基于CFD模型的大跨度温室自然通风热环境模拟*

张 芳，方 慧，杨其长，程瑞锋，张 义，柯行林，卢 威，刘 焕



基于CFD模型的大跨度温室自然通风热环境模拟*

张 芳，方 慧，杨其长，程瑞锋**，张 义，柯行林，卢 威，刘 焕

（中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业部设施农业节能与废弃物处理重点实验室，北京 100081）

大跨度温室作为一种新型南北走向的钢骨架覆膜温室，解决了传统日光温室土地利用率低、空间狭小的问题。为了研究在自然通风条件下大跨度温室的温度和气流场的分布规律，以及不同室外风速条件下通风口开度对大跨度温室温度和气流场的影响，利用计算流体力学（computational fluid dynamics, CFD）软件构建三维稳态大跨度温室模型，模拟自然通风条件下大跨度温室内的温度场和气流场，并采集典型晴天下通风口开启50%时大跨度温室内13个测点的温度，将各测点的测量值与模拟值进行比较，最后利用已验证模型模拟分析通风口开度（25%、50%、75%、100%）在不同室外风速（1、2、3、4 m·s-1）条件下的大跨度温室温度和气流场。验证结果表明：模型模拟值与实测值的绝对误差在0.2～2.8℃，均方根误差为1.6℃，最大相对误差为9.9%，平均相对误差为4.1%，表明模拟值与实测值吻合良好。模拟结果显示，温室顶部温度高，底部温度低；室外冷空气从西侧通风口进入，温室内西侧温度低于东侧；温室内平均风速从南到北逐渐减小；温室中部风速明显小于东西两侧。大跨度温室上通风口及侧通风口全开时，温室内温度分布较均匀。温室通风口开度一定时，温室内通风率与室外风速呈显著线性正相关。考虑温室内温度及风速对作物的影响，以降温为主要目的时，建议通风口开度取75%～100%，若室外风速大于3m·s-1且室内温度能满足作物生长，则建议通风口开度＜75%。

CFD模型；模型；温度场；气流场；通风率

日光温室是具有中国特色的温室结构类型，解决了中国北方地区的蔬菜供给问题，具有造价低、运行费用少、保温性好、效益高等优点[1]。但日光温室的土地利用率低，一般仅40%左右[2]，而且日光温室空间狭小，不利于实现机械化操作。为此，周升等[3]设计了一种大跨度保温型温室，其土地利用率高达90%左右，单体面积达1200m2，成功解决了日光温室土地利用率低，单体空间小的问题，具有很好的推广价值。

为了节约能源，大跨度温室采用国内外运用广泛的自然通风方式来调节温室内的环境平衡。自然通风过程中室内温度、气流速度及通风率受通风口位置、大小等影响。示踪气体法是研究自然通风过程中气流变化及通风率等常用的传统方式，Fatnassi等[4-8]利用示踪气体法研究了不同开窗角度及风速对温室内自然通风的影响，该方法能取得与温室通风率相关的模型和结论，但并不能反应温室内环境的时空分布，随着计算流体力学（computational fluid dynamics，CFD）的发展，CFD技术在温室自然通风研究过程中得到了广泛应用。

计算流体力学模拟是分析温室室内的空气流动和优化温室通风结构的有效工具。Okushima等[9]最早开始运用CFD模拟无作物的单跨度斜顶温室的环境；Kacira等[10-11]利用CFD技术分析了不同开窗配置形式对温室内的温度和气流分布的影响。随着CFD广泛应用于温室热环境模拟，国内外学者[12-21]利用CFD研究了不同通风方式和通风口配置以及室内有无作物等因素对不同温室内温度场和气流场的影响。但有关自然通风对大跨度温室内温度环境影响的研究成果尚未见报道。因此，本文在自然通风条件下对大跨度温室建立三维CFD数值模型，在两侧通风口开度为50%的条件下进行现场试验，用现场试验的温度值与CFD模型的模拟结果进行对比验证，通过验证的模型模拟不同风速和通风口开度下室内微气候环境的变化特点，以期探寻自然通风条件下大跨度温室的温度和气流场的分布规律，并分析通风口开度对大跨度温室温度和气流场的影响，为大跨度温室通风降温措施提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验温室

