的建筑表面——包括绿色屋顶、室外绿色立面以及室内生态墙——因可通过多种物理机制共同作用来降低表面温度和空气温度，而一直备受研究关注。垂直绿化系统包括两类：一类是绿色立面，即攀缘植物在建筑表面或支撑结构上生长；另一类则是生态墙系统，即将植被嵌入到特制的基质或模块化面板中[29]。除了具备热调节与环境改善功能外，这些系统的整体可持续性也值得考虑，因为根据材料构成、维护要求以及系统配置的不同，绿色立面与生态墙系统的生命周期表现可能存在差异[12,36]。这些系统可通过蒸散作用、遮荫效应、额外的热阻、基质储水功能以及防风作用来提供热调节效益[12,13]。此前的实验与模拟研究表明，这些系统能够降低室外表面温度，减少通过建筑围护结构的传导热流，进而降低冷却负荷，其效果取决于植物种类、叶面积指数、基质特性、灌溉方式、立面朝向以及气候条件等因素[13,28,45]；Susorova等人也在2014年开展了相关研究。这些效果主要由蒸散作用、遮荫效应、额外的热阻、基质储水功能以及防风作用所驱动[12,13,48]。从文献计量学的角度来看，也有证据表明，绿色立面与生态墙在绿色建筑相关研究中出现的频率越来越高，这反映出人们对基于植被的建筑技术的兴趣日益浓厚[52]。目前，人们已通过实验测量与计算建模两种方法来研究绿色墙系统的热性能，这两种方法各有优势。在受控条件或实地环境中进行的实验研究，为温度下降、湿度变化，以及基质含水量和灌溉策略对系统性能的影响提供了直接证据[1,17]。这些研究的一个共同发现是，绿色墙的性能并非一成不变：植物会根据温度、光照强度以及灌溉方式的变化，调整自身的蒸腾速率、气孔导度以及水分利用效率，这意味着生态墙的降温效果会随着植物的适应过程而发生变化[16,34]。在暴露于新的热环境之后，植物的气孔活动与代谢状态可能在几分钟到几小时内发生改变，而灌溉频率与基质含水量则会影响叶片温度以及蒸散效率[8,24,34]。Moya等人[32]指出，很少有研究探讨植物适应过程如何影响其长期热行为，而且要想保持稳定的降温效果，通常需要对光照和水分供给进行主动管理。近期的室内生态墙研究进一步表明，其性能会受各种条件影响，且与通风状况、人员活动情况、植物种类、气流分布以及室内环境条件密切相关[9,30]。这表明，应将绿色墙的性能视为植物与空气之间动态相互作用的结果，而非固定的热效应。为了进行那些仅靠实验测量难以实现的参数分析，人们将计算流体力学与实验研究相结合，这些参数分析包括系统地改变基质特性、植被密度以及边界条件等。CFD研究显示，与无植被的同类表面相比，带有植被的墙面能够将室内表面温度降低多达4.2°C；在城市街道峡谷环境中，这类墙体还能将PM10浓度降低43.8%；而应用于室外建筑立面时，则可减少建筑的年度供暖与制冷能耗[4,39,49]。通过“空气交换效率”指标对气流情况进行评估，进一步证明了CFD是指导绿色建筑室内空气质量设计的实用工具[49]。最近的研究还强调了在数值模型中需要采用更真实的植被表征方式。Chen等人[10]指出，尽管植被会通过空气动力阻力、吸收作用、沉降作用、再悬浮作用、生物源排放以及化学反应等方式影响气流与污染物传输，但在CFD模型中，绿色基础设施往往在几何形态和物理特性方面都被过度简化了。Rugani等人（2025年）开发并验证了一种针对绿色墙的动态热模型，证明在夏季条件下，引入绿色墙能够降低热波幅度、入射热通量以及室内温度。这些研究体现了经过验证的数值模型的价值，但也揭示了一个尚未解决的难题：大多数模型仍然需要对植被的生物特性与热行为进行大量简化[30]。目前，大多数关于绿色墙的研究都集中在室外应用上，即通过改变建筑围护结构的热行为，间接影响室内的热环境。然而，面向室内的生态墙则直接处于室内环境中，能够立即改变室内空气温度、湿度以及人们所处的区域附近的气流状况。这一区别非常重要，因为室内绿色墙所处的边界条件与室外立面不同：它们受太阳辐射和风的影响较小，但与HVAC系统的运行、室内空气流动、植物照明、灌溉以及人员所在区域的热环境之间的关联更为紧密。此前的研究已经表明，室内生态墙能够降低空气温度、调节湿度、影响污染物浓度，以及改变封闭空间内的气流模式[1,19,37]。对模块化室内绿色墙系统进行的CFD建模进一步强调了基质孔隙率与气流阻力在决定对流冷却效率方面的重要性[2]。综合来看，这些研究都证实，室内生态墙能够显著改变建筑使用者的热环境体验，其性能在很大程度上取决于植被的生理状态以及墙体系统的机械与材料特性。尽管已有大量相关研究，但在针对室内绿色墙的CFD研究中，仍然存在三个具体的方法论局限性，这些局限性限制了现有模型的预测精度。第一个局限性在于将植被表面视为一种热边界条件来进行处理。在大多数已发表的CFD模型中，绿色墙表面被赋予一个静态的或空间上均匀的温度值，这个温度值可能是固定值、时间平均值，或是经过简化的蒸散源项。这种处理方式无法体现由植物生理活动所导致的空间上不均匀且随时间变化的温度场，比如局部叶片密度、气孔开度以及基质含水量等方面的差异。要想准确预测生态墙在瞬态条件下的降温贡献，尤其是在机械通风减弱或停止、热量传递主要由浮力驱动的自然对流来主导的时期，就需要使用能够反映这种动态行为的边界条件。第二个局限性在于如何为带有植被的表面选择合适的CFD建模公式。