基于CFD模拟优化的超低阻高中效过滤器气流分布性能分析
概述
高效空气过滤器（High-Efficiency Particulate Air Filter, HEPA）及其中效过滤器（Medium Efficiency Filter）在洁净室、医院、制药厂、半导体制造车间等对空气质量要求较高的场所中发挥着至关重要的作用。随着能源成本上升和绿色建筑理念的推广，降低过滤器运行阻力以减少风机能耗成为研究热点。近年来，计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）技术被广泛应用于空气过滤设备的结构优化与性能预测中，尤其在超低阻高中效过滤器的设计中展现出巨大潜力。
本文基于CFD数值模拟方法，系统分析了一款新型超低阻高中效过滤器内部气流分布特性，探讨其在不同工况下的压降、速度均匀性、湍流强度等关键参数，并通过实验验证模拟结果的准确性。同时，结合国内外最新研究成果，提出优化设计方案，为高性能空气过滤器的研发提供理论支持与工程指导。
1. 超低阻高中效过滤器简介
1.1 定义与分类
根据中国国家标准《GB/T 14295-2019 空气过滤器》以及国际标准ISO 16890:2016，空气过滤器按效率分为粗效、中效、高中效和高效四类。其中：
- 中效过滤器：对粒径≥0.4μm颗粒物的计数效率为60%~80%；
- 高中效过滤器（E10–E12级）：计数效率达到80%~95%，常用于净化空调系统的中级过滤环节。
“超低阻”是指在保证过滤效率的前提下，显著降低气流通过滤材时的压力损失（压降），从而减少系统风机功率消耗，提升整体能效比。
1.2 核心技术指标
| 参数名称 | 典型值范围 | 测试标准 |
|---|---|---|
| 额定风量（m³/h） | 1000–3000 | GB/T 14295 |
| 初始阻力（Pa） | ≤80 Pa | ISO 16890 |
| 过滤效率（≥0.4μm） | ≥85% | EN 779:2012 / ISO 16890 |
| 面风速（m/s） | 0.8–1.5 | ASHRAE 52.2 |
| 容尘量（g/m²） | ≥300 | JIS Z 8122 |
| 使用寿命（h） | 3000–6000 | 实际运行条件 |
注：本研究对象为某型号F8级高中效袋式过滤器，采用聚酯无纺布复合滤料，六袋设计，尺寸为592×592×450 mm。
2. CFD模拟方法与建模流程
2.1 CFD技术原理
CFD是利用数值方法求解纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes Equations）来模拟流体流动行为的技术。其基本控制方程包括质量守恒方程、动量守恒方程和能量守恒方程。对于不可压缩稳态流动，可简化为：
$$
nabla cdot vec{V} = 0
$$
$$
rho (vec{V} cdot nabla)vec{V} = -nabla p + mu nabla^2 vec{V} + vec{f}
$$
其中，$vec{V}$为速度矢量，$p$为压力，$rho$为密度，$mu$为动力粘度，$vec{f}$为体积力。
在过滤器内部流动模拟中，需引入多孔介质模型（Porous Medium Model）以等效滤料的阻力特性。
2.2 几何建模与网格划分
使用SolidWorks建立三维几何模型，包含外壳、均流网、滤袋支架及六个并列滤袋结构。随后导入ANSYS Fluent进行前处理。
- 网格类型：非结构化四面体网格 + 边界层加密；
- 网格总数：约280万单元；
- Y+值控制：< 5，确保近壁面分辨率满足k-ε湍流模型要求；
- 独立性验证：分别测试180万、230万、280万、320万网格下的出口平均速度偏差小于2%，确认网格收敛。
2.3 边界条件设置
| 边界类型 | 设置参数 |
|---|---|
| 入口边界 | 速度入口（Velocity Inlet），设定面风速1.2 m/s |
| 出口边界 | 自由出流（Outflow） |
| 壁面条件 | 无滑移边界，标准壁面函数 |
| 多孔介质区域 | Darcy定律参数： Darcy渗透系数 $K_1 = 8.5×10^{-10}$ m² Inertial阻力系数 $K_2 = 1.2×10^5$ 1/m |
| 湍流模型 | Realizable k-ε模型 + Enhanced Wall Treatment |
多孔介质参数依据滤材厂家提供的压降-风速曲线拟合获得（参考Zhang et al., 2021《Aerosol Science and Technology》）
3. 气流分布性能分析
3.1 速度场分布特征
图1展示了过滤器横截面上的速度云图（z=225 mm处）。可以看出：
- 入口段存在明显射流效应，中央区域速度偏高；
- 经过均流网后，气流趋于均匀；
- 各滤袋进风量差异小于12%，优于传统设计的18%–25%（Li & Wang, 2020，《暖通空调》）；
进一步提取各袋进风口中心线速度数据如下表所示：
| 滤袋编号 | 进口平均速度（m/s） | 相对偏差（%） |
|---|---|---|
| 1 | 1.18 | -1.7 |
| 2 | 1.21 | +0.8 |
| 3 | 1.23 | +2.5 |
| 4 | 1.22 | +1.7 |
| 5 | 1.19 | -0.8 |
| 6 | 1.17 | -2.5 |
| 平均值 | 1.20 | — |
数据表明最大偏差出现在边缘袋（第6袋），主要受边壁效应影响。
3.2 压力分布与阻力特性
沿气流方向的压力变化如图2所示。总压降为73.6 Pa，其中：
- 入口至均流网段：ΔP₁ ≈ 8.2 Pa（占11.1%）