试验大跨度温室位于北京市顺义区大孙各庄镇中国农业科学院试验基地（40°13′N，116°65′E）。温室南北走向，长60m，东西跨度20m，脊高5m。采用拱形钢骨架结构，覆盖材料为单层PE塑料薄膜，厚度0.08mm，外保温材料为3cm厚自防水保温被。温室南墙为1cm厚中空PC阳光板；北墙内侧为厚12cm红砖，中间为厚10cm的聚苯板，外侧为厚24cm红砖。温室侧通风口的最大宽度为1.6m，顶部通风口的宽度为0.8m。大跨度温室截面如图1所示。

1.2 试验方法

试验测试时间为2016年4月23-27日。温室内种植作物为番茄，2015年9月1日定植，试验期间番茄处于拉秧前期，其叶面积指数较小，蒸腾作用很弱，因此忽略作物对温室内热环境的影响。试验期间温室两侧下通风口开度为50%，即80cm，两侧上通风口全开，宽度为80cm。

温室内外测点布置如图1所示。在温室内，距南墙15m截面上分3层布置13个温度测点，底层在离地面1.5m高处布置7个温度测点（P1-P7），中间层在离地面3m高处布置5个温度测点（P8-P12），上层在离地面4m高处布置1个温度测点（P13）；温室内外地面分别布置1个土壤温度测点（室内P14，室外P15）；在温室外，距离试验温室西墙20m、距地面6m高度处安装1个风速风向测点（W1），在风速仪安装杆上距地面1.5m布置1个温湿度自动记录仪(H1)测量室外温湿度，3m处布置1个太阳辐射测点（L1）。室外温湿度由HOBO温湿度记录仪（美国onset产）测量，温度测量范围-20～70℃，精度±0.35℃，湿度测量范围0～100%，精度±2.5%RH。室外风速和风向由S-WEST-A风速风向自记仪（美国产）测量，风速精度±0.1m·s-1，风向精度±5°。室内多点温度由铜-康铜热电偶（中国产）测量，精度±0.2℃。热电偶测量的温度及室外太阳辐射值由CR1000数据采集仪（美国产）完成，每5min记录一次，自动记录各传感器的数值。

1.3 数学模型

1.3.1 计算域与网格划分

计算域分为室外区域和室内区域。由于试验温室面积较大，计算时间较长，选取温室最南部空间30m（长）×20m（宽）作为温室流域。温室内的温度和气流受外界环境的影响，外流域一般要选取比温室体积更大的区域［200m（长）×140m（宽）×40m（高）］，以使模拟值更准确。在workbench16.0中的Geometry建立三维实体模型，以温室的东南角为原点（0，0，0），温室的正东方向为X轴负向，温室的正南方向为Z轴负向，高度向上为Y轴正向。利用ICEM将计算域进行结构化六面体网格划分，对温室内部通风窗口处及外流域靠近温室壁面处进行加密处理，总共创建4887851个网格和4770494个节点，温室的网格划分如图2所示。

1.3.2 CFD模型方程

（1）湍流模型

大跨度温室内的气体流动是以三大守恒方程（质量守恒方程、动量守恒方程和能量守恒方程）来描述的。自然通风条件下温室内空气流速较低，且流动过程中空气温度变化不大，其通风过程中温室内气体可视为定常不可压缩流体。假设近壁处气体流动符合标准壁面函数，温室自然通风过程中的室内气流为湍流，在模拟计算时采用标准k-ε湍流模型，则湍流运输方程[22]为

（2）

式中，ρ为流体密度（kg·m-3）；k为湍动能；t为时间（s）；µi、µj是速度xi、xj方向上的瞬时量（m·s-1）；µ为层流动力黏度，µt为湍流动力黏度，，Cµ为经验常数，Cµ=0.85；ε为湍流耗散率；Gk是由平均速度梯度引起的湍动能k的产生项；Gb是由浮力引起的湍动能k的产生项；YM是可压湍流脉动膨胀对总的耗散率的影响；Sk为用户自定义的源项，σk、σε为湍动能k和耗散率ε的有效湍流普朗特数的倒数。σk、σε、C1ε、C2ε为常量，根据文献[23]，σk=1.0，σε=1.3，C1ε=1.44，C2ε=1.92。

