DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 模型建立 Anylogic软件是一款混合建模仿真软件，以最新的复杂系统设计理论与方法为基础，同时支持离散建模和连续建模。Anylogic软件基于社会力模型建模，其中行人仿真主要依托行人库实现，可以较为真实地反映行人运动时行人之间的相互影响以及影响行人运动的各种因素。本文利用Anylogic软件中的行人库和流程图对行人建模，模拟正常情况下多层小学教学楼内人员疏散过程。 3.1. 多层小学教学楼内人员疏散场景构建 根据某小学教学楼具体建筑结构及尺寸，构建小学教学楼内人员疏散场景。 选取某小学的四层主教学楼作为研究对象。一层由10间教师办公室及一个活动区组成；二、三层分布有12个教室，2间教师休息室，1间合班教室；四层分布有12个教室。每间教师办公室可容纳20个教职工，每间教室容纳40~50名学生。该栋楼有5个可供疏散的楼梯，平面示意图分别如图1所示。 图1. 教学楼平面示意图 3.2. 参数设置 在本例中，行人分为教师和学生两大类，其中，学生又细分为1~2年级学生，3~4年级学生，5~6年级学生三大类。模拟场景中设定教师和学生的男女比例均为1:1，根据《中国成年人人体尺寸》的统计，其中26~35岁成年男女最大肩宽50%分位数的值分别为0.376 m和0.350 m [ 19 ]，因而在模拟中设定男教师肩宽为0.376 m，女教师肩宽为0.350 m。根据《中国未成年人人体尺寸》(GB/T 26158-2010)的统计，7~10岁未成年男女生最大肩宽50%分位数的值分别为0.326 m和0.319 m，11~12岁分别为0.362 m和0.358 m [ 20 ]，因而在模拟时，选用0.326 m和0.319 m分别为一至四年级男生和女生的肩宽值，选用0.362 m和0.358 m分别为五至六年级男生和女生的肩宽值。通过相关资料的查阅与总结整理得到了符合我国小学生实际的参数值(见表1)。 Table 1 Evacuation parameters of primary school student 性别 年级 肩宽(m) 疏散速度(m/s) 男 1~2年级 0.326 0.94~1.2 3~4年级 0.326 1.06~1.34 5~6年级 0.362 1.18~1.47 女 1~2年级 0.319 0.87~1.17 3~4年级 0.319 1.01~1.31 5~6年级 0.358 1.16~1.45 表1. 小学生疏散参数
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user: 4. 仿真分析与策略优化 4.1. 一般情况下的仿真结果 通过查阅相关资料，本文规定小学教室可容纳40~50名小学生。假设每个教室人数都达到上限50人，各个年级总人数均为300人，疏散总人数为2084人。初始时刻，学生均有序分布在教室内，其中，一、二年级教室位于教学楼的二层，三、四年级位于三层，五、六年级位于四层。由于楼梯分布不均匀，为了保证楼梯的合理利用，人员疏散有序进行，老师提前将每个班级合理分配到固定的楼梯进行疏散，其中，2、5号楼梯左边临近的三个教室分别分配到2、5号楼梯，3、4号楼梯左边临近的两个教室分别分配到3、4号楼梯，剩下的教室分配到1号楼梯。正常情况下，当课间操铃声响起时，楼内人员会离开所在教室，随后根据分配好的楼梯开始进行疏散。图2给出了正常疏散情况下，T = 35 s时 图2. T = 35 s的行人疏散仿真图 教学楼二、三层的行人疏散演化斑图。可以看出，由于1号楼梯相较于其它楼梯宽度更小，导致在疏散人数几乎相同时，二、三层的1号楼梯口(A区域和B区域)出现了不同程度的拥堵，出现了拥堵节点，大幅降低了疏散效率。 因此，需要在不改变原建筑结构，不增加1号楼梯宽度的情况下，针对如何避免拥堵情况的发生，确保疏散有序进行提出优化疏散方案。 4.2. 优化方案及对比 方案一：为了减小1号楼梯的疏散压力，避免楼梯口瓶颈处发生拥堵，可位于将1号楼右侧的教室分配到2号楼梯进行疏散，这样既可以避免由于1号楼梯左右的两个教室距离1号楼梯的距离相差不大，人员到达1号楼梯的时间比较聚集，又可以减少1号楼梯的疏散人数，缓解疏散压力。图3给出了原模型修改后T = 35 s时教学楼二、三层的行人疏散演化斑图。可以看出，1号楼梯口处(A区域和B区域)的拥堵有所缓解，但仍存在拥堵现象，无法避免踩踏事故的发生。 图3. 方案一T = 35 s的行人疏散仿真图 方案二：在方案一的基础上，增加老师的疏散引导，将走廊分成三段，中间是600 mm宽的疏散通道，作为紧急疏散通道以及在现场指挥学生疏散的教师通道，学生根据两侧指定的疏散通道进行疏散。图4给出了方案二T = 35 s时教学楼二、三层的行人疏散仿真图。可以看出，此时二、三层楼梯口(A区域和B区域)几乎不存在拥堵，整个疏散较为有序进行。方案三：由于小学生群体的生理、心理指标各方面随年龄的变化显著，每个年龄段的平均肩宽以及疏散时的平均速度都不相同。因此，在研究小学生群体在教学楼疏 图4. 方案二T = 35 s的行人疏散仿真图 散的情况时，应考虑不同年级教室所在教学楼的楼层分布对疏散效率的影响，进一步优化疏散方案。在方案二的基础上，将1、2年级作为一个群体，3、4年级作为一个群体，5、6年级作为一个群体，分别设置其肩宽以及疏散速度。不同年级在该教学楼的分布情况分为以下六种：case 1对应低年级在二层，中年级在三层，高年级在四层；case 2对应低年级在二层，高年级在三层，中年级在四层；case 3对应中年级在二层，低年级在三层，高年级在四层；case 4对应中年级在二层，高年级在三层，低年级在四层；case 5对应高年级在二层，低年级在三层，中年级在四层；case 6对应高年级在二层，中年级在三层，低年级在四层。对这六种情况分别进行疏散模拟，找出最适合疏散的教室分布。 4.3. 优化方案仿真结果分析 1) 将原方案、方案一及方案二分别进行10次仿真疏散，得出平均值，如表2所示。可以看出，方案一较原方案平均节省了约8%的时间，可见，楼梯宽度对疏散时间有很大影响，方案一的疏散楼梯设置较原方案更适合该教学楼的疏散；方案二较原方案节省了约14%的时间，对比10次模拟结果，其中，方案一的10组模拟结果相差较大，仿真模拟过程具有较强的不确定性，可见通过设置教师引导路径可以提高人疏散的效率，楼梯口瓶颈处拥挤的情况也得到改善。考虑疏散人数不同可能出现不同的模拟结果，小学教室可容纳人数为40~50人，将普通教室人数依次设置为40、45人，即疏散总人数分别为1724、1904人，分别进行10次仿真模拟得到平均值，选取最接近平均值的模拟数据进行整合，得到3种不同疏散人数下三种方案疏散时间及疏散时间缩短率如表3所示。 Table 2 Total evacuation time for each pla 一组 二组 三组 四组 五组 六组 七组 八组 九组 十组 平均 原方案 292 289 286 288 285 285 285 280 286 285 286.1 方案一 258 261 295 238 253 243 298 257 270 259 263.2 方案二 241 245 244 246 243 251 242 239 249 250 245 表2. 