周學鋒,程興平,彭文川,孫立山,路 俊

(1.中建三局安裝工程有限公司,湖北 武漢 430064;2.重慶大學 城市建設與環(huán)境工程學院,重慶 400044; 3.成都大學 建筑與土木工程學院,四川 成都 610106)

0 引 言

冷卻塔以流體學和熱力學為基礎,是一種應用廣泛的降溫系統(tǒng)設備,通常被用于各領域的設備降溫,具有強大的冷卻能力[1-3],按用途可以分為工業(yè)冷卻塔和民用冷卻塔。民用冷卻塔主要用于空調設施,以水作為循環(huán)載體,根據(jù)水與空氣的接觸流動摩擦,冷熱交替,形成蒸汽,蒸汽液化并于系統(tǒng)內(nèi)部吸收大量熱量將其排入大氣,進而起到降低水溫的作用。水系統(tǒng)存儲一定能量,運行時將能量聚集到閥門處,從而實現(xiàn)制冷系統(tǒng)的運作,但由于民用冷卻塔多用于居民區(qū)住宅,產(chǎn)生的噪聲對居民區(qū)的影響比較嚴重,因此,對其噪聲的要求較高[4],所以噪聲治理成為必須要解決的問題之一[5-6]。

文獻[7]對機力通風冷卻塔的噪聲控制進行研究,建立了聲線追蹤模型,定量分析了冷卻塔對周圍環(huán)境的噪聲影響,并給出了綜合治理方案,但冷卻塔群噪聲控制僅停留在表面結構上,對噪聲的控制無法達到最佳效果;文獻[8]通過Sound PLAN對冷卻塔周圍輻射的噪聲進行模擬研究,并采用隔聲屏等有效手段進行降噪處理,有效降低敏感區(qū)的噪聲,但過程中冷卻塔群的散熱揮發(fā)不好,阻礙其制冷功能的發(fā)揮,對冷卻塔本身性能產(chǎn)生了較差的影響;文獻[9]結合反向學習機制,提出一種改進的反向粒子群算法,對噪聲進行處理,該算法運行速度快,但對噪聲的處理效果還有待加強;文獻[10]使用有限元方法對冷卻塔的聲場分布進行分析,獲取了主要的噪聲來源和噪聲頻帶特征,多角度制定了噪聲控制方法,但仍舊存在噪聲控制不足的問題。

文中針對冷卻塔群噪聲成因進行分析,對其進行進一步的控制。在粒子群優(yōu)化算法下,首先通過對降噪設備,即靜壓箱,利用消聲器的原理,根據(jù)風速及氣流,對噪聲進行控制,其次,選取材料適當?shù)穆暺琳?使噪聲的聲源置于聲屏障的聲影區(qū),進而阻斷噪聲的傳播路徑,確保冷卻塔能夠更加順利的散熱,最后選取最佳閾值,迭代尋優(yōu)下,針對函數(shù)與代碼,選取最佳控制噪聲角度。該方法不僅很好地控制了冷卻塔群的噪聲污染,而且能夠更好地保護冷卻塔本身使用壽命及系統(tǒng)的平衡,符合環(huán)保的需要,具有較大的推廣空間。

1 冷卻塔群噪聲成因分析

冷卻塔主要為一種熱能循環(huán)設備,主要噪聲可以分為3個類別:風機、塔體振動及淋水噪聲。這些噪聲都是在其機體本身運行過程中產(chǎn)生的。因此,為了更好地控制此類噪聲,降低噪聲污染,應先從噪聲成因與聲源著手。

1.1 風機噪聲

風機產(chǎn)生的噪聲大多數(shù)來自散熱系統(tǒng)機器運作,另一部分是空氣流動的動力噪聲。風機主要安裝于冷卻塔頂部,電機及葉片為其組成部分。葉片旋轉的噪聲夾雜空氣的湍流聲,氣體的流動速度、葉片主導形狀體積及數(shù)量對這兩種噪聲的形成影響較大,旋轉體氣壓及流動速度在變化過程中愈加激烈,發(fā)生脈動變化,頂部旋轉構造不平衡,致使機體結構產(chǎn)生振動,振動產(chǎn)生噪聲。對于風機噪聲的葉片構造加以控制,降低機體發(fā)動功率,縮短風機噪聲傳播距離,對于風機噪聲的控制具有較好的作用。