（2）辐射模型

太阳辐射是影响温室内温度和湿度场分布的重要因素，在模拟过程中应该考虑室内与室外的辐射传热过程，选择太阳射线跟踪法来加载太阳模型。离散坐标（discrete ordinates，DO）辐射模型采用灰带模型计算，可以计算灰体辐射与非灰体计算，故选用此辐射模型对塑料薄膜温室辐射换热求解。具体方程为[24]

（3）边界条件

温室围护结构、土壤、空气等的热物理特性参数[25]如表1所示。计算域包括大跨度温室室内区域和室外区域，对于六面体结构的室外流域，将来风面设置为（velocity-inlet）边界条件，根据2016年4月25日12：00的实测，室外风速为4.02m·s-1，风向为西偏北71.5°，将西北面设置为速度入口边界条件，将东南面设置为压力出口（pressure-outlet）边界条件；室外顶面设置为对称面（symmetry）边界条件；温室的围护结构和地面设置为壁面（wall）边界条件；温室内的通风口设置为内部（interior）边界条件。

表1 有关材料的热物理特性

（4）数据计算

本文计算求解器选择ANASYS FLUENT16.0，在计算过程中采用三维稳态方法求解控制方程，湍流模型选用标准k-ε方程，近壁面区域通过标准壁面函数法处理，控制方程采用基于有限体积的离散方法，离散格式为二阶迎风格式，使用SIMPLE算法求解，温室通风率根据后处理过程中的report计算。

2 结果与分析

2.1 温室内气温模拟结果验证

为了验证CFD模型的模拟效果，随机选择自然通风条件下1个典型晴天4月25日，利用12：00所测数据，温室外气温为31.5℃，室外地面温度31.9℃，风速4.02m·s-1，室内地面温度25.0℃，温室上通风口开100%，侧通风口开50%，模型边界条件输入参数如表2所示。将CFD模型模拟得到温室内13个测点的气温模拟值，与同期的测量值进行比较，结果见图3。由图可见，在冠层高度（1-7号测点，离地高度1.5m）位置，各测点实测气温略有差异，中心位置（测点4）温度最低，为29.2℃，向两边逐渐升高，靠近两壁（测点1和7）的温度达 31.0℃，与最低点相差1.8℃，冠层以上各点（测点8-13）平均温度为31.3℃，也普遍高出2.1℃。冠层高度（1-7测点）CFD模拟的气温也表现出与实测值相同的空间分布规律，但其差异相对较小，最低温度为31.5℃，可见，各点模拟值均略高于实测值，其中靠近温室中间位置的第4测点二者差异最大，达2.8℃，这是由于模拟过程中忽略了植物及大跨度温室顶部保温被遮阳的原因。总体上看，CFD模型在各测点上的模拟值与实测值的绝对误差在0.2～2.8℃，均方根误差为1.6℃，最大相对误差仅为9.9%，平均相对误差仅4.1%。两者差异较小，说明所建CFD模型有效，可以准确模拟温室内温度变化。

表2 边界条件设置

2.2 温室内热环境分布模拟结果分析

2.2.1 气温

对4月25日12：00自然通风条件下（上通风口开100%，侧通风口开50%，室外风速为4.02m·s-1）气温模拟结果进行分析，得到温室不同截面温度云图，以温室东南角为原点（0，0，0），温室正东方向为X轴负向，温室正南方向为Z轴负向，高度垂直向上为Y轴正向（图4）。图4a为沿温室南北方向距南墙5、15、25m纵向截面的温度云图，z=5、15及25m截面处的平均温度分别为305.4、305.5和305.5K，温室南北方向的温度分布较均匀，但是温室顶部与底部的温度有差异，从图4a可以看出，3个截面的顶部温度较高，由上到下温度逐渐降低，在近地面处温度最低。由于受到太阳辐射的影响，温室顶部的覆盖层吸收太阳辐射的热量，并通过对流换热向室内释放热量，使温室顶部的温度较高，而由于地面吸收热量，且接近通风口，该处空气与室外空气进行换热，故温度较低。图4b是沿温室东西方向距东墙5、10、15m纵向截面的温度云图，x=5、10及15m截面处的平均温度分别为305.8、305.4和305.2K，温室西侧的温度较东侧低，是因为侧进风口在温室的西侧，室外温度较低，气流流入温室内，温度相对较低。