各个方案疏散总时间 Table 3 The evacuation effect of the three schemes under three different evacuation number 方案 疏散总人数 疏散完成时间 疏散时间缩短率 原方案 1724 252 / 1904 269 / 2084 286.1 / 方案一 1724 206.2 18.2% 1904 244.8 9.0% 2084 263.2 8.0% 方案二 1724 201.1 20.2% 1904 220.9 17.9% 2084 245 14.4% 表3. 3种不同疏散人数下三种方案的疏散效果 2) 在方案二的基础上，对不同年级在教学楼6种分布情况分别进行10次仿真模拟取平均值，并将普通教室人数依次改为40、45人，即疏散总人数分别为1724、1904人，对case 1~case 6分别进行10次模拟取平均值，选取最接近平均值的一组数据对数据进行整合，3种不同疏散人数下6种方案仿真疏散模拟数据如表4所示。从疏散时间，瓶颈处最大行人数量及瓶颈处最大行人密度来看，3种不同疏散人数下都是当中年级在二层时仿真模拟所需要的疏散总时间最少，疏散效率最高；当高年级在二层时，疏散效率最低。 Table 4 Simulation data of six scenarios under three different evacuation number 方案 疏散总人数 疏散完成时间 瓶颈处通过的最大行人数量(个/分钟) Case 1 1724 201.1 166 1904 220.9 166 2084 245 172 Case 2 1724 202.1 173 1904 226.2 164 2084 246.5 167 Case 3 1724 198.4 168 1904 220.9 176 2084 245.3 170 Case 4 1724 200.5 172 1904 220.9 164 2084 243.2 173 Case 5 1724 206.5 185 1904 231.2 174 2084 256.8 170 Case 6 1724 206.8 164 1904 229 173 2084 252.2 173 表4. 3种不同疏散人数下六种方案的模拟数据
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user: 5. 结论 本文以某小学四层教学楼为研究对象，运用Anylogic软件对教学楼内小学生群体的疏散情况进行仿真模拟，针对拥堵节点，提出三种优化方案并进行论证。通过对比正常情况下各个方案人员疏散完成所需要的总时间以及时空演化图发现：1) 楼梯宽度对疏散效率影响很大，在疏散人数几乎相同时，楼梯宽度越小的疏散速率越低，越容易在楼梯口发生拥堵，在疏散时针对楼梯宽度合理分配楼梯可以有效降低学生群体的总疏散时间；2) 当其他变量保持不变，添加路径规划与指导，可以合理分流人群，提高疏散效率，避免瓶颈处拥堵情况的发生；3) 不同年级教室分布情况对疏散效率也有影响，将中年级布置在二层，三四层无论怎么排布，疏散总时间均最少，学生群体的疏散效率最高。
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user: 摘要 为优化矿产资源找矿靶区，于辽宁省岫岩县兴隆沟地区开展了1:1万土壤地球化学测量工作。通过多元统计分析方法查明：研究区内Pb、Ag、As三种元素成矿潜力最大，As、Bi、Cu、Pb、Sb、Zn元素与Ag元素相关性较好，是Ag矿化体的重要找矿标志；结合该区地质特征圈定了单元素异常26处、组合异常3处，各异常套合较好；经工程验证，确定研究区中部硅化蚀变带为矿致异常，该蚀变带主要受盖县组地层与花岗岩、花岗闪长岩岩体接触带控制；结合区内地质特征确定2处预测区为寻找Ag等多金属矿产优选靶区。土壤地球化学测量方法在该地区应用的有效性同时也为相同地球化学景观区的找矿工作提供了可以借鉴的方法与思路。
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user: 1. 引言 土壤地球化学测量作为寻找浅覆盖区矿体的一种直接、快速、有效的勘查方法，在国内外被广泛用于综合地质找矿 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。随着我国从30~50年代找露头矿到70~80年代找浅埋矿(埋深小于100 m)和预测技术的应用，作为提供直接找矿信息的地球化学勘查技术方法获得迅速的改进、发展与更新，且地球化学勘察对于矿床的发现有至关重要的作用，尤其是土壤地球化学测量在详查阶段对于研究矿体的分布有重要意义。在物理、化学作用条件下，隐伏矿体能够产生大其数倍的次生分散晕，土壤地球化学测量方法能够根据其异常表现推断出矿体分布范围及演化特征，从而使其成为找矿实践中最常用的方法之一。 辽宁省岫岩县兴隆沟地区位于华北陆块成矿省，辽东成矿带、营口长白成矿亚带，该带作为重要的多金属矿床矿集区，在研究区周边先后发现有太平岭金矿、北岭沟金矿、红旗铅锌矿、高家堡子银矿床等。上世纪60年代开始，研究区及周边先后进行了多次地质勘查工作，圈定了多处不同比例尺水系沉积物异常，特别是研究区内槽探工程验证发现Ag、Pb、Zn矿化显示，使研究区及周边矿产勘查工作获得突破成为了可能。但研究区内地质找矿工作程度较低，本次研究力求查明该区地质、地球化学特征，以推进该区地质找矿工作取得新突破。
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user: 2. 研究区地质特征 (一) 区域地质背景 图1. 研究区区域地质图(据王菁，2019；辽宁1:50万地质图修改)。1. 燕山晚期岩体；2. 燕山早期岩体；3. 吕梁期岩体；4. 印支期岩体；5. 盖县组；6. 大石桥组；7. 高家峪组；8. 里尔峪组；9. 第四系；10. 花岗岩；11. 二长花岗岩；12. 正长岩；13. 条痕花岗岩；14. 金矿床；15. 铅矿床；16. 断裂；17. 研究区 辽宁省岫岩县位于华北克拉通辽–吉古元古裂谷带南段，北接龙岗地块，南邻狼林地块，均为断层接触 [ 5 ] [ 6 ]。位于华北地台北缘胶辽台隆北部，营口–宽甸台拱西部。区域出露地层以下元古界变沉积岩系辽河群为主，辽河群分上、下两个亚群，为一套以辽河群变质岩系为特征的低绿片岩相–低角闪岩相变质岩，沟谷内主要分布第四系冲洪积砂砾石 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] (图1)。 区域上构造活动复杂，经历了元古宙辽东裂谷拉张沉降到后期抬升的强构造运动，后又遭受了多期次构造–岩浆活动的强烈影响，使辽河群底层发生了强烈的变质、变形作用，致使区内断裂及褶皱构造发育，区域上褶皱构造主要由系列复向斜、复背斜构造组成，包括虎皮峪–宽甸复背斜、大石桥–草河口复向斜等；主要发育NE向和NNE向断裂，及部分NW向和SN向断裂，包括青城子NW向构造带、小孤山断裂等 [ 11 ]。 区域上岩浆岩分布范围较广，分布类型以印支–燕山期花岗岩、花岗闪长岩为主，具多期次、多旋回活动特点，并有石英脉、花岗斑岩脉、闪长玢岩脉形成(图1)，为成矿提供了物质源、热源、动力源 [ 12 ] [ 13 ]。 (二) 研究区地质特征 图2. 研究区地质简图 研究区主要出露盖县组地层(图2)，遭受低角闪岩相变质作用，为一套片岩夹变粒岩组合。该组划分为两个层位，上部以矽线云母片岩为主，夹黑云变粒岩、黑云片岩、浅粒岩、透闪变粒岩等；下部层位由黑云变粒岩、浅粒岩、透闪变粒岩、透闪大理岩等组成。区内新生界地层分布较为广泛，出露的地层单元主要为第四系全新统，沿新沟谷及两侧一级阶地分布冲洪积砂砾石 1 。 研究区最早形成近东西向构造，构成本区基本构造格架，北北东向构造在研究区内表现出压性和压扭性特征。其中近东西向构造体系主要由变质岩系组成的褶皱及与其有成因联系的断裂构造行迹组成。北北东向构造体系主要由北北东向断裂、小型岩体及与其有成因联系的其它断裂行迹组成 [ 13 ]。 区内大面积出露印支期花岗闪长岩、燕山期花岗岩 [ 14 ]，主要为鞍山运动以来多期次的构造–岩浆活动叠加导致，地质体间接触带为区域矿化蚀变发育主要层位 [ 8 ]。