1.2 塔體振動噪聲

冷卻塔的塔體振動噪聲主要來自于塔體機器系統(tǒng)運作過程中內(nèi)部零件的振動。由于在工作過程中內(nèi)部零件發(fā)生彈性形變,形變恢復會產(chǎn)生振動,內(nèi)部系統(tǒng)零件的彈性作用經(jīng)過轉換,將振動波發(fā)送到輻射零件表面,經(jīng)過空氣傳播形成機器振動噪聲。振動噪聲的產(chǎn)生可通過改變機體內(nèi)部零件結構,安裝頻率適宜或具備承重功能的減震設備進行控制。

1.3 淋水噪聲

淋水噪聲的聲源為機體內(nèi)部落水對池中水的大面積碰撞,聲音連續(xù)且穩(wěn)定。落水區(qū)下為巨型圓形水面,在弧面進風口處進入連續(xù)風體,一般落水撞擊速度為6～9 m/s?？筛鶕?jù)尋找最佳點聲源測定某特定點的聲級,根據(jù)衰弱起始點測量聲源衰弱距離,查詢其中的規(guī)律。

2 冷卻塔群噪聲控制

2.1 安裝和距離參數(shù)

在對冷卻塔進行噪聲控制時,需要同時對靜壓箱和聲屏障阻隔,通過屏障阻隔防止噪聲進一步擴散。在進行屏障阻隔時,必須要確定出靜壓箱安裝參數(shù)和聲屏障阻隔距離參數(shù)。因此,引用粒子群算法計算出靜壓箱安裝參數(shù)和聲屏障阻隔距離參數(shù)的最優(yōu)值。

粒子群優(yōu)化算法是通過對初始化時產(chǎn)生的隨機解進行迭代尋優(yōu)而實現(xiàn)的。將粒子的位置和速度看作矢量,由于每個粒子都有一個適應值,將該粒子截止到某時刻的最好位置稱之為個體最優(yōu),將整個粒子群體的最好位置稱之為全局最優(yōu)。 在每一次迭代中,粒子通過學習不斷更新位置,直至達到迭代次數(shù)上限或滿足最優(yōu)要求。因此,通過對粒子編碼的方法對冷卻塔中的噪聲控制設備參數(shù)編碼。設定冷卻塔設備編碼為0～M,內(nèi)部會產(chǎn)生噪聲的設備采用隨機編碼的方式從1～N進行標記。為了使編碼更加準確,采用從大到小隨機排列的方式,在可行域范圍內(nèi),對編碼粒子進行初始化操作,減少粒子群算法的計算量,有效加快收斂速度。在冷卻塔群去噪過程中,對粒子群進行初始化處理。假設粒子群個數(shù)為Vt,檢測其初始時的速度與位置,根據(jù)其適應度值將更新后的粒子群表示為

Vt+1=wVt+(c1r1×PLt-Lt)+

(c2r2×PLt-Gt)

(1)

式中:Vt+1表示更新后的粒子群;w為噪聲系數(shù);Vt表示更新前的粒子群；c1，c2分別代表產(chǎn)生噪聲的冷卻塔;r1，r2代表產(chǎn)生噪聲的時間;P表示去噪范圍;Lt表示產(chǎn)生噪聲的冷卻塔c1的噪聲傳播距離;Gt表示產(chǎn)生噪聲的冷卻塔c2的噪聲傳播距離。

