Doctorandus/a PhD student

Naam: Shijie Cao

Partners

KU Leuven

Promotor / Supervisor

 Prof. dr. Johan Meyers

Samenvatting van het onderzoek / Summary of Research

Dit werk beoogt het opstellen van laag-dimensionele ventilatiemodellen op basis van CFD simulatiedata. Deze modellen laten toe de concentratiedistributies van polluenten binnenskamers snel en efficiënt te voorspellen. Dit faciliteert de controle en on-line monitoring van ventilatiesystemen. In dit werk worden ANSYS FLUENT en het open-source pakket OpenFOAM gebruikt als CFD-simulatiesoftware. Alle simulaties steunen bovendien opRANS (Reynolds-averaged Navier-Stokes)-modellen. Als eerste stap wordt de nauwkeurigheid van RANS-modellering voor binnenhuisventilatie onderzocht bij Reynoldsgetallen in het transitiegebied. De focus ligt op het effect van de turbulente inlaatcondities op de luchtstroming en de dispersie van polluenten binnenskamers. Een eenvoudig ventilatieprobleem waarinde dichtheid constant verondersteld wordt, dient daarbij als referentiestudie. In de referentiestudie worden twee turbulentiemodellen toegepast: een laag-Reynoldsgetal k-¦Å model en het SST k-¦Ø model. Wanneer we naar de snelheidsvelden kijken, merken we dat de invloed van de turbulentelengteschalen aan de inlaat klein is. De invloed van de turbulentie-intensiteit (vari?rend tussen 2 % en 30 %) is daarentegen merkelijk hoger, in het bijzonder nabij het separatiepunt van de inlaatstroming langsheenhet plafond. Wat betreft de dispersie van polluenten, stellen we vast dat variaties in de turbulente lengteschalen aan de inlaat aanleiding geven tot polluentconcentratieverschillen tot 20 %. Variaties van de turbulentie-intensiteit aan de inlaat kunnen bovendien verschillen veroozaken tot een factor twee. Deze bevindingen benadrukken het belang van realistische randvoorwaarden in turbulentiemodellen. Als tweede stap ontwikkelen we lineaire laag-dimensionele ventilatiemodellen voor polluentbronnen onder stationaire condities. De eerder onderzochte RANS-modellen dienen daarbij als benchmark-studie. Voor de afleiding van het lineair laag-dimensioneel model uitgaande van de ventilatietransportvergelijkingen (i.e.de Navier-Stokesvergelijkingen aangevuld met een transportvergelijking voor de polluentconcentraties), maken we gebruik van discrete Green's functies. We tonen aan dat de stromingsvergelijkingen ontkoppeld kunnen worden van de polluentconcentratievergelijking wanneer de massafluxratio ¦Á (de verhouding van het massadebiet lucht m ?_a tot het massadebiet polluent m ?_p) groot is. In dat geval is het mogelijk een laag-dimensionele discrete voorstelling van de Green's functie van de concentratieverdeling op te stellen via numerieke simulaties of experimenten. Zo ontstaat een lineair model dat toelaat de concentratieverdelingen te reconstrueren voor een willekeurige distributie van pollutiebronnen. We herbekijken het ventilatieprobleem waarbij dichtheid constant verondersteld werd en leiden discrete lineaire ventilatiemodellen voor de concentratie af, om ze uitendelijk te vergelijken met gekoppelde RANS-simulaties. Tenslotte presenteren we ook een foutenanalyse voor dit discrete lineaire ventilatiemodel. In een volgende stap wordt de geldigheid en toepasbaarheid van lineaire ventilatiemodellen voor zware-gas dispersie (dichtheids-/drijfvermogeneffecten) onderzocht. Het effect van het drijfvermogen wordt in rekening gebracht in de turbulente bronterm om een correct diffusiegedragte verkrijgen. Een laag-Reynolds k-¦Å model wordt aangewend en de bronterm voor het drijfvermogen wordt uitgedrukt op basis van de veralgemeende gradi?nt-diffusie-hypothese. We besluiten dat de stromingsvergelijkingen van de concentratievergelijking ontkoppeld kunnen worden wanneer de massafluxratio

Volledige tekst van het doctoraat / full text

Examencommissie / Board of examiners

  •   Prof. dr. Johan Meyers (promotor)
  •   Prof. dr. ir. Hugo Hens (voorzitter/chairman)
  •   Prof. dr. ir. Dirk Saelens (secretaris/secretary)
  •   Prof. dr. ir. Martine Baelmans
  •   Prof. dr. ir. Bert Blocken
  •   Prof. dr. ir. Lieve Helsen
  •   Prof. dr. ir. Bart Nicolai