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user: 3. 研究方法及样品分析 据《辽宁岩石地球化学分区特征》，研究区属燕、辽地球化学省–辽东地球化学区–营口–宽甸分区–岫岩–凤城小区，该区域内Mo、Au、Ag、Cu、Zn、Sb元素浓集克拉克值为0.8~1.0；Pb、As、Bi元素浓集克拉克值为1.0~1.2；W元素浓集克拉克值为1.2~1.5 [ 15 ]。 本次工作的研究流程为选区–布样–取样–样品分析–多元统计分析–异常圈定–得出结论。本次野外工作方法为1:1万土壤地球化学测量，测线方向334˚，样品布设网度为100 × 20 m，采样深度为基岩以上20 cm处B或B + C层风化颗粒物，采样方式为铁锹 + 洛阳铲。根据规范并参照该地区以往相关工作成果，现场使用−10~+ 60目标准钢筛进行粗加工，供室内干燥后再加工，单件样品加工后大于150 g，确保无污染、无混样。 野外工作采集测试样品1102件，测试机构为原武警黄金第四支队化验室，采用石墨炉原子吸收法测定Au元素；发射光谱测定Ag元素；等离子体光谱法测定Cu、Zn元素；等离子体质谱法测定Bi、W、Mo、Pb元素；原子荧光法测定As、Sb元素。使用SPSS、GeoIPAS软件分别对测试结果进行多元统计分析处理和圈定异常图。 风化基岩–基岩是异常查证的最佳介质，但由于研究区森林覆盖严重，风化基岩、基岩不适宜作为该景观区异常查证的主要采样介质，所以本次工作土壤和岩屑作为主要采样介质。在异常解译中应结合地形充分考虑异常侧移的问题。建议在后续的工作中利用山地工程揭露一条横穿异常中心的风化基岩剖面进行对比研究。
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user: 4. 分析结果与地球化学特征 数学方法是解决地学问题的重要手段之一，多元统计分析方法能够从繁多的测试数值中准确的判别出其之间的关联性，进而有效推断出地化元素的演化特征。相关性分析、聚类分析和因子分析是最常用的几种多元统计分析方法 [ 16 ] [ 17 ]。通过相关性分析，分析出两种或多种元素间密切程度及变化关系；通过聚类分析方法，以元素间变化情况的最大相似性确定出工作区内各元素组合；通过因子分析方法，确定各元素组合的基本特征 [ 3 ]。发现具有找矿意义的地球化学信息，进而为预测找矿提供有用的深层次信息。 (一) 相关性分析 元素间相关性体现两种或多种元素间的密切程度以及变化关系，具有相关性则表征其可能具有相同的成因或来源 [ 18 ]。将此次工作中所采取1102件样品的化验结果用SPSS软件进行相关性分析，1为完全相关，0为完全不相关，得出如下结果，Ag与As、Bi、Cu、Pb、Sb、Zn呈显著正相关，而Ag与Au几乎无相关性，与Mo、W弱负相关(表1)。因此，As、Bi、Cu、Pb、Sb、Zn是Ag的重要找矿指示元素，而Au、Mo、W关系不密切，是寻找Ag矿床的不利标志，且Ag与As、Bi、Cu、Pb、Sb、Zn显著正相关，可以认为Ag参与了于整个中高温矿化阶段。 Table 1 Approximate value matri Au Ag As Bi Cu Mo Pb Sb W Zn Au 1.000 Ag 0.061 1.000 As 0.165 0.551 1.000 Bi 0.078 0.539 0.449 1.000 Cu 0.184 0.349 0.456 0.337 1.000 Mo 0.023 −0.008 0.059 0.003 0.200 1.000 Pb 0.038 0.622 0.316 0.445 0.251 0.033 1.000 Sb 0.060 0.516 0.602 0.354 0.442 0.129 0.334 1.000 W 0.025 −0.137 −0.155 −0.105 −0.151 0.017 −0.069 −0.071 1.000 Zn 0.058 0.531 0.311 0.370 0.412 −0.035 0.661 0.368 −0.184 1.000 表1. 近似值矩阵 (二) 聚类分析 R型聚类是对样品元素含量进行分类 [ 19 ]，通过各元素间组合及共生关系，来了解成矿过程中元素间迁移和富集特征。 通过SPSS软件对原始数据进行聚类分析，横坐标为重新标度的距离(K)，纵坐标为元素类型，通过聚类分析树状图(图3)可以得出下列结论，当K = 5时可以划分出两个组合，一是Pb、Zn、Ag，标志中温热液成矿过程，二是As、Sb，反映低温热液成矿作用过程；当K = 10时，Bi、Cu两种元素与Pb、Zn、Ag共同组成中高温热液成矿组合；当K = 20时除W元素外其他九种元素共同构成一个元素组合，标志着工作区内经历了从低温到中温再到高温的整个成矿过程。Ag，Ag、Cu、Zn、Pb、Sb、As为亲硫元素，主要与中酸性岩浆岩和热液活动有关，与工作区地质情况相吻合。 图3. 聚类分析树状图(重新标度的距离聚类组合) (三) 因子分析 因子分析能够起到化繁为简的作用，以较少的综合因子的形式表征多个复杂的关系变量 [ 20 ] [ 21 ]，通过变量间的某种内在联系，从关系复杂的众多变量中提取起主导作用的独立变量(因子)，揭示变量之间以及物质成分与地质作用之间的相互联系，从而使样品具有更加明确的地质意义。任一矿体中元素含量实质上是多个地质作用条件下综合作用引起的结果 [ 19 ]。通过因子分析不但可以判别一个地质过程，而且在多个地质过程叠加的情况下，可以将这些地质过程按元素历史成因进行分解，该综合因子可以表征一个地质作用(或矿化阶段) [ 19 ] [ 22 ] [ 23 ]。 KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)值为检验变量之间相关关系的指标，KMO指标 > 0.5则表明变量间相关性强，适合因子分析；巴特利Bartlett’s球度检验值表示各变量间的独立性，其值 < 0.05时适合做因子分析。为了检验本次研究数据首先对KMO值和巴特利特值进行检验，KMO取值为0.796，显著性水平为0，表明各元素之间具有相关关系(表2)，适合进行因子分析且具有较高的准确性。