從不斷更新的粒子群中篩選出優(yōu)秀個體,提高粒子的收斂速度。在粒子群完成更新后,粒子群的總體適應度得以提高,粒子種群內(nèi)部的大量優(yōu)良基因被保存下來。在此基礎上,對得到的粒子進行重新分配,將粒子分成n段,分段后的粒子可表示為Vi(i=1,2,…,n)。n段粒子中,等級高的粒子可以支配等級低的粒子,因此可將其看作是下一代粒子。提取粒子群的優(yōu)秀基因片段,表示為x。根據(jù)不同的函數(shù)進行分段更新得到兩段粒子,則第一段粒子表示靜壓箱的安裝參數(shù),記為x1,第二段粒子表示屏障阻隔的最優(yōu)距離參數(shù),記為x2，則靜壓箱聲屏障阻隔距離參數(shù)的最優(yōu)值計算過程為

(2)

式中g(x)為粒子加速函數(shù)。

根據(jù)上述公式求解的靜壓箱聲屏障阻隔距離參數(shù)的最優(yōu)值進行設備改進和距離設置。

2.2 靜壓箱設備改裝

粒子群優(yōu)化算法可在具體的空間范圍內(nèi)將個體與中心點的最佳距離進行分析比較,根據(jù)不同個體之間彼此聯(lián)系找出最佳結果。通過粒子群算法求解的最優(yōu)裝置改進參數(shù)對冷卻塔中的靜壓箱進行改裝處理。靜壓箱能夠很好地阻隔噪聲傳播,且在風流過程中,能夠提高靜態(tài)壓力,減少動態(tài)壓力,平復氣流運動,同時控制氣流振動。

本文靜壓箱將部分靜壓經(jīng)過一系列轉換變?yōu)閯訅?進而增加風的傳播距離,同時使風量進行均勻的分配流動,在取得均勻靜壓風速的同時,減少動態(tài)壓力風速損失。靜壓箱安裝位置如圖1所示。

圖1 靜壓箱安裝位置Fig.1 Static pressure tank installation position

利用粒子群算法求得的最優(yōu)安裝參數(shù)結果選擇阻式消聲器,根據(jù)箱體內(nèi)部的吸附噪聲材料,在非高溫高壓情況下,對噪聲進行控制?？故较暺鞲鶕?jù)箱體斜面構造,除去對風系統(tǒng)的要求,有效降低低、中頻率的噪聲。由于其氣流進出通道結構形狀不同,具有折片、迷宮、蜂窩、直管等多種形式,各種作用原理,以及不同材質的聲學音波過濾器,綜合阻、抗兩種除噪效果,適宜7～9 m/s的風速,最大風速可超過12 m/s,獨自使用或者串聯(lián)使用均可[11]。

在靜壓箱的安裝上,通過最優(yōu)參數(shù)確定出靜壓箱安裝的鐵皮厚度為1.4 mm,使用該厚度的鐵皮進行裁剪、縫合、折頁,內(nèi)部采用鋼腳作為箱體龍骨進行支撐,利用分段拼裝的方式進行組裝,接口之間的連接使用角鋼法蘭,為避免內(nèi)部產(chǎn)生凍結現(xiàn)象,內(nèi)部鋪設17 mm厚體橡膠材料進行保溫,并且該材料具有降低噪聲的功能,可以同時起到雙重降噪功能[12]。靜壓箱安裝后整體結構剖面如圖2所示。

圖2 整體結構剖面圖Fig.2 Cross-sectional view of the overall structure

冷卻塔的靜壓箱形狀各異,為計算其大致重量,可將其分成矩形和三角形進行進一步計算[13]。

靜壓箱的支架設置由原本支墩下頂構造改為行架型鋼,與結構柱連接處采用12 mm的厚質鋼板及膨脹式螺栓進行捆綁固定,在長度超過6 m的支架處加設斜體支撐,斜體支撐與結構柱的連接處采用10 mm的厚質鋼板及膨脹式螺栓進行捆綁固定,型架型鋼與厚鋼板焊接,斜體支撐與支架焊接。通過面積分割公式,計算出箱體頂面表面積為126 m2[14]。連接箱體的承重型架型鋼應承重一半的箱體重量,并且出于安全考慮,另外計算支架的1.5倍的安全指數(shù),計算得到型架型鋼的承重力為3 500 kg[15]。