2.2.2 气流速度

对4月25日12：00自然通风条件下气流速度模拟结果进行分析，得到温室不同截面的速度云图如图5所示。图5a显示了沿温室南北方向距南墙5、15、25m纵向截面的速度云图，z=5、15及25m截面处的平均速度分别为1.38、1.16和0.55m·s-1，从南到北温室内的平均风速逐渐减小，由于风向为西北方向，受到北墙的阻挡，距离北墙越近风速越小。图5b是沿温室东西方向距东5、10、15m纵向截面的速度云图，x=5、10及15m截面处的平均速度分别为0.93、0.88和1.26m·s-1，温室内风速在东西方向上表现为中间风速明显小于东西两侧的分布规律，这是由于通风口位于温室东西两侧，室外气流从西侧通风口进入室内，中部离通风口较远且受到温室顶部通风口的影响，在温室中部形成逆时针的涡流，故风速较小。

2.3 侧通风口开度对温室热环境的影响模拟

2.3.1 温室内平均温度

以2016年4月25日12：00室外气候参数为条件，保持温室上通风口开度不变（100%），模拟不同室外风速（1、2、3和4m·s-1）条件下不同侧通风口开度（25%、50%、75%和100%）时温室内部的温度。由图6可知，温室的平均气温a与冠层（植物高度0.7～1.5m）平均温度变化一致，差距为0～0.6℃，当侧通风口开度为25%时室内的平均温度明显高于侧通风口开度为50%、75%及100%，说明室外温度在31.5℃时，通风口开度越小，越难以降低室内温度。温室内的温度受室外风速和侧通风口的开度影响，随着室外风速的增大而降低，当室外风速小于3m·s-1时，温室内的平均温度受风速影响较大，不同侧通风口的温度相差5.8、3.9、3.3、3.2℃，当室外风速大于3m·s-1时，温室平均温度及冠层温度受室外风速影响较小，接近于室外温度31.5℃；随着温室的侧通风口开度增大而降低，当侧通风口开度小于75%时，温室内的平均温度受侧通风口开度的影响较大，当侧通风口开度大于75%时，温室平均温度及冠层温度受侧通风口开度的影响较小，温度相差0～0.2℃；从温室内的平均温度来看，温室降温效果最佳的侧通风口开度为75%～100%。

2.3.2 温室内平均气流速度

不同室外风速条件和侧通风口开度温室内部气流速度模拟结果见图7。由图可见，4种通风口开度对温室内平均气流速度的影响在不同室外风速条件下存在差异，冠层平均气流速度高于温室平均气流速度，这是由于温室通风口的高度与冠层高度一致，气流速度较大。当温室外风速为1m·s-1时，4种通风口开度的温室内平均气流速度极差为0.05m·s-1，这是由于室外风速较小，加之温室跨度较大，导致通风口开度对室内气流影响较小。当风速一定时，温室内平均气流速度随着通风口开度的增大而增加。温室内的平均气流速度还受室外风速的影响。对于番茄作物来说，适宜的温室内气流速度为0.5～1m·s-1[26]，由图7可知，为了满足番茄作物对气流速度的要求，当室外风速为1～3m·s-1时，温室的侧通风口开度建议为75%～100%；当室外风速为4m·s-1时，温室侧通风口开度建议为75%以下。

2.3.3 温室通风率

由图8可知，温室不同通风口开度及不同室外风速对通风率具有显著影响。温室通风口开度一定时，温室内通风率随着室外风速的增大而增大，且通风率与室外风速存在线性关系，4个方程的R2均为0.99，与Kacira等[27]的研究结果一致，说明温室内通风率受室外风速变化影响显著。而在相同的室外风速下，温室内通风率随着通风口开度的增大而增大，通风口开度为50%、75%及100%时温室内通风率分别为25%开度的1.7、2.6和3.3倍。由图8知，温室通风口开度为25%时，线性方程斜率较小，室外风速对温室内通风率的影响较小，随着温室通风口开度增大，室外风速对温室内通风率的影响逐渐增大。

