基于CFD的校區建筑群行人高度風環境分析與評價

傅 軍，趙牧野，梁躍安

（1.浙江理工大學建筑工程學院，杭州310018；2.浙江大學航空航天學院，杭州310027）

基于CFD的校區建筑群行人高度風環境分析與評價

傅 軍1，趙牧野2，梁躍安1

（1.浙江理工大學建筑工程學院，杭州310018；2.浙江大學航空航天學院，杭州310027）

校園建筑群的規劃需要考慮人的舒適度。以浙江理工大學下沙校區中心建筑群為考察對象，對附近的行人高度風環境和空氣污染物擴散情況進行了分析和評價。采用流體數值模擬技術CFD對各種影響因素進行了相應的計算，最后給出了評價和優化建議。分析表明：模擬情況與實地測量情況具有可比性；目標區域風場將產生較大混亂氣流；不同的風速對于污染物的分布影響不大，污染物傾向于在建筑物的迎風面高壓區聚集。

校區建筑群；行人風高度；風環境；CFD；分析評價

0 引 言

對校區建筑群行人高度（距地面0～5 m，以1.5 m為主要參考）風環境進行評價具有重要意義［1］，行人高度風環境主要研究方法有以下三種［2-3］：1）實際測量與分析；2）風洞模擬實驗；3）計算流體動力學（computational fluid dynamics，CFD）數值模擬。其中CFD具有成本低、周期短、參數變量易控制、模擬結果詳盡等優勢，在建筑群行人高度風環境的模擬與定性評估方面廣泛采用［4］。對空氣中污染物的擴散進行研究，一般是基于多相流理論通過數值模擬來實現。數值模擬在大氣污染物輸送擴散的研究中有著廣泛應用，一般根據顆粒大小，選用Eulerian模型或者Mixture模型進行多相流模擬［5］。目前CFD的應用技術已較為成熟，但其應用于校區建筑群行人高度風環境以及污染物擴散分析的報道尚不多見。

本研究浙江理工大學下沙校區中心建筑群（圖書館及周邊建筑）為考察對象，對行人高度風環境相關因素和空氣污染物擴散情況進行了探究，內容包括：行人高度風環境的數值模擬；結合文獻對行人高度風環境進行評估以及對空氣中污染物擴散特性初步判別［6-9］。

1 方案設計

1.1 模型建立

針對篩選得到的校區建筑設計圖（圖1-圖3，中心區域為圖書館、2號教學樓、10號教學樓，之間區域為本次研究重點區域）建立校區幾何模型。對部分建筑的幾何外觀進行了合理的取舍，主要包括：忽略圖書館入口處臺階的影響，采用平均高度的大臺階進行近似；忽略大樓頂部的部分細節和大樓東西兩側的附屬結構；教學樓和其他建筑物忽略了部分尺度小于1 m的結構和樓頂部的部分細節；忽略部分教學樓連接過道的鏤空結構等［9］。

上述簡化基于以下考慮：目標風場為近地面（0～4 m），大樓頂部細節對近地影響可以忽略；部分過小的結構（小于1 m）可能會導致網格量大量增加，在增加精度有限的情況下大大增加了計算量。

圖1 浙江理工大學下沙校區建筑設計圖（總圖）

圖2 浙江理工大學下沙校區總體效果圖

圖3 浙江理工大學圖書館（剖面立面圖）

1.2 數值模擬

對于大氣邊界層的處理，參考杭州氣象局統計資料，選取若干個特定工況，進而簡化為以特定工況作為邊界和定解條件的數值計算問題。根據杭州市風力風向玫瑰圖所得到的數據，春夏盛行東南風，秋冬盛行西北風，同時考慮到該校區并非正南北向建設，故采用風向為春夏南偏東60°、秋冬北偏西30°；參考蒲福風級定義，采用的風速工況為4、6、8、10、12、14 m/s。根據行人高度和建筑群特點，垂直高度觀測點分別為1、2.5、3.5 m和7 m；根據行人高度和污染物低空區域擴散特點，垂直高度觀測點分別為1、2.5、3.5 m和5 m。

1.2.1 網格劃分共劃分了三種網格（表1），以采用119萬網格數的網格模型為主，其他網格作為輔助。計算域尺寸為東西向1 000 m，為x軸，東為正；南北向600 m，為y軸，北為正；垂直方向500 m，上為正。網格劃分采用GAMBIT軟件進行。具體網格如圖4、圖5所示。