- 均流网自身阻力：ΔP₂ ≈ 6.4 Pa（8.7%）
- 滤袋穿透阻力：ΔP₃ ≈ 59.0 Pa（80.2%）
该结果较同类产品降低约18%（对比文献Xu et al., 2019, Building and Environment 中报告的平均90 Pa）。
表：不同风速下压降实测与模拟对比
| 面风速（m/s） | 实验压降（Pa） | CFD模拟值（Pa） | 误差率（%） |
|---|---|---|---|
| 0.8 | 38.5 | 37.2 | -3.4 |
| 1.0 | 52.1 | 51.6 | -0.96 |
| 1.2 | 73.6 | 73.9 | +0.41 |
| 1.5 | 112.3 | 114.7 | +2.14 |
误差控制在±3%以内，验证了CFD模型的可靠性。
3.3 湍流强度与流动稳定性
湍流强度定义为：
$$
Tu = frac{sqrt{frac{2}{3}k}}{U_{avg}} times 100%
$$
在滤袋入口前50 mm处截面进行统计，结果显示：
- 最大湍流强度出现在袋口拐角区域，达32%；
- 主流区域平均湍流强度为14.6%；
- 经过滤料后迅速衰减至<5%，有利于减少二次扬尘风险。
研究表明，过高的湍流会加剧粒子绕流逃逸概率（Kim & Lee, 2018, Journal of Aerosol Science），因此需通过导流板优化抑制局部涡旋。
4. 结构优化方案设计
为进一步改善气流均匀性和降低阻力，提出以下三项改进措施：
4.1 导流板形状优化
在入口与均流网之间增设弧形导流板，引导气流向两侧扩展。对比三种形状：
| 导流板类型 | 出口速度不均匀度（%） | 总压降（Pa） |
|---|---|---|
| 无导流板 | 16.3 | 73.6 |
| 直板型 | 13.1 | 71.8 |
| 弧形曲面 | 9.4 | 70.2 |
弧形导流板使边缘袋进风量提升约11%，有效缓解“中间强、两边弱”的问题。
4.2 滤袋间距调整
传统等距布置易导致中间袋“抢风”。采用非对称布局：
- 中间两袋间距：130 mm
- 外侧递增至145 mm
CFD结果显示，此设计使各袋流量标准差从0.041降至0.028，均匀性提高31.7%。
4.3 多孔介质梯度设计
借鉴仿生学思想（参见Liu et al., 2022, Bioinspiration & Biomimetics），将滤料分为三层：
| 层次 | 纤维直径（μm） | 孔隙率（%） | Darcy系数（×10⁻¹⁰ m²） |
|---|---|---|---|
| 进风层 | 18 | 82 | 10.2 |
| 中间层 | 14 | 76 | 7.5 |
| 出风层 | 10 | 70 | 5.1 |
这种渐变结构可实现“预捕集—主过滤—精整”三级功能，既降低初始阻力，又提升容尘能力。实验测得全生命周期平均阻力下降15.3%。
5. 实验验证与对比分析
5.1 测试平台搭建
依据GB/T 14295-2019标准，在国家空调设备质量监督检验中心搭建测试台：
- 风洞尺寸：1000×1000 mm²
- 风速测量：TSI VelociCalc Plus 9565-P，精度±0.015 m/s
- 压差传感器：Setra 264，量程0–250 Pa，精度0.25% FS
- 颗粒物发生器：ATM-241，NaCl气溶胶，CMD≈0.4 μm
每组工况重复三次取均值。
5.2 性能对比（优化前后）
| 项目 | 原始设计 | 优化后设计 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 额定风量下阻力（Pa） | 73.6 | 62.3 | ↓15.3% |
| 出口速度不均匀度（%） | 16.3 | 8.9 | ↓45.4% |
| 过滤效率（≥0.4μm） | 86.7% | 87.2% | ↑0.5pp |
| 初始阻力增长率（%/100g） | 1.82 | 1.53 | ↓15.9% |
| 声功率级（dB(A)） | 58.3 | 56.1 | ↓2.2 dB |
尽管效率提升有限，但更低的阻力增长速率意味着更长的更换周期和更低的运维成本。
6. 国内外研究进展综述
6.1 国内研究动态
清华大学王宗山团队（2021）采用大涡模拟（LES）研究了折叠式HEPA滤芯内的局部再悬浮现象，指出褶皱深度与节距比应控制在0.6–0.8之间以避免死区形成（Wang et al., 中国环境科学）。同济大学李俊教授课题组（2020）开发了基于遗传算法的过滤器逆向设计系统，实现了阻力与效率的帕累托最优。
此外，中国建筑科学研究院牵头编制的《绿色高效空气净化设备评价标准》T/CECS 897-2021明确提出：“F7及以上级别过滤器在额定风量下初阻力不应超过80 Pa”，推动行业向低阻化发展。
6.2 国外先进技术
美国ASHRAE Research Project RP-1747（2020）系统评估了12种商用中效过滤器的能耗表现，发现采用纳米纤维涂层的复合滤材可在保持效率的同时降低30%压降（Morey et al., HVAC&R Research）。
德国弗劳恩霍夫研究所（Fraunhofer IBP）开发了“智能过滤器”原型，集成微型压力传感器阵列，实时反馈各区域堵塞状态，并通过CFD数据库匹配最佳清洗时机（Schmidt & Becker, 2021, Energy and Buildings）。
日本松下公司推出的“Nanoe™ X”系列过滤模块，结合静电增强与低密度滤材，实现F9级效率下仅65 Pa初阻，已在东京奥运会场馆中应用（Panasonic Technical Review, 2022）。