为使公共因子更便于解释，对初始因子载荷矩阵进行方差最大法正交旋转 [ 21 ]，经5次迭代后收敛，并结合研究区地质特征，合理划分出元素组合。在因子分析旋转主成分后，根据得分提取出3个主成分，分别为第一主成分F1 (Ag、Pb、Zn、Bi、As、Sb)，第二主成分F2 (As、Sb、Mo、Cu)，第三主成分F3 (W、Cu) (表3)，累计方差贡献率为59.264%，基本保留了原指标的大部分信息。F1为典型的中低温成矿带元素组合，F2包括低、中、高温成矿带元素组合，F3为典型的高温成矿带元素组合。为多期次热液运动结果导致。 Table 2 KMO and Bartlett checklis KMO和巴特利特检验 KMO取样适切性量数 0.796 巴特利特球形度检验 近似卡方 3177.324 自由度 45 显著性 0 表2. KMO和巴特利特检验表 Table 3 Results of factor analysi 元素 F1得分 F2得分 F3得分 Ag 0.830 0.157 −0.016 Pb 0.821 −0.070 −0.018 Zn 0.781 0.016 −0.126 Bi 0.673 0.187 0.042 As 0.554 0.540 0.084 Sb 0.542 0.518 0.044 Mo −0.207 0.684 −0.042 Cu 0.402 0.650 0.033 W −0.129 −0.246 0.735 Au 0.071 0.255 0.680 特征值 3.701 1.222 1.003 方差贡献率(%) 32.525 16.411 10.328 累计方差贡献率(%) 32.525 48.935 59.264 表3. 因子分析结果表
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user: 5. 地球化学异常展布规律 (一) 研究区元素分散富集规律 Table 4 1:10，000 characteristics of geochemical parameters of soil geochemical surve 全区 元素 Au Ag As Bi Cu Mo Pb Sb W Zn 均值 1.280 0.100 11.459 0.302 19.710 1.314 35.876 0.595 8.096 75.819 标准离差 3.324 0.078 8.447 0.190 6.579 0.775 41.155 0.305 5.360 23.200 变异系数 2.596 0.780 0.737 0.628 0.334 0.589 1.147 0.512 0.662 0.306 浓集克拉克值 0.312 1.998 6.031 0.002 0.519 0.657 2.392 3.969 3.373 0.882 花岗闪长岩 均值 1.350 0.099 11.231 0.304 19.889 1.319 35.911 0.574 7.901 76.750 标准离差 3.973 0.064 7.141 0.147 6.773 0.779 45.014 0.207 5.784 24.537 变异系数 2.942 0.645 0.636 0.484 0.341 0.591 1.253 0.361 0.732 0.320 浓集克拉克值 0.329 1.972 5.911 0.002 0.523 0.659 2.394 3.829 3.292 0.892 花岗岩 均值 1.081 0.102 10.386 0.293 18.904 1.266 36.024 0.628 8.479 75.969 标准离差 0.639 0.106 9.009 0.278 5.910 0.731 36.413 0.459 4.031 20.938 变异系数 0.591 1.045 0.867 0.949 0.313 0.577 1.011 0.731 0.475 0.276 浓集克拉克值 0.264 2.035 5.466 0.002 0.497 0.633 2.402 4.190 3.533 0.883 盖县组 均值 1.508 0.112 18.943 0.347 21.895 1.451 36.497 0.678 7.267 66.206 标准离差 3.139 0.077 12.965 0.109 7.259 0.879 12.857 0.341 4.644 16.904 变异系数 2.082 0.686 0.684 0.313 0.332 0.606 0.352 0.503 0.639 0.255 浓集克拉克值 0.368 2.236 9.970 0.003 0.576 0.725 2.433 4.518 3.028 0.770 表4. 1:1万土壤地球化学测量地球化学参数特征表 元素的富集和变异程度是找矿工作中最为关注的几个指标之一，通常情况下，元素的富集程度(浓集克拉克值(C))越高、变异程度(变异系数(CV))越大，越有利于成矿 [ 24 ] [ 25 ]。 从全区来看(表4)：Au (2.596)、Pb (1.147)两元素CV值 > 1，属强分异型；Ag (0.78)、As (0.737)元素CV值为0.7~1.0，属分异型；Bi、Mo、Sb、W元素CV值为0.5~0.7，属弱分异型；Cu、Zn两种元素CV值最低，为0.334、0.306，CV < 0.5，无明显分异。 Ag (1.998)、As (6.031)、Pb (2.392)、W (3.373)、Sb (3.969)五种元素浓集克拉克值(C)均 > 1，在研究区内相对富集；Au (0.312)、Bi (0.002)、Mo (0.657)、Zn (0.882)、Cu (0.519)五种元素浓集克拉克值，在研究区内C值 < 1，相对较为分散。 综上，Pb元素属强分异型，且C值高，成矿可能性相对较大；Ag、As属分异型，但C值高，具有成矿可能性；而W、Sb属弱分异型，虽然C值高，成矿可能性小；Au元素虽然CV值大，但C值低，基本无成矿可能性。 从各地质体分区来看(表4)：盖县组地层元素无明显贫化和富集，其与花岗岩、花岗闪长岩接触带附近Cu、Zn、Pb、Au、Ag、As、Sb、Bi元素显著浓集，为成矿有利地带。 在燕山早期花岗岩岩体中元素没有发生明显的贫化和富集。推测与表生带物质长期风化淋滤后其更易发生水解或易被粘土矿物、有机质吸附等因素有关。 花岗闪长岩岩体中Cu、Zn、Pb、Au、Ag、As、Sb、Bi元素富集，这些元素的富集成矿与该岩体多期次侵入及它所处的地层接触带密切相关。 (二) 异常展布规律 本文主要依据异常下限确定异常范围，根据其可信度适当加以调整，按其值的1、2、4倍勾绘等含量线，即“三带法”圈定单元素异常，单点异常按3倍的离差确定下限进行圈定。圈定单元素异常共26处，其中Au5处，Ag2处，As1处，Sb1处，Cu2处，Pb3处，Zn2处，Mo6处，Bi1处，W3处(图4)。 结合研究区地质、地貌等特征，将多个在成因及空间上有关联的异常划分为一个组合异常，研究区内共圈定3处组合异常(HT-1、HT-2、HT-3)。结合地质矿产情况，将各单元素异常NAP之和进行排序(表5)，结合各组合异常特征、各地质单元元素分布特征及其它地质特征进行综合分析 [ 26 ]，圈定了2处成矿预测靶区(图5)。 图4. 土壤地球化学元素异常分布图(基于研究区地质简图(图2)) Table 5 Combined exception ranking tabl 组合异 常编号 面积 km 2 元素组合 单元素 异常数 单元素异常 (NAP)之和 矿(化) 点 评序 HT-1 0.28 Au、W、 Zn、Cu、Pb、Ag、As、Sb、Bi 9 3.22 Ag 1 HT-2 0.24 Au、Cu、Pb、Ag、As、Sb、Mo、 7 2.76 Ag 2 HT-3 0.37 Au、Zn、Pb、W 4 1.05 3 表5. 组合异常评序表 图5. 土壤地球化学成矿预测靶区圈定图。1. 元古界辽河群盖县组：绢云片岩，变粒岩，浅粒岩，二云片岩；2. 花岗岩；3. 花岗闪长岩；4. 闪长岩；5. 矿体；6. 矿化蚀变带；7. 等高线；8. 实测地质界线；9. 金异常；10. 银异常；11. 铜异常；12. 铅异常；13. 锌异常；14. 钨异常；15. 钼异常；16. 砷异常；17. 锑异常；18. 铋异常