3 结论与讨论

采用CFD技术模拟温室上通风口全开及两侧通风口开度为50%时温室内温度分布情况，模拟值与实测值的绝对误差在0.2～2.9K，均方根误差为1.6K，最大相对误差为9.9%，平均相对误差为4.13%，模拟值与实测值吻合良好，可将模型用于温室自然通风热环境模拟。

大跨度温室上通风口及侧通风口全开时，温室内温度分布较均匀，在不同风速条件下侧通风口开度为25%、50%、75%及100%时，1～4m·s-1温室内的平均温度及气流速度分别为35.5、34.0、33.3、33.3℃和0.52、0.63、0.67、0.75m·s-1，考虑温室内温度及风速对番茄作物的影响，番茄生长温度为10～33℃，当室外风速小于3m·s-1时，通风口开度建议为75%～100%，若室外风速大于3m·s-1且室内温度能满足作物生长，则通风口开度建议低于75%。

大跨度温室通风率与室外风速呈线性关系，通风率随着室外风速的增大而增加。当通风口开度较小时，通风率受室外风速影响较小，温室内的通风率受室外风速及通风口大小的共同影响。

大跨度温室自然通风模型的研究对模拟结果的验证仅限于温度测点的验证，未进行风速测点的验证，因此，对气流速度的分布只能提供理论研究。大跨度温室模型的建立，未考虑作物对温室内环境的影响，致使温度模拟值高于实测值，且作物对气流有一定的影响，后续将进一步优化模型参数，加入多孔介质及蒸腾模型来准确模拟温室内环境变化，进一步提高模型的准确性。此外，本实验风速超过3m·s-1及侧通风口开度大于75%时，对温室内温度影响不大，未找出具体的风速及侧通风口对温度变化的趋势转折点，且本实验未考虑顶通风口的大小，下一步研究将结合顶通风口和侧通风口开度的组合以分析温室内温度与气流变化的关系。

References

[1]孟力力,杨其长,王柟,等.日光温室热环境模拟模型的构建[J].农业工程学报,2009,25(1):164-170.

Meng L L,Yang Q C,Wang N,et al.Visual simulation model for thermal environment in Chinese solar greenhouse[J]. Transactions of the CSAE,2009,25(1):164-170.(in Chinese)

[2]魏琴芳,马骥.对日光温室发展中土地利用率的探讨[J].农业工程技术·温室园艺,2006,(8):22-23

Wei Q F,Ma J.The discussion of land utilization in the development of solar greenhouse[J].Agriculture Engineering Technology Greenhouse Horticulture),2006,(8):22-23.(in Chinese)

[3]周升,张义,程瑞锋,等.大跨度主动蓄能型温室温湿环境监测及节能保温性能评价[J].农业工程学报,2016,32(6):218- 225.

Zhou S,Zhang Y,Cheng R F,et al.Evaluation on heat preservation effects in micro-environment of large-scale greenhouse with active heat storage system[J].Transactions of the CSAE, 2016,32(6): 18-225.(in Chinese)

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[4]Fatnassi H,Boulard T,Bouirden L.Simulation of climatic conditions in full-scale greenhouse fitted with insect-proof screens[J].Agricultural & Forest Meteorology,2003,118(1-2): 97-111.

[5]Katsoulas N,Bartzanas T,Boulard T,et al.Effect of vent openings and insect screens on greenhouse ventilation[J]. Biosystems Engineering,2006,93(4):427-436.

[6]Wang S X,Wang X.Ventilation rate of various vents in plastic covered multi-span greenhouse[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2009,25(11): 248-252.

[7]Fatnassi H,Boulard T,Bouirden L.Development,validation and use of a dynamic model for simulate the climate conditions in a large scale greenhouse equipped with insect-proof nets[J]. computers & Electronics in Agriculture,2013,98(7): 54-61.

