0 引言

换热器广泛应用于机械、电力、暖通空调等领域，其性能的优化能够提高换热过程中能源的利用率，基于热力学第二定律的换热器的建模和分析方法，特别是最小熵产方法，已经成为换热器设计理论的重要内容[1-3]。但Bejan对逆流换热器的分析表明[4]，逆流换热器的有效度有时反而随熵产数的增大而增大，此现象称为“熵产悖论”[5-6]。过增元等[7]认为熵产是表征热功转换能力的物理量，而在换热器设计中人们更关心热量传递的速率或者效率的问题。通过热电比拟的方法，过增元等[7-8]创造性地提出了火积的概念，用于描述物体传递热量的总能力。在不可逆导热过程中，火积是耗散的，火积的耗散越多，表明不可逆性越高[9]。文献[10]以用于不同目的的换热器为例，说明了熵产极值原理和火积耗散极值原理在换热器参数优化中的适用性。

以往的文献只提出火积耗散原理在有限温差和质交换[11-15]或者有限温差和压差这两方面的应用[16-18]，本文在前人工作的基础上，在换热器发生质交换（湿工况）时将上述三个因素都考虑进去，得出了换热器中有限温差，流体阻力以及质交换引起的火积耗散表达式，并研究火积耗散理论在湿工况下套片式翅片管换热器中的应用，将优化结果与换热器传统效能、传热单元数指标进行对比，并与实验数据相对照，表明换热器火积耗散的优化效果。

1 火积耗散理论

1.1 流体传热引起的火积耗散

设换热器的入口流体温度为Ti，流体出口温度为To，热容流量为Ch=mc cp的热流体流经换热器，热容流量为Cc=mc cp的冷流体流经换热器。

过增元等人[8]提出了新的物理量——火积，Eh，来描述系统/物体向外界传递热量的能力：

 

式中：m，cp和T分别为质量流率，定压比热容和温度。

换热器内传热过程的火积耗散率Eh可由入口火积减去出口火积得到：

1.4.5 BALF和血清肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor -α, TNF-α)浓度测定 采用ELISA法检测BALF上清液和血清中的TNF-α浓度，试剂盒购自上海森雄科技实业有限公司。

 

对于套片式翅片管换热器，雷诺数定义：

1.2 流体阻力引起的火积耗散

当换热器中的两流体均为理想流体时，由流体阻力引起的热力学火积耗散率为[16]：

 

当两流体均为不可压缩流体时，有：

 

当流体1为理想流体，2为不可压缩流体时，流体阻力引起的火积耗散率可表达为：

诊断原则：HIV/AIDS的诊断需结合流行病学史（包括不安全性生活史、静脉注射毒品史、输入未经抗HIV抗体检测的血液或血液制品、HIV抗体阳性者所生子女或职业暴露史等），临床表现和实验室检查等进行综合分析，慎重做出诊断。

 

1.3 质交换引起的火积耗散

对于湿空气来说，湿空气火积是由热量火积和湿度火积共同组成：

 

式中：Gh、Gd分别表示热量火积和湿度火积。

当取环境温度下的饱和空气为状态参考点时，水只具有热量火积，且等于湿空气热量火积Gh：

 

考虑湿空气凝结水量很小，故其热量火积忽略不计。假设湿空气饱和线呈线性[12]，则湿空气湿度火积（质量火积）表达式：

 

式中：Ta,dp表示湿空气的露点温度，与热量火积相似，它是文献[13]由潜热火积平衡方程定义而来，湿空气湿度火积耗散Gd：

 

式中：i，o分别表示入口和出口；T0表示环境干球温度；di、do分别表示进、出口空气含湿量，g/kg。

电能在输送过程中由于线路存在阻抗和感抗，会有一定的压降，线路过长或负荷过重时，线路压降较大，末端电压较低，严重影响用户的用电。具有“自适应”功能的串补技术应用于配电线路，综合考虑线路阻抗、线路容量、功率因素等信息，确定串补安装位置和电容器容抗值，有效提高配电线路电压，达到调压目的。

在分析湿工况下换热器火积耗散时，总火积耗散率E：

2.6.5 痴呆患者 痴呆患者术后无法配合制动，可能导致术后出血加重。甚至有些患者会自行拉扯导尿管导致严重出血和尿道损伤。术前应充分评估患者的精神状况。术后需要专人陪护并严格制动。

 

式中：E为换热器的总火积耗散率；m为质量流量；C表示热容流量；ρ为流体的密度；Δp表示压降。

采用文献[19]提出的火积耗散数来对火积耗散率进行无量纲化：

 

管内流体的换热系数αi

以最小火积耗散数为目标函数，应用遗传算法建立火积耗散数最小优化方法。

③治疗结束后:正确教导患者做好外阴及阴道内的卫生清洁工作,尤其是经期、流产后或炎症急性期内应禁止性生活[4],若无生育计划应做好科学避孕措施,并嘱其定期到院进行复诊。