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user: 6. 地质意义 在HT-1组合异常处通过1:5万路线地质调查发现硅化蚀变带1条，宽1~2.5 m，延伸300~500 m，走向65˚。发育矿化蚀变为黄铁矿化、弱褐铁矿化、硅化、碳酸盐化、石墨化，拣块银品位为15.54 g/t。在异常高值点处，垂直异常长轴方向布设剖面，揭露到了黄铁矿化破碎蚀变带，脉体宽约1.1~1.5米，品位为Au 0.16 × 10 −3 g/t，Ag 125 g/t，推断HT1综合异常为破碎蚀变岩带引起。 通过1:5万路线地质调查查证HT-2组合异常，发现硅化蚀变带1条，宽1.0~2.0米，确定脉体走向为59˚~75˚，延伸300余米。经工程验证，探槽揭露矿化体宽为1.00米，Ag品位为：49.2 g/t；浅井工程揭露矿化体宽为1.00米，品位为：Au 0.14 × 10 −3 g/t，Ag 135 g/t。 通过1:5万路线地质调查发现，该硅化蚀变带分布于研究区中部，为银矿化体。蚀变带分布于盖县组岩石与花岗岩接触带中，与该地区太平岭金矿矿体赋存位置一致 [ 27 ]。 本次研究结合前人工作成果，基于1:1万土壤地球化学测量数据，对Au、Ag、As、Bi、Cu、Mo、Pb、Sb、W、Zn进行数理统计，将复杂的地质数据以图表的形式表现出来 [ 28 ]。通过分析厘清了元素间的共生组合关系及浓集特点；根据异常展布特征及地质、地貌特征，圈定了成矿预测靶区。经过工程验证，证实了土壤地球化学测量工作及分析方法的可靠性，为该地区的进一步找矿提供了理论依据，降低了勘探风险。同时也验证了中低山森林覆盖区应用土壤地球化学测量方法找矿的可操作性。
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user: 7. 结论 (一) 通过聚类分析和因子分析表明，Pb、Ag、As元素异常浓度较高，浓集中心显著，为区内重要成矿元素，成矿潜力较大；相关性分析研究表明，As、Bi、Cu、Pb、Sb、Zn元素与Ag元素相关性好，是寻找Ag矿体的重要标志；通过因子分析研究，研究区内分别经历了高、中、低三个成矿元素组合，标志着该区经历过多期次热液成矿作用；Ag、Pb、As元素浓集中心显著，展布范围较大，套合较好，主要受盖县组地层与花岗岩、花岗闪长岩岩体接触带控制。 (二) 研究区圈定了2处成矿预测靶区，经异常查证发现硅化破碎蚀变带，符合客观地质条件，为下步找矿指明了方向。同时证明了土壤地球化学测量方法在中–低山森林覆盖区开展矿产勘查工作的合理性、有效性，为相同景观区地质勘查工作提供了可借鉴的方法与思路。
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user: 摘要 制冷系统是高低温试验箱的关键部分，其性能直接影响试验箱整体质量的高低。因此，本课题的研究目标是通过在国标环境温度15℃、20℃和25℃下对不同充注量下高低温试验箱的性能影响变化进行实验研究，分析R404A充注量对降温速率、压缩机排气温度、蒸发温度以及制冷系统的COP和制冷量的影响变化趋势。实验研究表明，随着充注量的增加，R404A制冷系统的降温速率、COP和制冷量均表现为先增大后减小的趋势，在充注量为240 g时系统的性能最佳，当环境温度为15℃、20℃和25℃时，降温速率分别为0.0794℃/s、0.0727℃/s和0.0638℃/s，系统的COP分别为3.779、3.445和3.226。而随着充注量的增加，压缩机排气温度变现为先减小后增大的趋势，当充注量为240 g时，系统的排气温度最低，值分别为44.70℃、50.24℃和58.14℃。
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user: 1. 引言 当前，节能环保和生态文明建设日益受到国家和社会的重视，各行各业纷纷响应党中央号召，逐步从过去的高耗能、高污染的粗犷发展方式转向节约、低碳、环保型社会发展方式。环境试验设备作为环境适应性的主要测试设备，是验证产品设计及质量的主要手段 [ 1 ]，其已经成为实验室、科研院所、生产企业的常规配置设备，具有适用面广、拥有量大、能耗高及工作时间长等特点 [ 2 ] [ 3 ]。 在众多的环境影响因素中，温度影响始终是所占比最大的一方面。高低温试验箱是指一种温度可调节的密闭箱体或空间，既能提供高温环境，又可提供低温环境，有的还可以做湿度实验，其目的是测试产品在高/低温下的可靠性。随着科学技术的发展，制冷技术的应用越来越广泛，颇为重要的应用之一就是环境试验设备。制冷系统是高低温试验箱中关键部分，其性能直接影响试验箱整体质量的高低 [ 4 ]。 刘洋等人 [ 5 ] 为了研究系统效率，测量了在不同热侧冷却方式下系统的COP。承磊等人 [ 6 ] 研制了充注氮气的高低温试验箱，开展了高低温箱的性能验证试验，包括设计温度的上限和下限，达到目标温度的升降温速率以及温场均匀等，来评估其工作性能。刘西强等人 [ 7 ] [ 8 ] 对高低温试验箱的远程控制系统以及集中监控系统进行设计。 综上所述，目前对于试验箱的研究主要集中在隔热层传热特性、制冷系统方式选择与设计、制冷量调节、系统控制等 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 方面，而在试验箱性能研究方面十分有限。本文探究了制冷剂R404A在不同充注量下对高低温试验箱降温速率的影响。此外，本文还对制冷系统的压缩机排气温度、制冷循环COP和制冷量进行了定量分析。本文根据高低温试验箱国标 [ 14 ] 选择了环境温度15℃~25℃进行测量分析。
