Численное исследование воздухораспределения в помещениях квартир при использовании компактных регенеративных теплоутилизаторов

Введение. В гражданских зданиях существуют проблемы вентиляции, связанные с нарушением требуемого воздухо-обмена и высокими потерями теплоты. Одним из решений таких проблем является применение децентрализованных компактных реверсивных вентиляционных устройств с функцией утилизации теплоты вытяжного воздуха. К подобным устройствам относятся стационарные переключающиеся регенеративные теплоутилизаторы (СПРТ). Они дают высокую степень энергосбережения при небольших расходах воздуха. При применении СПРТ важен вопрос эффективности воздухообмена и воздухораспределения в помещении. Проведено исследование по оценке подвижности воздуха в помещениях типовых квартир при использовании данных устройств при различных характерных расходах воздуха.

Материалы и методы. Применен метод вычислительной гидродинамики (CFD-моделирование) работы механической приточно-вытяжной вентиляции на основе компактного регенератора в двухкомнатной квартире. Для моделирования использован программный комплекс Ansys Fluent. Рассмотрена изотермическая постановка задачи. Модель турбулентности принята k–omega (k–ω).

Результаты. Приведены поля распределения скорости движения воздуха в плане помещений на различной высоте при различных характерных расходах воздуха. Показаны увеличение подвижности воздуха в помещениях при увеличении производительности вентиляции; совместное действие механической децентрализованной вентиляции и естественной централизованной вытяжной вентиляции жилых зданий.

Выводы. По результатам моделирования определено, что при применении вентиляционных устройств типа СПРТ возможно обеспечение требуемой подвижности воздуха в помещениях, что способствует эффективному воздухо-обмену. Выявлено, что допустимая подвижность воздуха в помещениях устанавливается для расходов воздуха в диапазоне 50–100 м3/ч. Результаты исследования могут быть использованы при проектировании механических систем вентиляции жилых многоквартирных зданий на основе компактных установок типа СПРТ, а также при сочетании естественной и механической вентиляции. В дальнейшем необходимо провести исследование воздухораспределения для других видов и типов квартир, что позволит расширить базу данных для выработки рекомендаций и создания методики проектирования систем вентиляции на основе компактных реверсивных устройств. Также требуется подтверждение моделирования экспериментом.

1. Malyavina E., Agakhanova K. Computational study of a natural exhaust ventilation system during the heating period // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Pp. 116–124. DOI: 10.1007/978-3-030-19756-8_12

2. Китайцева Е.Х., Малявина Е.Г. Естественная вентиляция жилых зданий // Вентиляция, отопление, кондиционирование воздуха, теплоснабжение и строительная теплофизика. 1999. № 3. С. 35–40. EDN TYXBBV.

3. Киреев А. Вентиляция в многоквартирных домах: проблемы и перспективы // Сантехника, Отопление, Кондиционирование. 2022. № 6 (246). С. 66–68. EDN RIZKMA.

4. Monarkin N., Monarkina T. Experimental Research of a Regenerative Heat Exchanger // Processes. 2022. Vol. 10. Issue 1. DOI: 10.3390/pr10010100. EDN SWPPKR.

5. Монаркин Н.Н. Обеспечение требуемого воздухообмена в помещениях при использовании компактных регенеративных теплоутилизаторов // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 3. С. 455–462. DOI: 10.22227/1997-0935.2023.3.455-462. EDN ZXZSIV.

6. Zender-Swiercz E. A review of heat recovery in ventilation // Energies. 2021. Vol. 14. Issue 6. P. 1759. DOI: 10.3390/en14061759. EDN VNRBFP.

7. Monarkin N. Reversible decentralized ventilation: Experimental determination of efficiency by carbon dioxide level // Journal of Building Engineering. 2023. Vol. 78. P. 107675. DOI: 10.1016/j.jobe.2023.107675. EDN UNDJBA.