对球杆系统整体做出合理假设如下：1)小球在导轨上作纯滚动运动，忽略小球和导轨之间的滑动及产生的摩擦；2)忽略带传动过程中的能量损失以及皮带的弹性性质所产生的位移和形变。则根据图4可得到以下关系：

值得关注的是，测试是在很低的SHR条件下（重量比1.02）进行，一般情况下会限制催化剂的活性和选择性。因此，预期测试中副产物生成量会升高，同时为了保持恒定的转化率需要高更高的入口温度。

2 管翅式换热器的优化设计

本文讨论热负荷给定情况下套片式翅片管换热器的优化设计（管道正三角形排列），已知的初始数据如表1所示（符号“-”代表未知数据）。由表1和遗传算法的特点，再结合国家标准和换热器特征[20]选取变量和约束条件及其变化范围如表2所示。

 

表1 换热器的已知数据

  

?

 

表2 设计变量及其变化范围和约束条件

  

?

2.1 理论分析

式中：下角标h，c分别代表冷热两种流体，下角标i，o分别表示入口和出口。

将1 250 mm2导线钢芯简化为圆棒模型处理，圆棒钢芯的材料属性以实际绞制钢芯等效计算，模型参数如表4所示。

 

式中：G 为流体的质量速度，kg·s-1·m-2；de为流道水利直径，m；μ 为流体动力粘度，Pa·s。

式中：αf为翅侧换热系数，G max为最小流通截面处的质量速度，kg·s-·1m-2；为翅片根部圆直径，m；nf为每单位长度上翅片数；Fb每根管单位长度上以翅根直径为基准的无翅片部分的面积，m2·m-1；Ff为每单位长度上翅片的表面积，m2·m-1；n为沿流动方向的管排数。

 

式中：Q为换热器的实际换热量，W。

 

压降表达式[21]：

 

式中：L 为水管长，m；ρ管道内流体密度，kg·m-3。

对于正三角形排列的翅片管换热器，翅片侧换热系数，摩擦系数和压降表达式[22]：

 

当 2300≤Re≤5×106时的摩擦因子 f[20]和 Nu数：

管外翅片效率的表达式：

 

式中：mhf为无因次翅高，；α为表面传热系数，W·(m2℃)-1；λf翅片材料的导热系数，设为 190W·(m℃)-1；h f和δf分别为翅片高度和厚度。

The method[21] used for determining the series resistance, Rs and shunt resistance, Rsh is from the drawing sketch of Rj against the biasing voltage[22]:

对于整张翅片管，当量翅高（错排）：

 

式中：L为翅片的长对边距离，m；B为翅片短对边距离，m。

忽略壁面和污垢热阻，基于热流体侧的总换热系数表达式为[22]：

 

式中：Kf为以翅片管外表面积为基准的传热系数，W·(m2℃)-1；λ为管材的导热系数，设为 390W·(m℃)-1；β为翅化比，β=Ff′/Fi；Fi和 Ff′分别为光管内表面积和翅片管外表面积，m2；η为翅片总效率，η=(Fb′+Ff'ηf)/Ff；Fb′以翅片根部为基准的无翅片部分的面积，m2；Ff′翅片管上翅片的表面积，m2；ζ为析湿系数。

基于热流体侧的传热单元数可表达为：

 

从上面的分析可见，ci是第i个缓冲器的调整数量的上界，因为ci在xi=0的时候也可以取1.相应的，所有ci的和是对于每个采样得到的调整数量的上界.这个上界可以表示为：

 

式中：η′为风机效率，η′′为泵效率。

风机和泵的功率[23]：

换热器的流动形式为逆流，且空气侧有相变，则换热器的有效度可表达为：

 

2.2 计算结果及讨论

设初始种群数目为200，最大迭代次数为200，以式（11）定义的火积耗散数为目标函数，选取某些代数中的最优个体为代表，则进化过程如图1所示。

承压浆配方：基浆50m3（密度1.80g/cm3）+1.5%中酸溶性桥塞堵漏剂+1.5%细酸溶性桥塞堵漏剂+1%雷特随钻堵漏剂+果壳类材料，总浓度10%。

  

图1 总火积耗散数相对于进化代数的变化

由图1可见，总火积耗散数在前10代大幅下降，从10代后下降趋势趋于缓慢，虽然中间有波动，但最终逐渐收敛于最优解，这也表现出遗传算法强大的寻优能力。在这个过程中换热器的有效度变化趋势如图2所示。

  

图2 随着总火积耗散数减小有效度的变化

从图2可知有效度随着总火积耗散数的减少先是大幅增加，虽中间有波动，后缓慢趋于最大值。图3为风机和泵功率随着总火积耗散数减小的变化，可以看出风机和泵功率随着总火积耗散的减少先是剧烈减少，后逐渐趋于缓慢，当总火积耗散数达到最小时，风机和泵功率也达到最小值。仔细观察图2可以看出，总火积耗散数在0.77附近效能增加，但对比图3、图4可以看出该处风机和泵功率也发生大幅增加，综合这些因素可以发现，随着总火积耗散数的减小，换热器的整体性能得到了改善。