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user: 2. 实验系统 高低温试验箱是一个边长为300 mm的不锈钢正方体，有效容积27 L，试验箱制冷系统管路外层包裹有保温棉来减少散热导致的热损失。在试验箱中采用型号为AE2420Z-GS1B泰康压缩机。冷凝器采用风冷式翅片管式散热器。采用Danfoss干燥过滤器来去除制冷系统中的杂质和水分。实验采用SS-9005TT-Z杭州沈氏套管式换热器，内管径10 mm，外管径16 mm，长120 mm。系统布置10根热电偶，其中两根在压缩机的进出口上测量进出口温度，其余的布置在各器件上，如图1所示。实验采用型号NS-P-I-4B5-4MPaA250(015)压力变送器和Agilent 34970的数据记录仪，用以采集铂电阻的温度信号和压力变送器的电压信号，扫描时间间隔设定为10 s。 图1. 实验系统原理图 实验中为了提高换热效率，采用了套管式回热器来增加系统的过冷度，所用到的套管式换热器如图2所示。低温制冷剂从管内流过，高温制冷剂在壳内从管外流过。 为了表示回热器的回热量，定义回热度 [ 15 ] [ 16 ] Δ t = t w i t h o u t − t (1) 式中：t是使用回热器后系统的节流机构前温度； t w i t h o u t 是相同工况下不使用回热器时节流机构前温度。 图2. 套管式回热器结构图
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user: 3. 回热制冷循环系统计算 液体过冷对提高循环性能指标有好处，但要实现液体过冷需要有温度更低的冷却介质，利用回热使节流前的制冷剂液体与压缩机吸入前的制冷剂蒸汽进行热交换，使液体过冷、蒸汽过热。实验中利用回热循环来实现较大过冷度，提高制冷循环的制冷系数。 3.1. 回热器设计计算 回热器的传热面积 [ 17 ] 按公式(2)来计算，即 A = Q h r K Δ t m (2) 式中， Q h r 为回热交换器的热负荷(kW)； Δ t m 为对数平均温差(℃)；K为回热式热交换器的传热系数，一般K = 100~250 W/(m 2 ·K)。 Q h r = q m ( h j − h c ) / 3600 (3) 式中， q m 为通过热交换器的气体流量(kg/h)； h j 为进热交换器的制冷剂气体的比焓(kJ/kg)； h c 为出热交换器的制冷剂液体的比焓(kJ/kg)。 Δ t m = ( t 1 − t ′ 2 ) − ( t 2 − t ′ 1 ) 2.31 g t 1 − t ′ 2 t 2 − t ′ 1 (4) 式中， t 1 为进热交换器的制冷剂液体温度； t 2 为出热交换器的制冷剂液体温度； t ′ 1 为进热交换器的制冷剂气体温度； t ′ 2 为出热交换器的制冷剂气体温度。 3.2. 回热循环性能指标计算 [ 18 ] 回热循环流程是制冷剂液体在回热器中被低压蒸汽冷却，然后经节流机构进入蒸发器。从蒸发器流出的低压蒸汽进入回热器，在其中被加热后再进入压缩机压缩，压缩后的制冷剂气体进入冷凝器中冷凝。 如图3所示为回热循环1-2-3-4-5-6-7-1的p-h图，图中1-2为蒸汽过热过程，5-6为液体的过冷过程。过热和过冷是在回热器内进行的。实验中不计回热器与外界环境之间的热交换，则液体过冷的热量等于使蒸汽过热的热量，其热平衡关系为 图3. 回热循环在p-h图上的表示 h 2 − h 1 = h 5 − h 6 (5) 为了表示制冷系统循环的性能，采用了一些性能指标，这些均可通过循环各点的状态参数来确定。 单位质量制冷量 q 0 = h 1 − h 6 = h 2 − h 5 (6) 单位理论功 w = h 3 − h 2 (7) 制冷系数 ε = q 0 w = h 1 − h 6 h 3 − h 2 (8)
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user: 4. 实验分析 4.1. 同一环境温度下不同充注量对降温速率的影响 为了分析出同一环境温度下，不同的充注量从100℃降到−20℃所消耗的时间，如图4、图5所示。 图4. 降温过程图 图5. 充注量对降温速率的影响变化曲线图 由图4，图5中可以看出，当试验箱从100℃降温到−20℃过程中，随着充注量的增加，系统的降温时间先减少后加长，即降温速率表现为先增大后减小的趋势。在R404A制冷系统的国标环境温度范围内，当充注量为240 g时，降温时间最短，降温速率最快，大约为0.0873℃/s、0.0756℃/s和0.0722℃/s。当充注量为220 g时，降温时间最长，降温速率最慢，大约为0.0565℃/s、0.0508℃/s和0.0473℃/s。充注量过多对系统降温速率的影响小于充注量不足的影响。主要原因为当充注量较少时，制冷剂的质量流量较小，冷凝器中高温制冷剂与低温制冷剂换热不足，则系统的降温时间较长；而当充注量过多时，多余的制冷剂积聚在冷凝器，减小了冷凝器的有效换热面积，并且平均换热温差减小，换热量减小，从而导致降温时间变长。 4.2. 同一环境温度下充注量对压缩机排气温度的影响 为了进一步分析出不同充注量对排气温度的影响，我们绘制了压缩机排气温度变化图，如图6所示。 图6. 充注量对压缩机排气温度的影响变化曲线图 由图6可以看出，随着制冷剂充注量的增加，压缩机的排气温度表现为先降低后升高的趋势。制冷剂充注量从220 g增加到250 g时，当环境温度为15℃时，排气温度先从71.80℃降到44.70℃，然后升高到46.09℃；当环境温度为20℃时，排气温度先从78.20℃降到50.24℃，然后升高到51.94℃；当环境温度为25℃时，排气温度先从82.24℃降到58.14℃，然后升高到71.78℃。当制冷剂充注量为240 g时，系统的排气温度最低，值分别为44.70℃、50.24℃和58.14℃。 这是由于随着制冷剂充注量的增加，压缩机吸气过热度将逐渐减小，导致排气温度降低，此时系统运行比较稳定。而随着充注量的进一步增加，将导致蒸发压力提高，使得蒸发器中制冷剂的饱和温度上升，制冷量减少。这样即使过热度很小还是会使压缩机吸气温度较高，从而导致排气温度上升。高温可能使压缩机润滑油失效，对系统的稳定运行带来不利的影响。而且制冷剂充注量过多会使压缩机吸气温度降低，使压缩机有液击的风险。 4.3. 同一环境温度下充注量对蒸发温度的影响 当环境温度为15℃、20℃和25℃，制冷剂充注量对蒸发温度的影响如图7所示。 图7. 充注量对蒸发温度的影响变化曲线图 由图7可知，R404A制冷系统的蒸发温度随制冷剂充注量的增加而增大。制冷剂充注量从220 g增大到250 g时，当环境温度为15℃时，R404A制冷系统的蒸发温度从−33.14℃升高到−23.38℃；当环境温度为20℃时，R404A制冷系统的蒸发温度从−32.18℃升高到−22.87℃；当环境温度为25℃，R404A制冷系统的蒸发温度从−30.73℃升高到−20.67℃。 随着充注量的增大，蒸发量增加，因而蒸发温度也随之升高。蒸发温度随着环境温度的上升而增大。这主要是因为当压缩机转速和实验工况不变的前提下，随着环境温度升高，冷凝压力增大，蒸发压力随之增大，即蒸发温度上升。 4.4. 同一环境温度下充注量对COP和制冷量的影响 为了进一步分析出不同充注量对R404A制冷系统循环性能的影响，实验中我们使高低温试验箱在箱体−20℃稳定运行1 h，在此基础上，我们分析了稳定运行时制冷系统的COP以及制冷量的变化趋势图，如图8、图9所示。 由图8、图9中可以明显看出，随着充注量的增加，制冷循环系统的COP以及制冷量均表现为先增加后减小的趋势。当充注量从220 g增加到250 g时，制冷循环的COP在充注量为240 g时达到最大值，值为3.779、3.445和3.226，系统的制冷量在240 g时也达到最大值，值为916.11 W、884.25 W和914.04 W。 图8. COP随充注量变化图 图9. 制冷量随充注量变化图 随着充注量的增加制冷量变化的原因主要是由于在制冷剂充注量不足时，系统内质量流量太小，导致换热量变小，制冷效率低，随着充注量的增加，系统的耗功不断增大，系统制冷剂流量、过冷度增加，使得蒸发器的有效换热面积增大，故制冷效率高。但随着充注量的进一步增大，由于蒸发温度的升高使得传热温差变小，且过量的制冷剂积聚在冷凝器，减小了冷凝器的有效换热面积，抑制了制冷量的进一步增加。当传热温差与有效换热面积的变化量进行对比，传热温差占主导地位时，制冷量反而减小，这就是系统的制冷量随着充注量的增加先增加后减小的原因。该制冷系统COP在充注量为240 g时取得最佳值，制冷效率较好。