7. 应用场景与经济性分析
7.1 典型应用场景
| 场所 | 需求特点 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 医院手术室 | 高洁净度、低菌落数 | F8+F9组合，超低阻前置 |
| 数据中心 | 连续运行、节能优先 | F7级低阻过滤器，年节电可达18% |
| 生物实验室 | 防泄漏、高可靠性 | 带密封槽的金属框低阻滤网 |
| 商业楼宇 | 成本敏感、维护便捷 | 可清洗初效+超低阻中效 |
7.2 经济效益测算
以某20000 m²写字楼空调系统为例：
- 总风量：120,000 m³/h
- 原用中效过滤器阻力：90 Pa
- 改用超低阻过滤器后阻力：62 Pa
- 风机效率：65%，电价：0.8元/kWh
- 年运行时间：300天×16小时 = 4800 h
节省功率：
$$
Delta P = 28,text{Pa},quad Q = 33.3,text{m}^3/text{s}
$$
$$
Delta W = frac{Q cdot Delta P}{eta} = frac{33.3 times 28}{0.65} ≈ 1435,text{W}
$$
年节电量：
$$
1.435,text{kW} times 4800,text{h} = 6888,text{kWh}
$$
年节约电费：
$$
6888 × 0.8 = 5510.4,text{元}
$$
若系统配备20台AHU，则全年节省超11万元，投资回收期不足两年。
8. 挑战与未来发展方向
尽管CFD辅助设计已取得显著成效，但仍面临若干挑战：
- 多尺度耦合难题：宏观设备级模拟难以精确反映微米级纤维间的粒子沉积过程；
- 老化模型缺失：现有CFD多基于清洁状态，缺乏动态积尘导致阻力上升的预测能力；
- 材料各向异性：部分滤材在横向与纵向渗透率差异显著，需发展张量型多孔介质模型；
- 人工智能融合不足：虽有学者尝试使用神经网络替代求解器（如Guo et al., 2023, Nature Machine Intelligence），但在工业级复杂几何中泛化能力有限。
未来发展趋势包括：
- 构建“数字孪生”过滤器系统，实现在线监测与仿真联动；
- 发展基于机器学习的快速响应代理模型（Surrogate Model）；
- 推广可持续材料（如可降解PLA滤纸）与模块化快装结构；
- 探索主动式气流调控技术（如微型风扇阵列均流）。
参考文献
- GB/T 14295-2019《空气过滤器》. 北京: 中国标准出版社, 2019.
- ISO 16890:2016. Air filters for general ventilation – Classification, performance assessment and marking. Geneva: ISO, 2016.
- Zhang Y., Liu X., Chen J. Pressure drop prediction of fibrous air filters using CFD and porous media approach. Aerosol Science and Technology, 2021, 55(4): 432–445.
- Li H., Wang R. Flow distribution optimization in multi-pocket filters using computational fluid dynamics. 暖通空调, 2020, 50(7): 67–72.
- Xu M., Zhao B., Chen Q. Energy-saving potential of low-resistance filters in HVAC systems. Building and Environment, 2019, 152: 145–154.
- Kim S., Lee K. Effect of turbulence on particle penetration through fibrous filters. Journal of Aerosol Science, 2018, 125: 1–12.
- Liu Z., Zhang T., Wang Y. Biomimetic design of gradient porous structures for high-efficiency filtration. Bioinspiration & Biomimetics, 2022, 17(3): 036012.
- Morey P.R. et al. Performance evaluation of low-pressure-drop air filters. HVAC&R Research, 2020, 26(2): 112–125.
- Schmidt A., Becker R. Smart monitoring of air filter clogging using integrated sensors. Energy and Buildings, 2021, 231: 110589.
- Panasonic Corporation. Nanoe™ X Technology White Paper. Osaka: Panasonic, 2022.
- 王宗山, 刘洋. 折叠式高效过滤器内部流动特性的LES模拟. 中国环境科学, 2021, 41(5): 2105–2113.
- 李俊, 陈伟. 基于GA-CFD联合优化的空气净化器风道设计. 同济大学学报, 2020, 48(10): 1423–1430.
（全文约3680字）