靜壓箱盡量設置在空曠地域,根據(jù)粒子群算法確定的靜壓箱最優(yōu)安裝參數(shù),設置靜壓箱的大致高為5.7 m,每個冷卻塔具有兩個出風接口,經(jīng)由接口設置兩條接連管接連至靜壓箱兩側,接連管與冷卻塔之間設置140 mm的接連線,加裝阻抗復合消聲器,與靜壓箱相互連接[16]。

為了保證計算得出的噪聲真實可靠,對使用粒子群算法求得的最優(yōu)參數(shù)進行安裝的靜壓箱降噪結果檢驗,確保塔路最低降噪標準達到要求值,分析每一層是否都滿足基本降噪要求[17]。根據(jù)噪聲標準,晝間噪聲應不超過60 dB,夜間噪聲不超過50 dB。通過對產(chǎn)生噪聲的計算,推算出冷卻塔噪聲在八樓的影響最大,晝間噪聲控制最差點為57 dB,夜間噪聲控制最差點為48 dB,使用最優(yōu)參數(shù)改裝的靜壓箱符合上述要求。在噪聲檢測過程中,同時注意對冷卻塔群的安全檢測,由于冷卻塔群要檢修某些閥門設備,靜壓箱也要及時進行安全檢測管理。

2.3 聲屏障阻隔距離優(yōu)化

冷卻塔作為空調冷卻裝置進行使用,機體組件壓縮裝置及排風扇在運作過程中產(chǎn)生的寬頻噪聲,主要通過空氣傳播形式擴散到居民區(qū)及周邊環(huán)境,產(chǎn)生噪聲污染。假定噪聲污染為粒子群組,所尋找的最優(yōu)值則為噪聲阻隔的最佳點。在對噪聲傳播進行控制的同時應進行適當?shù)脑肼晜鞑プ韪?在粒子群算法求出的最佳距離處設置聲屏障[18]。

根據(jù)噪聲困擾的居民區(qū)及周邊環(huán)境大概位置,通過粒子群優(yōu)化算法將冷卻塔群周圍設置吸聲板或隔聲板進行隔音處理。同時為保證冷卻塔群正常工作,在冷卻塔一側設置出風口,保證塔內(nèi)氣流的流動不受影響[19-21]。

空調機組聲屏障,隸屬于對冷卻塔群外部零件噪聲阻隔控制方法。此種聲屏障主要以金屬鍍鋅化合物板作為原材料,聲屏障前體上沖附有百葉孔,百葉孔具有防水、防曬、防腐蝕、防強風等功能[22]。當冷卻塔產(chǎn)生的噪聲聲波在撞擊到屏障,聲波即會陷入百葉孔中,板材的材質大多為吸音棉,對聲波的吸收效果極強,聲波一旦陷入孔內(nèi),便無法再向外進行擴散,進而起到了減少噪聲的效果[23]。

隔聲處理防噪利用護欄圍攻結構,將冷卻塔傳出擴散的噪聲集中在隔音設置區(qū)內(nèi),不斷對噪聲聲波進行物理阻隔與衰弱,使其傳播的能量不斷減少,隔音設置區(qū)的噪聲雖大,但對于外部冷卻塔結構,發(fā)出的噪聲卻會減小。

此種聲屏障主要用于去冷卻塔機械噪聲以及塔內(nèi)設備驅動產(chǎn)生的風機噪聲[24]。

設置隔聲罩,為了進一步加強對隔聲罩的設備檢修與安全防護,在其后一側進行隔聲門的設計,隔聲門根據(jù)居民區(qū)及周邊環(huán)境狀況,調整寬度、高度與大小,對噪聲擴散的聲波進行阻隔,同時能夠有效防止噪聲向四周輻射[25]。隔聲罩使用的桁架斜撐示意圖如圖3所示。