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user: 5. 结论 本文搭建了高低温试验箱实验台，通过分析在不同充注量、不同环境温度下对R404A制冷系统回热循环性能的影响，得出以下几个结论： 1) 随着充注量的增加，降温速率表现为先增加后减小的趋势。综合考虑三种环境温度，在240 g时降温速率最大，在环境温度15℃、20℃和25℃下降温速率分别为0.0794℃/s、0.0727℃/s和0.0638℃/s。 2) 通过分析充注量对排气温度的影响曲线图，实验发现随着制冷剂充注量的增加，压缩机的排气温度表现为先降低后升高的趋势，当充注量为240 g，排气温度最低，在环境温度15℃、20℃和25℃下的排气温度值分别为44.70℃、50.24℃和58.14℃。 3) 分析了充注量对蒸发温度的影响，实验表明蒸发温度随充注量的增大而增大。 4) 分析了充注量对COP和制冷量的影响，随着制冷剂R404A的充注量增大，制冷系统的COP和制冷量均表现为先增大后减小的趋势。综合考虑三种环境温度，在240 g时COP最优，在环境温度15℃、20℃和25℃下COP值分别为2.87、2.71和2.60，得出为了使得制冷循环性能最佳，制冷剂R404A的最佳充注量是240 g。
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user: 摘要 为进行液力透平正向设计模式的成熟化应用探索，该文以某一型号两级液力透平参数为设计目标，利用国内自主研发的TurboTides软件进行透平正向设计及数值仿真。以该透平为对象，分别利用TurboTides与ANSYS CFX平台在不同流量工况下对透平内部流动进行数值计算，以初步验证国内自主研发平台在液力透平正向设计和CFD数值计算上的可靠性，针对多级液力透平内部气液两相流动进行了初步研究分析。结果表明：在主要运行工况下和误差允许范围内，TurboTides单流道周期性网格计算的精确性不亚于CFX的全流道计算结果，且其计算更加节省计算资源和时间，在工程设计中采用TurboTides进行液力透平设计及计算有较大优势。同时初步推测，该两级液力透平靠近出口工作级的低压区易发生工质汽化导致气液两相流动。多级液力透平内部低压区的工质汽化有可能是其气液两相流动发生的主要原因之一。
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user: 1. 引言 液力透平是将液体工质压能转变为可利用机械能的设备，在工业各领域生产中扮演着重要角色 [ 1 ]。目前液力透平的设计主要采用模型设计法，具体可分为液力透平正向设计模式和泵反转设计模式(Pump as Turbine， PAT)，其中PAT设计模式需要将透平参数转换为泵工作状态下的参数进行设计，是目前工业上液力透平设计的主要方法 [ 2 ] [ 3 ]。同时，PAT设计模式由于具有成本低、经济可行、适用面广等优点，在许多缺乏电力供应的地区受到广泛关注和应用，以微型水电项目的形式满足当地的能源需求 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。但泵出厂时，制造商通常不提供泵在透平工况下的性能参数。因此，PAT设计过程中需要考虑如何选择合适的泵作为透平 [ 7 ] [ 8 ]。与之相比，正向设计模式的液力透平直接以透平理论进行设计，工作效率高，稳定性好，且正向设计获得模型后数据更为直观，可根据工质物性参数变化对模型进行调整，相比PAT设计模式更有优势 [ 9 ]，但目前工业液力透平设计上较少应用该方式。因此，对液力透平正向设计模式的成熟化应用进行探索研究是很有必要的。 对于液力透平来说，叶轮是最核心的过流部件，其水力设计在设计过程中也十分关键 [ 10 ]。根据输入条件的不同，叶轮水力设计方法可分为正问题方法和反问题方法：正问题设计是已知通流部件的几何参数，来求出流场的速度分布，即给定叶轮叶片的几何造型参数，求解流场；反问题设计则需要一开始提供工质、转速、流量、叶型表面的速度、压力分布等，根据一系列叶片设计要求确定叶型的几何参数，根据预测得到的叶片表面速度和静压分布等数值计算的结果对叶片几何参数进行多次修改，直至与给定参数之间的差距达到一定精度要求 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。根据叶轮轴面流动的不同假设，叶轮设计理论又可分为一元设计理论、二元设计理论和三元设计理论，其中三元设计理论可以将三元问题降为两个二元问题的准三元流动理论形式应用 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。陶丽桦等 [ 12 ] 利用ADT公司的Turbo Design软件实现了基于叶片载荷分布的离心叶轮三元反问题设计，对叶片载荷分布对离心叶轮性能的影响进行了研究，得到了不同载荷分布对叶轮外特性、几何结构及内流场的影响。刘莹莹等 [ 17 ] 设计了3种不同比转速的前弯型叶片，对液力透平内部流动进行数值计算，获得了该3种比转数的液力透平的外特性曲线，研究了效率、扬程、功率随着流量的变化规律。Krzemianowski [ 18 ] 对水轮机导叶和叶轮叶片进行了反问题的设计，并以数值计算和试验方式证明其工作可靠。吴子娟等 [ 19 ] 研究了不同流量工况下叶轮下环间隙对液力透平内部流动特性的影响，发现不同流量下不同大小的下环间隙对透平内部流动具体影响不同。杨孙圣等 [ 20 ] 对透平进行蜗壳出口倾斜处理，通过试验和数值模拟方法相结合发现蜗壳出口倾斜后透平内部环流损失更小，内部水力损失略有增大，但总水力损失减小。苗森春等 [ 21 ] 对不同转速下的液力透平进行数值模拟，得到了不同转速下液力透平的外特性曲线。目前，叶轮设计研究多以泵叶轮设计为对象，考虑气液两相流动等因素对透平性能影响相关的研究还较少。 在液力透平设计上，之前多采用ADT公司的TurboDesign系列软件等国外设计软件，但要提高我国液力透平自主研发设计能力，在核心工业机械上追赶国外先进水平，同时摆脱国外软件限制封锁，就必须开发出拥有完全自主知识产权的透平设计研发平台。因此，为进行液力透平正向设计模式的成熟化应用探索，文中使用太泽公司研发，国内首个拥有自主知识产权的透平反问题设计软件TurboTides进行设计，建立两级液力透平模型，分别利用TurboTides与ANSYS CFX平台在不同流量工况下对透平内部流动进行数值计算，以初步验证国内自主研发平台在液力透平正向设计和CFD数值计算上的可靠性，并基于CFX平台针对透平内部气液两相流动进行了初步研究分析。
