基于粒子群优化算法的冷却塔群噪声控制方法

2019-10-29 03:35周学锋程兴平彭文川孙立山
西安工程大学学报 2019年5期
关键词:噪声控制冷却塔静压

周学锋,程兴平,彭文川,孙立山,路 俊

(1.中建三局安装工程有限公司,湖北 武汉 430064;2.重庆大学 城市建设与环境工程学院,重庆 400044; 3.成都大学 建筑与土木工程学院,四川 成都 610106)

0 引 言

冷却塔以流体学和热力学为基础,是一种应用广泛的降温系统设备,通常被用于各领域的设备降温,具有强大的冷却能力[1-3],按用途可以分为工业冷却塔和民用冷却塔。民用冷却塔主要用于空调设施,以水作为循环载体,根据水与空气的接触流动摩擦,冷热交替,形成蒸汽,蒸汽液化并于系统内部吸收大量热量将其排入大气,进而起到降低水温的作用。水系统存储一定能量,运行时将能量聚集到阀门处,从而实现制冷系统的运作,但由于民用冷却塔多用于居民区住宅,产生的噪声对居民区的影响比较严重,因此,对其噪声的要求较高[4],所以噪声治理成为必须要解决的问题之一[5-6]。

文献[7]对机力通风冷却塔的噪声控制进行研究,建立了声线追踪模型,定量分析了冷却塔对周围环境的噪声影响,并给出了综合治理方案,但冷却塔群噪声控制仅停留在表面结构上,对噪声的控制无法达到最佳效果;文献[8]通过Sound PLAN对冷却塔周围辐射的噪声进行模拟研究,并采用隔声屏等有效手段进行降噪处理,有效降低敏感区的噪声,但过程中冷却塔群的散热挥发不好,阻碍其制冷功能的发挥,对冷却塔本身性能产生了较差的影响;文献[9]结合反向学习机制,提出一种改进的反向粒子群算法,对噪声进行处理,该算法运行速度快,但对噪声的处理效果还有待加强;文献[10]使用有限元方法对冷却塔的声场分布进行分析,获取了主要的噪声来源和噪声频带特征,多角度制定了噪声控制方法,但仍旧存在噪声控制不足的问题。

文中针对冷却塔群噪声成因进行分析,对其进行进一步的控制。在粒子群优化算法下,首先通过对降噪设备,即静压箱,利用消声器的原理,根据风速及气流,对噪声进行控制,其次,选取材料适当的声屏障,使噪声的声源置于声屏障的声影区,进而阻断噪声的传播路径,确保冷却塔能够更加顺利的散热,最后选取最佳阈值,迭代寻优下,针对函数与代码,选取最佳控制噪声角度。该方法不仅很好地控制了冷却塔群的噪声污染,而且能够更好地保护冷却塔本身使用寿命及系统的平衡,符合环保的需要,具有较大的推广空间。

1 冷却塔群噪声成因分析

冷却塔主要为一种热能循环设备,主要噪声可以分为3个类别:风机、塔体振动及淋水噪声。这些噪声都是在其机体本身运行过程中产生的。因此,为了更好地控制此类噪声,降低噪声污染,应先从噪声成因与声源着手。

1.1 风机噪声

风机产生的噪声大多数来自散热系统机器运作,另一部分是空气流动的动力噪声。风机主要安装于冷却塔顶部,电机及叶片为其组成部分。叶片旋转的噪声夹杂空气的湍流声,气体的流动速度、叶片主导形状体积及数量对这两种噪声的形成影响较大,旋转体气压及流动速度在变化过程中愈加激烈,发生脉动变化,顶部旋转构造不平衡,致使机体结构产生振动,振动产生噪声。对于风机噪声的叶片构造加以控制,降低机体发动功率,缩短风机噪声传播距离,对于风机噪声的控制具有较好的作用。

1.2 塔体振动噪声

冷却塔的塔体振动噪声主要来自于塔体机器系统运作过程中内部零件的振动。由于在工作过程中内部零件发生弹性形变,形变恢复会产生振动,内部系统零件的弹性作用经过转换,将振动波发送到辐射零件表面,经过空气传播形成机器振动噪声。振动噪声的产生可通过改变机体内部零件结构,安装频率适宜或具备承重功能的减震设备进行控制。