目前，植被层要么被建模为包含达西-福尔希默动量源项的多孔介质，要么被建模为不可渗透的边界，但很少有研究从定量角度来论证选择哪种建模方式的合理性。当空气动力阻力较大时，就必须采用多孔介质建模方式，才能以可接受的精度重现房间尺度的气流场；而当阻力可以忽略不计时，使用多孔介质相关的项只会增加计算成本，却无法提升预测精度[25,44]。如果在建模之前不对动量阻力进行系统的评估，那么对于新的植物配置或试验箱几何结构来说，究竟该采用哪种建模方式就仍然不明确。第三个局限性是实际操作层面的问题。高分辨率红外热成像技术能够捕捉到生态墙表面详细且随时间变化的温度信息，其精度足以用于驱动瞬态CFD模拟。然而，原始的红外图像序列数据量庞大、噪声较多，而且与商业CFD软件所使用的点列式或表格形式的边界条件格式不兼容。因此，为了实现对生态墙系统进行基于实验数据的动态CFD建模，就需要一种能够保留主要热特征、同时过滤噪声并压缩数据量的系统化数据处理流程，但目前相关文献中尚未有此类流程的介绍。本研究通过一种全新的“植物嵌入式”框架解决了上述三个局限性，该框架将近乎实时的实验测量数据与瞬态CFD模型相结合，拓展了作者此前在ASHRAE会议上关于在受控试验箱中实验与数值方法评估绿色墙降温性能的研究成果（Chahardoli等人，2025年）。与那些通过简化控制物理规律并依赖校准的灰盒建模方法不同，所提出的框架采用白盒式的CFD公式来描述房间尺度的气流与热传递过程，而植被的热响应则通过基于红外热成像技术得到的数据驱动型边界条件来体现。这样一来，该方法无需对植物的生理过程进行显式建模，而是直接利用从生态墙获取的、具有空间异质性且随时间变化的表面温度场来更新CFD模型。第一项贡献是一种阻力数判据，该判据是根据实测的压力降与局部流速数据推导出来的，它为在模拟之前选择适合任何带植被的室内表面的边界条件类型提供了一种定量且可重复的方案。第二项贡献是应用奇异值分解技术，将高分辨率红外热图像序列压缩为低秩近似值，这些近似值能够在降低噪声和数据量的同时，保留主要的温度结构。经过压缩后的数据可以被作为具有空间异质性且随时间变化的表面温度边界条件输入到CFD模型中，从而使模型能够追踪整个瞬态过程中植被热状态的演变情况。第三项贡献则是通过在受控环境试验箱中开展一项持续一小时、在完全灌溉的室内绿色墙环境下关闭通风的实验，利用分布式传感器阵列对该完全耦合的实验-数值方法进行了验证。此外，参数模拟还进一步量化了室内平衡温度对植被表面热状态的敏感程度，从而将这一建模框架与不同热负荷条件下植被调节作用的概念联系了起来。总体而言，这些贡献共同建立了一种经过验证且具有通用性的方法，可用于对那些热行为受动态生理过程控制的室内生物表面进行高精度的CFD建模，同时也为更真实地评估绿色墙在建筑环境中的被动降温潜力提供了依据。

实验装置：实验是在路易斯安那州立大学的一个受控环境试验箱中进行的，具体结构如图1所示。该试验箱能够精确独立地控制送风量、空气温度（15°C至32°C）以及相对湿度（40%至90%），从而将绿色墙所产生的热效应与外界复杂的天气条件隔离开来。该试验室由三个并排设置的隔间组成：一个安装了绿色墙的测试室，以及用于数据收集的其他区域。实验基础：灌溉式绿色墙的降温能力。本研究中所分析的绿色墙系统的被动降温能力，此前已由作者通过实验确定。那些实验表明，在四种测试配置中，完全灌溉的植物配置（称为ES4）能够产生最大且最持久的室内温度降低效果，这得益于蒸散作用、基质含水量以及植物生物量的共同作用[42]。本研究以这些实验结果为依据展开进一步研究。讨论部分指出，本研究的发现表明，当研究目的不仅在于判断绿色墙是否能够为房间降温，还在于量化植被表面的热状态对室内环境的影响时，所提出的“植物循环”框架最为有用。对于初步筛选而言，较简单的经验模型或静态边界条件模型可能就已足够，但它无法确定需要通过灌溉、植物选择或基质调整来将墙面温度控制到何种程度。局限性方面，本研究的定量结果受到获取这些结果的实验和计算条件的严格限制。以下局限性界定了这些限制，并指出了未来研究的最有效方向。结论部分指出，本研究提出了一种“植物循环”框架，该框架结合了红外热成像技术、基于SVD的图像压缩方法以及瞬态RANS CFD模拟，用于评估室内绿色墙的被动降温机制。该框架解决了现有建筑表面CFD模型中的三个问题：静态或空间平均的热边界条件、植被边界表示的定量依据不足，以及缺乏系统性方法。未引用参考文献[6,15,22,26,46,47]。CRediT作者贡献说明：Saeid Chahardoli：写作——审稿与编辑、写作——初稿撰写、可视化、软件应用、形式分析；Alireza Sedghikhanshir：写作——审稿与编辑、研究工作、数据整理；Yan Chen：项目管理、研究工作、数据整理、概念设计；Yimin Zhu：写作——审稿与编辑、监督、项目管理、研究工作、资金获取、数据整理、概念设计；Arup Bhattacharya：写作——审稿与编辑、可视化、验证。Saeid Chahardoli|Alireza Sedghikhanshir|Yan Chen|Yimin Zhu|Arup Bhattacharya，美国路易斯安那州立大学