  

图3 风机和泵功率随着总火积耗散数减少的变化

  

图4 传热单元数相对于总火积耗散数的变化

从图2，3和4可以看出，有效度，风机与泵的功率和传热单元数随着总火积耗散数减少的变化过程中有所波动，有效度和传热单元数有时会变大，风机和泵功率也会增加。换热器几何尺寸为自变量的微小的变化会引起效能，传热单元数，风机和泵功率的波动。同时随着总火积耗散数的减小，换热器效能增加和风机与泵功率减少换热器的整体传热性能得到提升，这对节约能源有重要意义。

为了进一步定量的说明优化的效果，表3给出了初始设计值（初始设计值采用文献[24]中数据）与优化后的结果。可以看出优化后换热器有效度增加23.33%，传热单元数增加27.78%，风机和泵功率减少77.82%。且阻力引起的火积耗散数下降幅度最大，为99.64%，这是因为优化后板间距由原来的2毫米变为5毫米，大大减少了流动阻力。质交换引起的火积耗散数下降幅度次之，为65.48%，传热引起的火积耗散数下降幅度最小，为18.63%。且风机和泵功率下降的幅度大于有效度和传热单元数增加的幅度。在本文研究的参数范围内，传热火积耗散数大于阻力火积耗散数，在整体不可逆因素中占有重要位置，湿度火积耗散数占28.51%，表明在湿工况换热器优化中，它是一个重要的优化对象，不可忽视。

 

表3 翅片管换热器初始值与优化后的结果

  

?

当不考虑湿度火积时，继续采用遗传算法得到总火积耗散数0.5463，温度火积0.5461，阻力火积耗散数0.0002。图5为三种火积耗散均存在和仅温度，压力火积耗散存在这两种情况下温度，阻力和湿度火积耗散数占总火积耗散的百分比。从图5中可以看出温度火积耗散占比例最大，当存在湿度火积耗散时，湿度火积耗散占据一定比例，阻力火积耗散所占百分比很小，分别为0.03%和0.04%，在文献[17]中，其阻力火积耗散占总火积耗散数0.06%，可以对比验证本优化方案的真实性和可靠性。

  

图5 温度火积、压力火积、湿度火积占总火积耗散数的百分比

  

图6 不同翅片间距换热器性能对照图

图6为模拟数据与实验数据对照图，其中实验数据采用文献[25]中数据，而文献数据采用文献[26]数据。从图6中可对比验证本文模拟数据，其中模拟与实验的摩擦因子最大误差12.12%，传热因子最大误差19.76%。需要指出的是实验数据和文献[26]以及本文模拟数据相比，传热因子与摩擦因子均偏大，主要原因是翅片间距的影响。

实验用换热器翅片间距较小，两侧壁面的粘性对流体的影响显著增加，从而一方面使得换热效果增强，另一方面由于壁面粘性和扰动作用使得换热器阻力增加。

3 结论

1）本文将换热器内火积耗散数归为传热引起的火积耗散数，阻力引起的火积耗散数和质交换引起的火积耗散数，并依据火积耗散极值原理以总火积耗散数最小为目标，在湿工况和给定热负荷下，采用遗传算法对工作流体为水和空气的套片式翅片管换热器进行优化。

文化资源、旅游资源有着较大的重合性，这些资源作为两个产业共同的生产要素，是产业融合的基础和前提。资源融合程度越强，产业融合发展的价值及意义也就越高。例如当前发展的如火如荼的特色古镇，文物遗存、当地独特的民风民俗和悠闲的生活氛围，对旅游开发都有所裨益，开发者往往不需要巨大的硬件投入，多是软性投入。

2）随着总火积耗散数的减少，换热器有效度增加，而风机和泵功率有了大幅降低，传热单元数有一定增加。传热引起的火积耗散数，阻力引起的火积耗散数和质交换引起的火积耗散数优化后比优化前均有所降低，且阻力引起的火积耗散数和质交换引起的火积耗散数降幅更大。在本文研究范围内，传热和质交换引起的火积耗散数大于阻力火积耗散数，在总火积耗散中占据重要部分。

3）本研究将质交换引起的火积耗散数引进来，在有质交换情况下，湿度火积耗散数占据一定的比例，不应忽略。本文提出的优化设计方法具有通用性，可以应用于其他不同类型的换热器优化设计。

第一，词频统计，在线检索COCA语料库，按词频从高到低排序；第二，高频词条提取，本研究中选取频次排列前100的词条进行分析，选定提取对象后整理数据，按照共现词素分析法要求将数据分别整理为txt.格式；第三，构式搭配分析，使用构式搭配分析方法，将Stefanowitsch和Gries教授所编写的程序脚本导入R，在R语言环境下进行运算，之后进行Fisher精确检验，统计出槽位中的动词与目标构式的关联强度；第四，语义聚类分析；第五，不同语域搭配特征对比。

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