1.3 淋水噪声

淋水噪声的声源为机体内部落水对池中水的大面积碰撞,声音连续且稳定。落水区下为巨型圆形水面,在弧面进风口处进入连续风体,一般落水撞击速度为6~9 m/s。可根据寻找最佳点声源测定某特定点的声级,根据衰弱起始点测量声源衰弱距离,查询其中的规律。

2 冷却塔群噪声控制

2.1 安装和距离参数

在对冷却塔进行噪声控制时,需要同时对静压箱和声屏障阻隔,通过屏障阻隔防止噪声进一步扩散。在进行屏障阻隔时,必须要确定出静压箱安装参数和声屏障阻隔距离参数。因此,引用粒子群算法计算出静压箱安装参数和声屏障阻隔距离参数的最优值。

粒子群优化算法是通过对初始化时产生的随机解进行迭代寻优而实现的。将粒子的位置和速度看作矢量,由于每个粒子都有一个适应值,将该粒子截止到某时刻的最好位置称之为个体最优,将整个粒子群体的最好位置称之为全局最优。 在每一次迭代中,粒子通过学习不断更新位置,直至达到迭代次数上限或满足最优要求。因此,通过对粒子编码的方法对冷却塔中的噪声控制设备参数编码。设定冷却塔设备编码为0~M,内部会产生噪声的设备采用随机编码的方式从1~N进行标记。为了使编码更加准确,采用从大到小随机排列的方式,在可行域范围内,对编码粒子进行初始化操作,减少粒子群算法的计算量,有效加快收敛速度。在冷却塔群去噪过程中,对粒子群进行初始化处理。假设粒子群个数为Vt,检测其初始时的速度与位置,根据其适应度值将更新后的粒子群表示为

Vt+1=wVt+(c1r1×PLt-Lt)+

(c2r2×PLt-Gt)

(1)

式中:Vt+1表示更新后的粒子群;w为噪声系数;Vt表示更新前的粒子群;c1,c2分别代表产生噪声的冷却塔;r1,r2代表产生噪声的时间;P表示去噪范围;Lt表示产生噪声的冷却塔c1的噪声传播距离;Gt表示产生噪声的冷却塔c2的噪声传播距离。

从不断更新的粒子群中筛选出优秀个体,提高粒子的收敛速度。在粒子群完成更新后,粒子群的总体适应度得以提高,粒子种群内部的大量优良基因被保存下来。在此基础上,对得到的粒子进行重新分配,将粒子分成n段,分段后的粒子可表示为Vi(i=1,2,…,n)。n段粒子中,等级高的粒子可以支配等级低的粒子,因此可将其看作是下一代粒子。提取粒子群的优秀基因片段,表示为x。根据不同的函数进行分段更新得到两段粒子,则第一段粒子表示静压箱的安装参数,记为x1,第二段粒子表示屏障阻隔的最优距离参数,记为x2,则静压箱声屏障阻隔距离参数的最优值计算过程为

(2)

式中g(x)为粒子加速函数。

根据上述公式求解的静压箱声屏障阻隔距离参数的最优值进行设备改进和距离设置。

2.2 静压箱设备改装

粒子群优化算法可在具体的空间范围内将个体与中心点的最佳距离进行分析比较,根据不同个体之间彼此联系找出最佳结果。通过粒子群算法求解的最优装置改进参数对冷却塔中的静压箱进行改装处理。静压箱能够很好地阻隔噪声传播,且在风流过程中,能够提高静态压力,减少动态压力,平复气流运动,同时控制气流振动。

本文静压箱将部分静压经过一系列转换变为动压,进而增加风的传播距离,同时使风量进行均匀的分配流动,在取得均匀静压风速的同时,减少动态压力风速损失。静压箱安装位置如图1所示。

图1 静压箱安装位置Fig.1 Static pressure tank installation position

利用粒子群算法求得的最优安装参数结果选择阻式消声器,根据箱体内部的吸附噪声材料,在非高温高压情况下,对噪声进行控制。抗式消声器根据箱体斜面构造,除去对风系统的要求,有效降低低、中频率的噪声。由于其气流进出通道结构形状不同,具有折片、迷宫、蜂窝、直管等多种形式,各种作用原理,以及不同材质的声学音波过滤器,综合阻、抗两种除噪效果,适宜7~9 m/s的风速,最大风速可超过12 m/s,独自使用或者串联使用均可[11]。