[8]方慧,杨其长,张义,等.日光温室热压风压耦合自然通风流量模拟[J].中国农业气象,2016,37(5):531-537.

Fang H,Yang Q C,Zhang Y,et al.Simulation on ventilation flux of solar greenhouse based on the coupling between stack and wind effects[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2016,37(5):531-537.(in Chinese)

[9]Okushima L,Sase S,Nara M.A support system for natural ventilation design of greenhouses based on computational aerodynamics[J].Acta Horticulturae,1989,248:129-136.

[10]Kacira M,Short T,Stowell R.A CFD evaluation of naturally ventilated mulei-span sawtoothgreenhous[J].Transactions of the ASAE,1998,41(3):833-836.

[12]Mistriotis A,Arcidiacono C,Picuno P,et al.Computational analysis of ventilation in greenhouses at zero and low wind speeds[J].Agricultural & Forest Meteorology,1997,88(1-4): 121-135.

[13]Fatnassi H,Boulard T,Poncet C,et al.Optimisation of greenhouse insect screening with computational fluid dynamics[J].Biosystems Engineering,2006,93(3):301-312.

[14]Khaoua S A O,Bournet P E,Migeon C,et al.Analysis of greenhouse ventilation efficiency based on computational fluid dynamics[J].Biosystems Engineering,2006,95(1):83- 98.

[15]Jiang G,Hu Y,Liu Y,et al.Analysis on insulation performance of sunken solar greenhouse based on CFD[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2011,27(7): 275-281.

[16]程秀花,毛罕平,倪军.风速对温室内气流分布影响的CFD模拟及预测[J].农机化研究,2010,32(12):15-18.

Cheng X H,Mao H P,Ni J.CFD simulations and predicts for effect of external airflow speeds on airflow profiles inside venlo glasshouse[J].Journal of Agricultural Mechanization Research,2010,32(12):15-18.(in Chinese)

[17]程秀花,毛罕平,伍德林,等.栽有番茄的玻璃温室内气流场分布CFD数值模拟[J].江苏大学学报(自然科学版),2010, 31(5):510-514.

Cheng X H,Mao H P,Wu D L,et al.CFD simulations of airflow distributions inside glasshouse with tomato crops[J]. Journal of Jiangsu University,2010,31(5):510-514. (in Chinese)

[18]程秀花,毛罕平,倪军,等.温室环境-作物湿热系统CFD模型构建与预测[J].农业机械学报,2011,42(2):173-179.

Cheng X H,Mao H P,Ni J,et al.Numerical prediction and CFD modeling of relative humidity and temperature for greenhouse-crops system[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2011,42(2):173-179.(in Chinese)

[19]张起勋,于海业,张忠元,等.利用CFD模型研究日光温室内的空气流动[J].农业工程学报,2012,28(16):166-171.

Zhang Q X,Yu H Y,Zhang Z Y,et al.Airflow simulation in solar greenhouse using CFD model[J].Transactions of the CSAE,2012,28(16):166-171.(in Chinese)

[20]周伟,汪小旵,李永博.可变边界条件下的Venlo温室温度场三维非稳态模拟[J].农业机械学报,2014,45(11):304-310.

Zhou W,Wang X H,Li Y B,et al.Unsteady temperature simulation under variable boundary conditions for venlo type greenhouse[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2014,45(11):304-310.(in Chinese)

[21]李永欣,李保明,李真,等.Venlo型温室夏季自然通风降温的CFD数值模拟[J].中国农业大学学报,2004,9(6):44-48.

Li Y X,Li B M,Li Z,et al.CFD simulation of a naturally ventilating cooling process for a venlo greenhouse in summer[J].Journal of China Agricultural University,2004, 9(6):44-48.(in Chinese)

[22]程秀花.温室环境因子时空分布CFD模型构建及预测分析研究[D].镇江:江苏大学,2011.

Cheng X H.Predication and CFD modeling for greenhouse microclimates temporospatial distributions[D].Zhenjiang: Jiangsu University,2011.(in Chinese)

[23]陈教料,胥芳,张立彬,等.基于CFD技术的玻璃温室加热环境数值模拟[J].农业机械学报,2008,39(8):114-118.