8. Li Y., Nielsen P.V. CFD and ventilation research // Indoor Air. 2011. Vol. 21. Issue 6. Pp. 442–453. DOI: 10.1111/j.1600-0668.2011.00723.x

9. Quang T.V., Doan D.T., Phuong N.L., Yun G.Y. Data-driven prediction of indoor airflow distribution in naturally ventilated residential buildings using combined CFD simulation and machine learning (ML) approach // Journal of Building Physics. 2024. Vol. 47. Issue 4. Pp. 439–471. DOI: 10.1177/17442591231219025

10. Van Quang T., Phuong N.L., Doan D.T. Efficient Prediction of Indoor Airflow in Naturally Ventilated Residential Buildings Using a CFD-DNN Model Approach // Lecture Notes in Civil Engineering. 2024. Pp. 759–770. DOI: 10.1007/978-981-99-9947-7_76

11. Nielsen P.V. Fifty years of CFD for room air distribution // Building and Environment. 2015. Vol. 91. Pp. 78–90. DOI: 10.1016/j.buildenv.2015.02.035

12. Raczkowski A., Suchorab Z., Brzyski P. Computational fluid dynamics simulation of thermal comfort in naturally ventilated room // MATEC Web of Conferences. 2019. Vol. 252. P. 04007. DOI: 10.1051/matecconf/201925204007

13. Агафонова В.В., Скибин А.П., Волков В.Ю. Моделирование воздухообмена в офисном помещении при применении микроперфорированного текстильного воздуховода // Водоснабжение и санитарная техника. 2021. № 2. С. 52–57. DOI: 10.35776/VST.2021.02.06. EDN UOQQLZ.

14. Засимова М.А., Маринова А.А., Иванов Н.Г., Подмаркова А.Д. Численное моделирование воздушных потоков при обтекании сидящего теплового манекена в помещении с перемешивающей вентиляцией // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Физико-математические науки. 2022. Т. 15. № 3. С. 111–131. DOI: 10.18721/JPM.15309. EDN BBMIUJ.

15. Teodosiu R., Ilie V., Teodosiu C. Computational Fluid Dynamics prediction of indoor air quality // International Journal of Material Science & Engineering. 2014.

16. Du L., Yang C., Dominy R., Yang L., Hu C., Du H. et al. Computational Fluid Dynamics aided investigation and optimization of a tunnel-ventilated poultry house in China // Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 159. Pp. 1–15. DOI: 10.1016/j.compag.2019.02.020

17. Küçüktopçu E., Cemek B., Simsek H. Modeling Environmental Conditions in Poultry Production: Computational Fluid Dynamics Approach // Animals. 2024. Vol. 14. Issue 3. P. 501. DOI: 10.3390/ani14030501

18. Cao Q., Liu M., Li X., Lin C., Wei D., Ji S. et al. Influencing factors in the simulation of airflow and particle transportation in aircraft cabins by CFD // Building and Environment. 2022. Vol. 207. P. 108413. DOI: 10.1016/j.buildenv.2021.108413

19. Ghibeche I., Nourani A., Naas T.T., Benziouche S.E., Buchholz M., Buchholz R. A computational fluid dynamics (CFD) modeling in a new design of closed greenhouse // Studies in Engineering and Exact Sciences. 2024. Vol. 5. Issue 1. Pp. 649–666. DOI: 10.54021/seesv5n1-037

20. Abu-Zidan Y., Mendis P., Gunawardena T. Optimising the computational domain size in CFD simulations of tall buildings // Heliyon. 2021. Vol. 7. Issue 4. P. e06723. DOI: 10.1016/j.heliyon.2021.e06723

21. Penev A., Tsokov L. Influence of buoyancy forces in multi-storey buildings on the efficiency of a regenerative air handling unit with heat recovery // IOP Conference Series : Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1032. Issue 1. P. 012029. DOI: 10.1088/1757-899X/1032/1/012029

22. Koper P. Influence of Control Strategy on Heat Recovery Efficiency in a Single-Duct Periodic Ventilation Device // Energies. 2024. Vol. 17. Issue 22. P. 5801. DOI: 10.3390/en17225801