在静压箱的安装上,通过最优参数确定出静压箱安装的铁皮厚度为1.4 mm,使用该厚度的铁皮进行裁剪、缝合、折页,内部采用钢脚作为箱体龙骨进行支撑,利用分段拼装的方式进行组装,接口之间的连接使用角钢法兰,为避免内部产生冻结现象,内部铺设17 mm厚体橡胶材料进行保温,并且该材料具有降低噪声的功能,可以同时起到双重降噪功能[12]。静压箱安装后整体结构剖面如图2所示。

图2 整体结构剖面图Fig.2 Cross-sectional view of the overall structure

冷却塔的静压箱形状各异,为计算其大致重量,可将其分成矩形和三角形进行进一步计算[13]。

静压箱的支架设置由原本支墩下顶构造改为行架型钢,与结构柱连接处采用12 mm的厚质钢板及膨胀式螺栓进行捆绑固定,在长度超过6 m的支架处加设斜体支撑,斜体支撑与结构柱的连接处采用10 mm的厚质钢板及膨胀式螺栓进行捆绑固定,型架型钢与厚钢板焊接,斜体支撑与支架焊接。通过面积分割公式,计算出箱体顶面表面积为126 m2[14]。连接箱体的承重型架型钢应承重一半的箱体重量,并且出于安全考虑,另外计算支架的1.5倍的安全指数,计算得到型架型钢的承重力为3 500 kg[15]。

静压箱尽量设置在空旷地域,根据粒子群算法确定的静压箱最优安装参数,设置静压箱的大致高为5.7 m,每个冷却塔具有两个出风接口,经由接口设置两条接连管接连至静压箱两侧,接连管与冷却塔之间设置140 mm的接连线,加装阻抗复合消声器,与静压箱相互连接[16]。

为了保证计算得出的噪声真实可靠,对使用粒子群算法求得的最优参数进行安装的静压箱降噪结果检验,确保塔路最低降噪标准达到要求值,分析每一层是否都满足基本降噪要求[17]。根据噪声标准,昼间噪声应不超过60 dB,夜间噪声不超过50 dB。通过对产生噪声的计算,推算出冷却塔噪声在八楼的影响最大,昼间噪声控制最差点为57 dB,夜间噪声控制最差点为48 dB,使用最优参数改装的静压箱符合上述要求。在噪声检测过程中,同时注意对冷却塔群的安全检测,由于冷却塔群要检修某些阀门设备,静压箱也要及时进行安全检测管理。

2.3 声屏障阻隔距离优化

冷却塔作为空调冷却装置进行使用,机体组件压缩装置及排风扇在运作过程中产生的宽频噪声,主要通过空气传播形式扩散到居民区及周边环境,产生噪声污染。假定噪声污染为粒子群组,所寻找的最优值则为噪声阻隔的最佳点。在对噪声传播进行控制的同时应进行适当的噪声传播阻隔,在粒子群算法求出的最佳距离处设置声屏障[18]。

根据噪声困扰的居民区及周边环境大概位置,通过粒子群优化算法将冷却塔群周围设置吸声板或隔声板进行隔音处理。同时为保证冷却塔群正常工作,在冷却塔一侧设置出风口,保证塔内气流的流动不受影响[19-21]。

空调机组声屏障,隶属于对冷却塔群外部零件噪声阻隔控制方法。此种声屏障主要以金属镀锌化合物板作为原材料,声屏障前体上冲附有百叶孔,百叶孔具有防水、防晒、防腐蚀、防强风等功能[22]。当冷却塔产生的噪声声波在撞击到屏障,声波即会陷入百叶孔中,板材的材质大多为吸音棉,对声波的吸收效果极强,声波一旦陷入孔内,便无法再向外进行扩散,进而起到了减少噪声的效果[23]。

隔声处理防噪利用护栏围攻结构,将冷却塔传出扩散的噪声集中在隔音设置区内,不断对噪声声波进行物理阻隔与衰弱,使其传播的能量不断减少,隔音设置区的噪声虽大,但对于外部冷却塔结构,发出的噪声却会减小。