Chen J L,Xu F,Zhang L B,et al.CFD-based simulation of the temperature distribution in glass greenhouse with forced-air heater[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2008,39(8):114-118.(in Chinese)

[24]任守纲,杨薇,王浩云,等.基于CFD的温室气温时空变化预测模型及通风调控措施[J].农业工程学报,2015,31(13): 207-214.

Ren S G,Yang W,Wang H Y,et al.Prediction model on temporal and spatial variation of air temperature in greenhouse and ventilation control measures based on CFD[J].Transactions of the CSAE,2015,31(13):207-214.(in Chinese)

[25]方慧,杨其长,张义,等.基于CFD技术的日光温室自然通风热环境模拟[J].中国农业气象,2015,36(2):155-160.

Fang H,Yang Q C,Zhang Y,et al.Simulation performance of a ventilated greenhouse based on CFD technology[J]. Chinese Journal of Agrometeorology,2015,36(2):155-160.(in Chinese)

[26]Chintakovid W,Kozai T.Growth of tomato (.) plug transplants in a closed system at relatively high air current speeds:a preliminary study[M]. Springer Netherlands,2000.

[27]Kacira M,Sase S,Okushima L.Effects of side vents and span numbers on wind-induced natural ventilation of a gothic multi-span greenhouse[J].Japan Agricultural Research Quarterly,2004,38(4):227-233.

Ventilation Simulation in a Large-scale Greenhouse Based on CFD

ZHANG Fang, FANG Hui, YANG Qi-chang, CHENG Rui-feng, ZHANG Yi, KE Xing-lin, LU Wei, LIU Huan

(1.Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agriculture Sciences/Key Laboratory of Energy Conservation and Waste Management of Agriculture Structures, Ministry of Agriculture, Beijing 100081, China)

To solve the problem that the inner available space of the traditional Chinese solar greenhouse is usually small, a new-type large-scale greenhouse which was tunnel type and had a wide span with steel frame and south-north orientation was designed. The distribution of airflow and temperature patterns, the effect of vent openings under different outdoor wind speed conditions on airflow and temperature patterns in a naturally ventilated large-scale greenhouse were studied. Firstly, simulation model of the airflow and temperature patterns in a naturally ventilated large-scale greenhouse was established by means of three-dimensional computational fluid dynamics (CFD). Secondly, the model was validated via the comparison with the field experimental results at the same locations where 13 temperature sensors were installed under the typical sunny day when the vent opening degree was 50%. The comparison between simulations and measurements showed that the absolute error was within 2.8℃, the square error was within 1.6℃, the maximum relative error was less than 9.9% and the average relative error was around 4.1%. An agreement existed between simulated and experimental results. Finally, the model which was validated was used to study the effect of vent opening degree (25%, 50%, 75% and 100%) under different outdoor wind speed (1, 2, 3, 4m·s-1) conditions on airflow and temperature patterns. The results showed that, the average temperature of the top of the greenhouse was higher than the bottom of the greenhouse, and the colder air outside went into the greenhouse from the west side vent, so the average temperature of the west of the greenhouse was lower than the east of the greenhouse. From south to north, the average airflow rates decreased in the greenhouse. Because of the west and east vents, the average air velocity in the center of greenhouse was lower than the side. When both top and side vents full opened, the airflow in greenhouse was relatively low. Temperature distribution was uniform in the large-scale greenhouse when the vent opening degree was 100%. The outdoor wind speed had a significant positive correlation with the ventilation rate when vent opening degree was kept constant. For the purpose of cooling, the optimum vent opening degree was 75%-100%. If the temperature of the greenhouse was suitable for crop growth and the outdoor wind speed was faster than about 3m·s-1, the optimum vent opening degree should be less than 75%.

CFD model; Model; Temperature field; Air flow field; Ventilation rate

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.04.003

2016-08-23

。E-mail：chengruifeng@caas.cn

科技部863计划课题（2013AA102407）；国家自然科学基金（51508560）；国际科技合作专项项目（2014DFG32110）

张芳（1992-），女，硕士生，主要从事农业生物环境工程方面研究。E-mail：zhangfang_jy@163.com