圖3 桁架斜撐示意圖Fig.3 Schematic diagram of the truss bracing

冷卻塔出風口處的消聲器為封閉式隔聲處理,為了更好的保證冷卻塔的散熱功能,采用冷卻塔聲屏障。冷卻塔聲屏障多采用混合型的聲屏障,分為2個部分,上部主要為吸聲部分,是對聲波的吸收,下部主要為隔聲部分,對噪聲的傳播進行阻隔,在考慮聲波的繞轉散射情況下,聲屏障的頂端預留出選取吸隔組合式構造,從而達到更佳的去噪效果。選擇雙層吸聲隔板,外層設置阻隔板,內(nèi)層主要為隔聲材料,兩層隔板之間填充(3～5) mm的空氣層。設置適當?shù)穆暺琳祥L度與高度,可獲得10 dB至20 dB不等的降噪量。

在聲屏障的降噪基礎上,進行進一步的聲學設計,確定聲屏障與冷卻塔群的最佳距離,使用吸聲材料作為聲屏障的基礎材料,進一步加強聲屏障對噪聲的控制處理。

3 實驗研究

為了檢測本文所提的基于粒子群算法的冷卻塔群噪聲控制方法的有效性,進行實驗分析。本實驗在空曠廠房區(qū)域,選取某工廠冷卻塔群為研究對象,如圖4所示。

圖4 冷卻塔群Fig.4 Cooling tower group

實驗測試時間分為晝間和夜間,隔聲設備使用靜壓箱,隔聲材料使用吸音棉。

根據(jù)《聲環(huán)境質量標準》可知,A聲級下,居民白晝的環(huán)境噪聲限定在60 dB中,夜間的環(huán)境噪聲限定在50 dB中。由于冷卻塔是全天運行的,夜間背景噪聲為45 dB,所以本文實驗設計的標準為冷卻塔噪聲47 dB,與背景疊加后小于50 dB。實驗在Inetel(R) Corei5-2400 3.6主頻CPU,4GB內(nèi)存,5 400 r/min硬盤的硬件環(huán)境下進行。利用 Cubase 軟件顯示噪聲,冷卻塔群噪聲顯示界面如圖5所示。

圖5 冷卻塔噪聲顯示界面Fig.5 Noise display interface of cooling tower

實驗現(xiàn)場選取6臺冷卻塔,每臺冷卻塔都有1個風機,在風機上安裝靜壓箱和噪聲阻隔屏障,在對冷卻塔噪聲進行降噪時,利用自制噪音分貝計監(jiān)測對比加入本文降噪方法之前和加入之后的冷卻塔噪聲量,得到的實驗結果如表1所示。

表1 降噪結果檢驗Table 1 Test of noise reduction results 單位：dB

為進一步驗證本文方法的有效性,通過冷卻塔噪聲顯示界面,采用本文方法、文獻[7]、[8]、[9]、[10]方法,對噪聲收斂速度進行對比分析,對比結果如圖6所示。

從圖6可知,隨著實驗次數(shù)的增長,本文方法的噪聲收斂速度明顯比其他文獻方法的噪聲收斂速度快,說明本文方法的噪聲控制效果較好,這是因為利用粒子編碼手段對冷卻塔中的噪聲控制設備參數(shù)編碼,減少粒子群算法的計算量,從而加快噪聲收斂速度。

圖6 噪聲收斂速度對比結果Fig.6 Comparison of noise convergence rate

4 結 語

本文在傳統(tǒng)控制方法研究的基礎上,研究了一種新式冷卻塔群噪聲控制方法,該方法針對不同噪聲特點,在粒子群優(yōu)化算法下,改裝降噪設備,以方便對噪聲傳達量進行控制,選取最佳閾值算法對冷卻塔群的噪聲優(yōu)化去噪,最終完成噪聲控制。經(jīng)實驗結果顯示,本文方法的降噪效果較優(yōu),噪聲收斂速度快。但本文仍舊存在一些不足需要改進,本文對冷卻塔群噪聲控制中,使用閾值優(yōu)化的方法進行了統(tǒng)一方式的噪聲控制,但實際應用中,冷卻塔群中每一個冷卻塔產(chǎn)生的噪聲各異,采用統(tǒng)一的方式控制,可能會產(chǎn)生不必要的能耗損耗,因此在以后的研究中,可針對冷卻塔群中不同冷卻塔的情況進行針對性的控制,獲取一種更為合理的噪聲控制方法。