此种声屏障主要用于去冷却塔机械噪声以及塔内设备驱动产生的风机噪声[24]。

设置隔声罩,为了进一步加强对隔声罩的设备检修与安全防护,在其后一侧进行隔声门的设计,隔声门根据居民区及周边环境状况,调整宽度、高度与大小,对噪声扩散的声波进行阻隔,同时能够有效防止噪声向四周辐射[25]。隔声罩使用的桁架斜撑示意图如图3所示。

图3 桁架斜撑示意图Fig.3 Schematic diagram of the truss bracing

冷却塔出风口处的消声器为封闭式隔声处理,为了更好的保证冷却塔的散热功能,采用冷却塔声屏障。冷却塔声屏障多采用混合型的声屏障,分为2个部分,上部主要为吸声部分,是对声波的吸收,下部主要为隔声部分,对噪声的传播进行阻隔,在考虑声波的绕转散射情况下,声屏障的顶端预留出选取吸隔组合式构造,从而达到更佳的去噪效果。选择双层吸声隔板,外层设置阻隔板,内层主要为隔声材料,两层隔板之间填充(3~5) mm的空气层。设置适当的声屏障长度与高度,可获得10 dB至20 dB不等的降噪量。

在声屏障的降噪基础上,进行进一步的声学设计,确定声屏障与冷却塔群的最佳距离,使用吸声材料作为声屏障的基础材料,进一步加强声屏障对噪声的控制处理。

3 实验研究

为了检测本文所提的基于粒子群算法的冷却塔群噪声控制方法的有效性,进行实验分析。本实验在空旷厂房区域,选取某工厂冷却塔群为研究对象,如图4所示。

图4 冷却塔群Fig.4 Cooling tower group

实验测试时间分为昼间和夜间,隔声设备使用静压箱,隔声材料使用吸音棉。

根据《声环境质量标准》可知,A声级下,居民白昼的环境噪声限定在60 dB中,夜间的环境噪声限定在50 dB中。由于冷却塔是全天运行的,夜间背景噪声为45 dB,所以本文实验设计的标准为冷却塔噪声47 dB,与背景叠加后小于50 dB。实验在Inetel(R) Corei5-2400 3.6主频CPU,4GB内存,5 400 r/min硬盘的硬件环境下进行。利用 Cubase 软件显示噪声,冷却塔群噪声显示界面如图5所示。

图5 冷却塔噪声显示界面Fig.5 Noise display interface of cooling tower

实验现场选取6台冷却塔,每台冷却塔都有1个风机,在风机上安装静压箱和噪声阻隔屏障,在对冷却塔噪声进行降噪时,利用自制噪音分贝计监测对比加入本文降噪方法之前和加入之后的冷却塔噪声量,得到的实验结果如表1所示。

表1 降噪结果检验Table 1 Test of noise reduction results 单位:dB

为进一步验证本文方法的有效性,通过冷却塔噪声显示界面,采用本文方法、文献[7]、[8]、[9]、[10]方法,对噪声收敛速度进行对比分析,对比结果如图6所示。

从图6可知,随着实验次数的增长,本文方法的噪声收敛速度明显比其他文献方法的噪声收敛速度快,说明本文方法的噪声控制效果较好,这是因为利用粒子编码手段对冷却塔中的噪声控制设备参数编码,减少粒子群算法的计算量,从而加快噪声收敛速度。

图6 噪声收敛速度对比结果Fig.6 Comparison of noise convergence rate

4 结 语

本文在传统控制方法研究的基础上,研究了一种新式冷却塔群噪声控制方法,该方法针对不同噪声特点,在粒子群优化算法下,改装降噪设备,以方便对噪声传达量进行控制,选取最佳阈值算法对冷却塔群的噪声优化去噪,最终完成噪声控制。经实验结果显示,本文方法的降噪效果较优,噪声收敛速度快。但本文仍旧存在一些不足需要改进,本文对冷却塔群噪声控制中,使用阈值优化的方法进行了统一方式的噪声控制,但实际应用中,冷却塔群中每一个冷却塔产生的噪声各异,采用统一的方式控制,可能会产生不必要的能耗损耗,因此在以后的研究中,可针对冷却塔群中不同冷却塔的情况进行针对性的控制,获取一种更为合理的噪声控制方法。

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