孫　萌，呼云龍，梁春英，王　熙

(黑龍江八一農(nóng)墾大學 信息技術(shù)學院，黑龍江 大慶　163319)

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基于CFD的水稻育秧大棚環(huán)境數(shù)值模擬研究

孫萌，呼云龍，梁春英，王熙

(黑龍江八一農(nóng)墾大學 信息技術(shù)學院，黑龍江 大慶163319)

摘要：針對育秧大棚內(nèi)部空氣流動對水稻秧苗生長環(huán)境的影響問題，分析了水稻育秧大棚內(nèi)部環(huán)境分布情況。同時，利用Gambit對大棚進行三維建模、Fluent求解計算、CFD-post后處理分析，并運用k-ε湍流模型、太陽輻射追蹤器、組分模型來計算模擬大棚內(nèi)部溫濕度場及氣流速度場分布。結(jié)果表明：溫濕度模擬值與測量值吻合較好，相對誤差均控制在5%以內(nèi)。本模型可以為其他氣候和邊界條件下的大棚環(huán)境預測、結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化提供參考及理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：水稻育秧大棚；計算流體；環(huán)境數(shù)值模擬；溫濕度場；氣流場

0引言

我國是世界上最主要的谷豆類生產(chǎn)和消費國，而水稻是我國生產(chǎn)面積、單產(chǎn)量及總生產(chǎn)值最大的作物，占世界稻谷總產(chǎn)量的34%[1]。黑龍江省作為我國水稻生產(chǎn)的主力軍，全年氣候變化十分顯著，只有大約130天的無霜期，所以育秧是北方種植水稻必不可缺的一部分。為了改善培育水稻秧苗的環(huán)境質(zhì)量、增大產(chǎn)量及壯苗率，研究大棚內(nèi)部溫濕度場和氣流速度場的分布具有一定意義。

CFD在溫室大棚中的應用普及范圍十分廣泛。陶冶[2]等對不同跨度和處于不同風向條件下的溫室的風壓情況進行了模擬分析，為設計溫室提供了參考。孫迎龍[3]等對光伏連棟溫室進行三維模擬，并對其內(nèi)部的溫度場進行模擬驗證，確定了軟件和模擬的可行性。段明輝[4-5]對北方寒冷地區(qū)冬季溫室內(nèi)部安裝不同種類風扇及不同安裝位置進行了室內(nèi)環(huán)境分析。對溫室進行三維建模，并對各種情況下溫室內(nèi)部溫度場和氣流場進行模擬研究。目前，對北方寒地育秧大棚內(nèi)部氣候的分析很少，本實驗是以黑龍江墾區(qū)慶豐農(nóng)場的水稻育秧大棚為研究對象，運用CFD對大棚內(nèi)部的溫濕度場及氣流速度場進行模擬分析，結(jié)果表明：模擬值與測量值吻合較好，可為優(yōu)化寒地水稻育秧大棚環(huán)境提供參考。

1育秧大棚環(huán)境數(shù)學模型

1.1控制方程及湍流模型

控制方程的通用形式為

(1)

其中，φ是變量，Γ是廣義擴散系數(shù)，S是廣義源項。

在育秧大棚門和卷簾均開通的情況下，大棚內(nèi)部空氣流動時屬于湍流流動。由于使用標準k-ε模型時若遇到彎曲壁面和強旋流時會產(chǎn)生失真現(xiàn)象，所以本研究采用Realizable k-ε模型[6]，有

(2)

(3)

其中

σk=1.0,σε=1.2,C2=1.9

具體參數(shù)的選擇詳見文獻[6]。

1.2太陽輻射模型

太陽輻射模型最主要有DO輻射和太陽輻射追蹤器兩種模型[7]，本研究采用的是solar ray tracing，輸入準確的經(jīng)緯度及時區(qū)來模擬太陽對大棚產(chǎn)生的輻射作用。

1.3組分模型

本研究是將大棚空氣看作水滴與純空氣的組合來模擬其內(nèi)部環(huán)境濕度的分布，方程為[6]

(4)

其中，cs為體積濃度；ρcs為質(zhì)量濃度；Ds為擴散系數(shù)；Ss為生產(chǎn)率。

1.4土壤蒸發(fā)

由于本實驗不考慮大棚內(nèi)部種植的水稻秧苗，則土壤蒸發(fā)的水蒸氣是棚內(nèi)濕度的主要來源，方程為[8]

(5)