表1 網格模型參數

圖4 119萬網格數網格示意圖

圖5 218萬網格數網格建筑物表面網格

1.2.2 入流邊界條件

平坦區域的垂線流速分布一般通過冪次函數給出，垂直分布的湍流能量k（z）可以通過風洞模擬或者對周邊相應環境的觀察得到，也可通過建筑與載荷中垂直剖面的湍流強度的經驗公式。對于入流邊界條件建議采用文獻［10］所提出的方程組。其中通過假設一個對于高度恒定的剪切應力來定義空氣邊界的U（z），k（z）和ε（z）在垂直方向上的分布：

其中，Cμ是模型常數（取0.09），κ是卡門常數（取0.3），U*ABL是空氣邊界層的摩擦流動流速，采用下式計算：

其中，Uh是參考高度h處的特征速度。

如果計算區域足夠大，則頂部和側面邊界條件對于目標建筑物周邊的計算結果并沒有顯著影響。在使用大計算區域的同時采用黏壁條件（法向速度分量及切向速度分量的法向梯度設置為0）可以使得計算更加穩定。

1.2.3 單相流數值計算參數

數值計算采用的CFD軟件為FLUENT6.2.3，借助服務器進行并行計算。嘗試多種算法組合后，綜合考慮計算效率、計算精度，采取算法的具體設置如圖6所示。

計算中采用基本方程與湍流方程聯列求解?；痉匠虨榛趬毫Φ娜S穩態隱式方程；湍流模型采用標準k-ε模型；采用SIMPLEC算法，其中湍流相關求解采用二階迎風格式以保證較好的精度。

圖6 Solver設置和湍流方程設置

其中春夏設置東南兩側及天空為入流邊界，西北兩側為出口邊界；秋冬設置西北兩側及天空為入流邊界，東南側為出口邊界。為了將重力對計算的影響考慮在內，設置運行條件中Z向加速度為-9.8 m/s2，設置壓力為一個標準大氣壓。為了保證計算結果的精確性，同時考慮到大網格對算法精度的影響，本研究中將目標數值的殘差設定為1e-5，epsilon的殘差為1e-4。

1.2.4 多相流數值計算參數

與單向流計算相比，計算方程數將劇增，因而此處設定的殘差為0.001。計算中采用基本方程、多相流方程與湍流方程聯列求解?；痉匠虨榛趬毫Φ娜S非穩態隱式方程；湍流模型采用標準k-ε模型；采用多相流耦合的SIMPLE算法，其中湍流相關求解采用二階迎風格式以保證較好的精度；多相流計算采用Eulerian模型。在對污染物擴散進行模擬的多相流計算中，設定phase-2為次要相，即污染物PM2.5，半徑為2.5μm，設置入流與出流邊界中第二相的體積分數均為1e-5，即表示大氣中均勻富含該污染物。

2 計算結果

計算選用服務器列陣進行相關求解。對每個工況采用上述算法進行數值計算，達到相應殘差要求后即視為已經收斂，后處理軟件選用TECPLOT。限于篇幅本文僅就 “春夏季東南風 30°，風速10 m/s，z=1 m、5 m、7 m”的模擬情況做簡要圖示，詳細計算模擬情況參見文獻［11］。

2.1 春夏季東南風風環境模擬概況

以“東南風30°，風速10 m/s”為例，z=1 m、7 m處風速相關結果見圖7-圖11。

圖7 z=1 m，整體速度云圖

圖8 z=7 m，整體速度云圖

圖9 y=80 m，目標區域速度云圖

圖10 y=80 m，目標區域速度矢量圖

圖11 x=118 m，z=3 m，測量線速度剖面

2.2 春夏季東南風污染物模擬概況

以“東南風30°，風速10 m/s”為例，z=1 m、5 m處污染物擴散相關結果見圖12-圖15。

圖12 z=1 m污染物體積分數云圖

圖13 z=1m污染物速度云圖

圖14 z=5 m污染物體積分數云圖

圖15 z=5 m污染物速度云圖

3 結果驗證與分析

3.1 結果驗證

采用數字式風速儀對目標區域的風速進行了實地測量：架著風速儀在某幾個點上分別測量東西向和南北向的速度分量，測量過程中，由于難以實現速度剖面要求同時測量這一條件，同時考慮測量是為了定性分析速度變化趨勢，以驗證此處是否存在渦結構。故采用了一定的近似處理，即對于每一個測量點，分別對x和y方向測定3次，其中對于3次測量的方差大于1的數據組，再測量一組，以保證具有普遍性。最后速度值通過平方和開方得到。