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user: 2. 液力透平几何模型及模拟计算 2.1. 液力透平三维模型 以某一型号两级液力透平的参数为设计目标，具体参数如下所列：进口总压 p i n = 16.5   Mpa ，进口总温 T i n = 323   K ，体积流量 Q d = 15.3   kg / s ，额定转速 n = 2985   r / min ，出口总压 p o u t = 13.5   Mpa 。在TurboTides的一维设计模块中选择水作为工质并输入以上设计参数，级数为2，两级均选择常规叶片导叶，首级为闭式叶轮带有叶片回流通道，尾级则为闭式叶轮带有出口扩压段作为在利用TurboTides软件设计生成两级液力透平的几何模型。在几何模块中，设置蜗壳面积分布为线性，进口截面积比为0.05，出口管长度为120 mm，长宽比均为1。表1列出了透平主要过流部件叶轮及蜗壳几何参数，设计模型如图1所示，其过流部件包括蜗壳、一级导叶、一级叶轮、中间导叶、二级导叶、二级叶轮六个部分，其中中间导叶与二级导叶间存在180˚的大转角流域，两者以此结构过渡，各级导叶叶片数Z 1 = 13，各级叶轮叶片数Z 2 = 11，叶轮直径D = 182 mm。 Table 1 Main geometric parameters of hydraulic turbin 过流部件 参数 值 两级叶轮 叶轮出口直径D 1 /mm 60.00 叶轮进口直径D 2 /mm 182.00 叶轮轮毂直径D h /mm 32.50 两级叶轮 叶片进口角β 2 /(˚) 70.00 前盖板叶片出口角β 1f /(˚) 35.00 后盖板叶片出口角β 1r /(˚) 51.00 叶片进口宽度b 2 /mm 3.50 前盖板叶片包角φ f /(˚) 44.50 后盖板叶片包角φ r /(˚) 36.80 蜗壳 蜗壳基圆直径D 3 /mm 232.00 蜗壳进口管长度L 1 /mm 120.00 蜗壳进口直径D 4 /mm 50.00 表1. 液力透平主要过流部件几何参数 图1. 两级液力透平的三维几何模型 2.2. 网格划分与无关性分析 相比于单流道周期性网格，全流道的非周期性网格更加接近真实，但网格数量大大增加，计算时间也就更长。为提高计算效率，文中选用单流道周期性网格进行网格无关性分析。 为了更加高效地得到单流道周期性高质量网格，叶轮和导叶部分的网格采用TurboGrid软件划分，蜗壳部分的网格采用Fluent Meshing划分。在网格类型选择上，相比于非结构网格，结构网格需要手动设置调节，但其生成速度快，质量高，在计算结果的收敛性上也更有优势。同时，与蜗壳部分相比，叶轮旋转部分的流动特性捕捉要求更高的网格质量。因此，除蜗壳部分采用非结构四面体网格，其余各过流部件均采用结构六面体网格划分，如图2所示，其中在两级叶轮出口和中间导叶入口处分别划分出计算域，以保证计算结果的精确性。 图2. 两级液力透平的单流道网格 为了尽可能降低网格数目对计算结果的影响，用4套不同数目的网格对液力透平的整个计算区域进行网格无关性分析。分析过程中，蜗壳部分网格数保持不变，利用ANSYS CFX软件对4套网格进行标准流量工况非空化条件下的定常计算。 4套网格各过流部件具体情况和计算结果如表2和图3所示。其中，由于中间导叶部分存在180˚的大角度转角，在网格数过少情况下无法保证网格完全贴合模型表面，从而无法保证网格质量和计算结果可靠性，因此在网格1中沿用网格2的中间导叶部分网格。 Table 2 Mesh independence verificatio 过流部件 网格 1 网格 2 网格 3 网格 4 网格 蜗壳 3.69 × 10 5 3.69 × 10 5 3.69 × 10 5 3.69 × 10 5 一级导叶 1.94 × 10 5 2.85 × 10 5 3.69 × 10 5 5.07 × 10 5 一级叶轮 1.94 × 10 5 2.20 × 10 5 2.42 × 10 5 3.48 × 10 5 中间导叶 1.00 × 10 5 1.00 × 10 5 1.02 × 10 5 2.70 × 10 5 二级导叶 2.02 × 10 5 2.86 × 10 5 3.72 × 10 5 4.57 × 10 5 二级叶轮 1.47 × 10 5 2.19 × 10 5 2.99 × 10 5 2.68 × 10 5 总计 1.20 × 10 6 1.48 × 10 6 1.75 × 10 6 2.22 × 10 6 结果 扬程H/m 286.302 288.126 288.989 288.272 效率η 0.71669 0.71985 0.71842 0.71955 表2. 网格无关性分析 图3. 网格无关性验证结果 结果表明，从网格2开始计算结果趋于稳定，且网格3和网格4的结果相差不超过0.3%，因此本文选用网格3进行计算分析。 2.3. 数值计算方法 传统CFD计算软件ANSYS CFX在流体问题学术研究上已有广泛应用，而国内自主研发的Turbo Tides作为流体机械专业软件，同样具有CFD数值计算功能，文中在这两个数值计算平台上分别对液力透平进行计算，以此分析Turbo Tides软件在液力透平正向设计和CFD数值计算上的可靠性。 利用网格3分别在ANSYS CFX和Turbo Tides两个仿真平台上进行数值计算。CFX中选用标准 k - ε 湍流模型，边界条件采用16.5 MPa定压入口，出口设置质量流量出口，取标准流量工况 Q d = 15.3   kg / s ，叶轮域设置为旋转域，转速为−2985 r/min，考虑到透平叶轮旋转方向和工质流向与泵工况下相反，因此取负号。将除蜗壳外各过流部件两侧边界分别单独设置为Rotational Periodicity，即周期性边界，以实现单流道的模拟计算。此外，将蜗壳至一级导叶和中间导叶至二级导叶交界面设置为General Connection，其他交界面均设置为Frozen Rotor类型。Turbo Tides的CFD模块采用有限体积法，离散格式为二阶迎风离散化，同样采用定压入口，质量流量出口，选择标准 k - ε 湍流模型，轮盖设置为随转子转动。此外，为加速收敛，将求解器松弛因子设置为1。 同时，为对单流道周期性网格计算结果进行验证，将单流道周期性网格旋转得到对应的全流道非周期性网格在CFX中进行计算。基于上述的数值计算方法设置，在Turbo Tides上选取0.3~1.4 Q d 12个流量工况点对单流道周期性网格进行模拟计算，在CFX上选取相同流量工况点对单流道周期性网格和全流道非周期性网格进行模拟计算。 在工程实际运行中发现，透平无法避免工质含气的问题，为研究气液两相流动对液力透平的影响，在CFX周期性边界网格的基础上设置边界条件为16.5 MPa定压入口， Q d = 15.3   kg / s 质量流量出口，在入口工质中加入空气，其体积分数设为5%，分别选择标准 k - ε 湍流模型和Dispersed Phase Zero模型作为液相和气相的湍流模型，以Particle模型为多相流模型。