其中，Ms是土壤蒸發(fā)量；Xs為土壤濕度；Xi為空氣濕度；rs是土壤邊界層阻力。

2育秧大棚氣候環(huán)境分析

本實驗以2014年4月7日當天的氣候環(huán)境為條件，大棚外部溫濕度及風速的具體變化環(huán)境記錄曲線如圖1所示。當天是晴天，從圖1(a)可以看出：大棚外部的溫度按照太陽升落的時間有規(guī)律的變化，在14時溫度處于最高點。從圖1(b)可以看出：濕度的變化沒有溫度變化那樣平緩，但是與溫度的變化趨勢是密不可分的，溫度降低則濕度增加，溫度提高則濕度降低。從圖1(c)可以看出，風速隨時間的變化。

(a)　大棚外空氣溫度

(b)　大棚外空氣濕度

(c)　大棚外部氣流速度

3育秧大棚環(huán)境CFP數(shù)值模擬

3.1物理模型及布點

1)大棚物理模型。本實驗所模擬的是黑龍江墾區(qū)慶豐農(nóng)場的水稻育秧大棚(東經(jīng)133°04′，北緯45°47′)，是單跨度的以14mm的PVC塑料薄膜為覆蓋材料的大型育秧大棚。大棚的幾何特征：大棚為東西走向；長度90m，跨度12.5m，脊高3.3m；東西門均為高2m，寬2.2m；大棚南北兩側(cè)的卷簾均為距地面垂直高度0.7m，長81m，寬0.6m。對實體進行1∶1建模，大棚幾何模型如圖2所示。

圖2　大棚幾何模型

2)大棚測點分布圖。經(jīng)過分析設計，本實驗對橫向縱向共設定40個溫濕度測量點，其中下3層水平截面均分布12個點，其縱向高度分別為0.2、1.1、2.1m。上面一層由于大棚結(jié)構(gòu)所致，僅有4個測量點，其縱向高度為3m。大棚溫濕度測量點分布圖如圖3所示。

(a)　主視圖

(b)　俯視圖

(c)　側(cè)視圖

3.2計算域的確定及網(wǎng)格劃分

按照外部流體計算域的選擇標準[9]，流體背風區(qū)域的總長度應至少多出大棚高度的10倍，并且阻塞度應小于5個百分點。在多次調(diào)試后，選擇外部流體計算域(130m×82m×40m)。本實驗采用Gambit2.4.6對大棚進行四面體網(wǎng)格劃分，同時對門和卷簾部位進行網(wǎng)格加密，大棚內(nèi)部達到110萬個網(wǎng)格，總體共有330萬個網(wǎng)格。計算域及網(wǎng)格劃分如圖4所示，邊界條件及參數(shù)如表1所示。

圖4　計算域及網(wǎng)格劃分

在模擬的過程中對大棚設定1個速度入口及1個壓力出口，流體計算域分別有大棚內(nèi)部計算域和大棚外部計算域兩個部分。其關(guān)鍵的邊界條件及參數(shù)如表1所示。

2.3CFD數(shù)值模擬分析

本研究采用了3 500步的迭代計算至收斂，模擬值與測量值的吻合較好，溫濕度對比結(jié)果如圖5所示。其中，有4個溫度點的誤差超過3K，其余各點誤差均在可接受范圍內(nèi)，相對誤差控制在5%以下；4個相對濕度點的誤差超過2%，其余各點誤差均在可接受范圍內(nèi)，相對誤差控制在5%以下，總體吻合度較好。因此，此次CFD模擬可行。

表1　邊界條件及參數(shù)

(a)　溫度

(b)　濕度

本實驗采用FLUENT 14.0求解器進行求解，風向采用氣象站采集的北風，即垂直于大棚從北部側(cè)窗吹入。以育秧大棚所處的實際地理作為參考，x方向為北，z方向為東,y方向為上。圖6～圖8中：(a)分別為距西門6、32、58、84m的4個截面，(b)分別為距南側(cè)3、6.25、9.5m的3個截面，(c)分別為距地面0.2、1.1、2.1、3m的4個截面。由圖6可以看出：由于太陽照射及土壤蒸發(fā)作用，地面和大棚表面附近的溫度略高，隨著棚內(nèi)高度的增加，溫度呈降低趨勢，迎風側(cè)的溫度略高于背風側(cè)溫度，南北溫差大約1～2℃。沿大棚東西門方向，中部區(qū)域的溫度較門附近的溫度低，水平方向上大棚內(nèi)溫度分布較均勻。由圖7可以看出：濕度隨高度的增加呈下降趨勢，迎風面濕度較背風面濕度高；在距地面0.35m處的相對濕度最高，達到36%；在距地面3m處相對濕度最低，約為28%；水平方向上大棚內(nèi)濕度分布較均勻。由圖8可以看出：大棚內(nèi)的氣流速度在靠近地和壁面處較大，在靠近門且距地面2.85m處的速度最大，達到2.5m/s；在距門較遠的大棚中部距地面1.7m處的速度最小，大約0.13m/s；從迎風口進入的氣流沿著大棚內(nèi)壁流動，由背風面返回，在大棚中部形成渦流，使棚內(nèi)的氣流有較好的流動。