就春夏兩季的實地測量值與模擬值（x=118 m，z=3 m，50 m＜y＜90 m）進行對比，如圖16所示。圖16可見，實地測量的速度剖面與數值模擬得到的速度剖面具有相似的趨勢，數值模擬較好地模擬了實際的風環境。

圖16 測量線速度剖面及擬合注：52 m處是全局坐標下的，即2號樓北側立面，由于邊界層效應，這里的風速可以認為是0。

3.2 結果分析

3.2.1 模擬風環境評價

數值模擬表明：在春夏季盛行東南風的情況下，目標區域（即圖書館、2號教學樓、10號教學樓之間的空間）會產生一個明顯的渦流，同時2號教學樓北側立面與10號教學樓南側立面所形成的狹長風道，進一步加大了相關區域的風速。而在秋冬季盛行西北風時，由于東北角的8號教學樓的阻塞作用，通往目標區域的空氣流速明顯下降，使得目標區域并無明顯的渦流，且速度梯度小、風速平穩，但由于圖書館與2號教學樓在來流方向上的投影有所重疊，使得2號教學樓北側里面會產生局部高壓，并產生一定的側風。該目標區域將常年出現較大混亂氣流。這個現象與實際調查的結果基本一致。

根據速度云圖發現，春夏季2號教學樓與10號教學樓之間形成的風道加速了目標區域的風速，而秋冬季圖書館背面的圓弧結構對來流具有一定的導流作用，加之圖書館與10號教學樓之間的風道也加速了目標區域的風速。建議改進方案：在兩個風道的入口處設置景觀墻、景觀樹木等方式來適當阻擋強風。

3.2.2 模擬風環境污染物流動評價

數值模擬表明：a）不同的風速對于污染物的分布影響不大；b）由于重力的影響，近地面的污染物濃度略高于高空污染物濃度；c）污染物傾向于在建筑物的迎風面高壓區聚集。

污染物的流動情況與空氣略微有區別，加之重力的影響，可能在校區少數區域出現污染物的聚集。通過對比污染物速度云圖和污染物體積分數云圖可以看到：在污染物流動速度較低的區域往往擁有著相對較高的污染物濃度（體積分數）。建議改進方案：適當考慮增加目標區域的風速（引導部分風入流等）以提高污染物的清理能力，但是較高的風速又會導致行人高度風環境的惡化，因而需要在兩者之間尋求一個平衡點。

4 結 語

通過對行人高度風環境的數值模擬，評估了相應的風環境，初步了解了空氣中污染物在行人高度的擴散情況。分析表明：模擬情況與實地測量情況具有可比性；目標區域風場將產生較大混亂氣流；不同的風速對于污染物的分布影響不大，污染物傾向于在建筑物的迎風面高壓區聚集。

在上述工作的基礎上以后可做進一步的改進：對網格進行進一步優化，同時部分考慮添加邊界層，提高近地面湍流模擬的精度；以及進行區域內有源污染物擴散的穩態和非穩態分析。

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［11］趙牧野.基于CFD的建筑群空氣污染物擴散分析［D］.

杭州：浙江大學航空航天學院，2012.

Analysis and Evaluation Based on CFD of Wind Environment at Pedestrian Height of Campus Buildings

FU Jun1，ZHAO Mu-ye2，LIANGYue-an1
（1.School of Civil Engineering and Architecture，Zhejiang Sci-Tech University，Hangzhou 310018，China；2.School of Aeronautics and Astronautics，Zhejiang University，Hangzhou 310027，China）

Planning of campus buildings shall take human comfort into consideration.With investigation objects of central buildings in Zhejiang Sci-Tech University Xiasha Campus，this paper analyzes and evaluates the wind environment and air pollutant diffusion at pedestrian height nearby，calculates various influencing factors by fluid numerical simulation technology CFD，and finally gives recommendations for evaluation and optimization.Analysis shows that：the simulated conditions are comparable to field measurement conditions；wind field of target regions will generate great chaotic airflow；different wind velocities have little influence on the distribution of pollutants，and pollutants tend to gather in high-pressure regions at the windward side of buildings.

campus buildings；pedestrian height；wind environment；CFD；analysis and evaluation

TU224.3

A

（責任編輯：張祖堯）

2013-10-11

住建部2013年度項目（2013-k6-13）；浙江省2012年度省創項目（2012R401164）

傅 軍（1970-），浙江長興人，副教授，工學博士，從事土木工程結構工程方向研究。