(a)　Z軸各截面溫度分布

(b)　X軸各截面溫度分布

(c)　Y軸各截面溫度分布

(a)　Z軸各截面濕度分布

(b)　X軸各截面濕度分布

(c)　Y軸各截面濕度分布

(a)　Z軸各截面速度分布

(b)　X軸各截面速度分布

(c)　Y軸各截面速度分布

4結(jié)論

本研究采用CFD對水稻育秧大棚內(nèi)部環(huán)境進行模擬，研究表明：在大棚東西兩側(cè)門及南北兩側(cè)卷簾均打開的情況下，大棚內(nèi)部溫濕度分布在橫向及縱向均呈梯度變化；氣流分布較均勻，能夠使大棚內(nèi)外部氣體及熱量較充分的對換；模擬值與測量值吻合較好。為了使大棚能為作物提供更加良好的生長環(huán)境，下一步將對大棚門和卷簾進行結(jié)構(gòu)參數(shù)的調(diào)整來優(yōu)化環(huán)境分布并研究種有水稻秧苗的育秧大棚內(nèi)部環(huán)境分布情況。

參考文獻：

[1]張衛(wèi)建,陳金,陳長青.科學認識東北氣候變暖充分發(fā)揮水稻適應潛力[J].北方水稻,2012,42(1):1-4.

[2]陶冶,呂家圣,喬克,等.Venlo型溫室風荷載特性數(shù)值模擬研究[J].農(nóng)機化研究,2014，36(6):45-48.

[3]孫迎龍,王新忠.光伏玻璃溫室自然通風條件下的CFD模擬驗證[J].農(nóng)機化研究,2015，37(4):176-179.

[4]段明輝,楊方.冬季日光溫室氣流組織研究[J].農(nóng)機化研究,2014，36(10):54-57.

[5]段明輝.冬季溫室數(shù)值分析研究[D].哈爾濱:東北農(nóng)業(yè)大學,2014.

[6]王福軍.計算流體動力學分析—CFD軟件原理與應用[M].北京:清華大學出版,2004.

[7]溫正,石良辰,任毅如.FLUENT流體計算應用教程[M].北京:清華大學出版社,2009.

[8]Josef Tanny, Shabtai Cohen, Meir Teite. Screenhouse microclimate and ventilation an experimental study[J].Biosystems Engineering,2003,84(3):331-341.

[9]吳德銘,都冶.實用計算流體動力學基礎(chǔ)[M].哈爾濱:哈爾濱工程大學出版社,2006.

The Numerical Simulation Model and Application of Rice Seedling Greenhouse Environment Based on CFD

Sun Meng, Hu Yunlong, Liang Chunying， Wang Xi

(College of Information and Technology, Heilongjiang August First Land Reclamation University, Daqing 163319,China)

Abstract：The study analysis the distribution of the internal environment of rice seedlings greenhouse for raising seedling shed internal air flow's influence on the rice seedlings growth environment problem. Use Gambit for greenhouses 3-d modeling, Fluent solving calculation, CFD - post post-processing analysis.Using the k-ε turbulence model, the solar ray tracing, species model is used to calculate temperature and humidity and air velocity field distribution inside the greenhouse .The results show that the temperature and humidity accord well with those of simulated values and measured values , control the relative error within 5%. This model can be used for other climate and boundary conditions of greenhouse environment prediction、offer reference and theoretical basis for optimization of structural parameters.

Key words：rice seedlings greenhouse; computational fluid; environment numerical simulation; temperature and humidity field; the airflow field

文章編號：1003-188X(2016)01-0028-05

中圖分類號：S625.5

文獻標識碼：A

作者簡介：孫萌(1991-)，女，黑龍江海倫人，碩士研究生，(E-mail) 782875786@qq.com。通訊作者：梁春英(1971-),女，山東商河人，教授，博士，(E-mail)ndliangchunying@163.com。

基金項目：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2012BAD04B01-06)；黑龍江農(nóng)墾總局攻關(guān)項目(HNK125B-04-10)

收稿日期：2014-12-24