下载文档原格式
大气污染物的传输与扩散模拟在现代城市中，大气污染已经成为一项严峻的问题。
空气中的污染物对人类健康和生态环境造成了极大的影响。
为了解决这一问题，科学家们开始研究大气污染物的传输与扩散规律，并开展各类模拟研究。
大气污染物的传输与扩散受到多种因素的影响。
首先，气象条件是影响大气污染物传播的重要因素之一。
风速、气温和湿度等因素会直接影响大气污染物的传输速度和方向。
风速越大，污染物的传播范围就越广；湿度越高，污染物的浓度就越易被稀释。
其次，地理条件也会对大气污染物的传输与扩散产生重要影响。
城市的地形、高楼大厦等建筑物会影响风的流动，从而影响污染物的扩散。
此外，道路交通、工业排放等人为因素也是大气污染的重要来源，它们直接影响着大气污染物在城市中的传播。
为了研究大气污染物的传输与扩散规律，科学家们利用模型进行模拟研究。
这些模型根据气象条件、地理条件和人为因素等多个因素进行建模，并通过数学计算得出污染物的传输与扩散情况。
这些模型在实际应用中发挥了重要的作用。
例如，在环境保护部门，模型的使用可以帮助监测和评估大气污染物的扩散情况，为制定管控措施提供依据。
在城市规划领域，模型也可以用于预测新建项目对周边环境的影响，从而提前做好环境保护措施。
同时，模型也可以用于指导医疗健康领域的研究，帮助科学家们了解大气污染物对人体健康的潜在危害。
在模拟研究中，科学家们还遇到了一些挑战。
首先，建模需要大量的数据支持，而且这些数据往往来自不同来源，质量和准确性各不相同。
科学家们需要对数据进行采集、整理和校正，以保证模型的可靠性。
其次，建模过程中的参数选择也是一个关键问题。
不同参数的选择可能导致不同的结果，科学家们需要仔细考量，确保模型的准确性和可靠性。
最后，模型的运算也需要消耗大量的时间和计算资源，科学家们需要采用高效的算法和计算平台，以完成模拟研究。
尽管面临诸多挑战，科学家们在大气污染物传输与扩散模拟研究方面取得了重要进展。
他们不断改进和优化模型，提高模拟的准确性和可靠性。
基于Fluent的城市街区大气污染扩散仿真基于Fluent的城市街区大气污染扩散仿真随着城市化进程的加快和人口数量的增多，环境污染成为了城市发展中不可忽视的问题之一。
其中，大气污染对城市居民的健康造成了严重威胁。
因此，研究城市街区大气污染的扩散规律以及寻找有效的减轻与治理措施成为了亟待解决的问题。
为了研究城市街区大气污染的扩散，许多学者和研究人员采用了数值模拟的方法。
在众多的数值模拟软件中，Fluent作为通用的CFD（Computational Fluid Dynamics，计算流体力学）软件，因其强大的数值模拟能力而备受广大研究人员的青睐。
基于Fluent的城市街区大气污染扩散仿真研究，主要涉及以下几个方面。
首先，模拟城市街区大气污染源的释放过程。
城市中的污染源类型繁多，如汽车尾气、工业废气、机动车辆排放等。
Fluent可以将这些污染源以边界条件的形式导入模型中，再通过求解控制方程，模拟释放污染物的过程。
通过模拟不同污染源的释放条件和排放浓度，可以得出不同区域污染物浓度的分布情况。
其次，模拟大气污染物在城市街区中的扩散传输。
城市街区中存在许多复杂的建筑物、街道、车辆等障碍物，这对污染物的扩散传输造成了一定的影响。
通过建立适当的数值模型，以及基于Fluent的离散相模型，可以模拟污染物在城市街区中的扩散行为。
同时，还可以通过模拟不同时段、不同季节、不同天气条件下的污染物扩散情况，预测污染物的浓度分布范围。
第三，分析城市街区大气污染扩散的影响因素。
城市街区大气污染的扩散受到多种因素的影响，如风速、风向、气象条件、地形等。
通过模拟这些影响因素的变化，结合污染物浓度的分布情况，可以分析它们之间的关系。
从而为制定有效的大气污染控制策略提供理论支持。
最后，探讨减轻与治理城市街区大气污染的措施。
基于Fluent的仿真研究结果可以为城市规划和环境保护部门提供有效的依据。
例如，在城市规划过程中，可以通过模拟不同建筑布局、道路设计等对大气污染扩散的影响，来优化城市结构。
《城市街谷—临街建筑空气流动及污染物分布特性研究》一、引言随着城市化进程的加速，城市街谷作为城市空间的重要组成部分，其环境问题日益突出。
临街建筑的空气流动及污染物分布特性对城市居民的健康和生活质量有着重要影响。
因此，本文旨在研究城市街谷中临街建筑的空气流动及污染物分布特性，为城市规划和环境保护提供科学依据。
二、研究背景及意义城市街谷是城市交通、商业和居住等功能的集中区域，其环境质量直接影响到居民的生活质量。
临街建筑的空气流动及污染物分布特性是影响街谷环境质量的关键因素。
因此，研究城市街谷中临街建筑的空气流动及污染物分布特性，对于改善城市环境、保护居民健康具有重要意义。
三、研究方法本研究采用现场观测、数值模拟和实验室测试相结合的方法，对城市街谷中临街建筑的空气流动及污染物分布特性进行研究。
首先，通过现场观测获取街谷内气流速度、风向等基本数据；其次，利用数值模拟方法对街谷内的气流场和污染物的扩散规律进行模拟分析；最后，通过实验室测试验证数值模拟结果的准确性。
四、临街建筑空气流动特性分析1. 气流速度与风向分析通过现场观测发现，城市街谷内的气流速度和风向受到多种因素的影响，如建筑布局、道路宽度、绿化率等。
在临街建筑周围，气流速度较快，尤其是在建筑物的转角处和通风口处。
此外，风向也会受到建筑物的阻挡和引导作用，形成局部的气流漩涡。
2. 空气流动模拟分析通过数值模拟方法，可以更深入地了解街谷内空气流动的规律。
模拟结果表明，在临街建筑周围，空气流动受到建筑物的阻挡和引导作用，形成复杂的流动模式。
在建筑物转角处和通风口处，气流速度较快，容易形成涡流和湍流现象。
此外，建筑物的布局和高度也会影响街谷内的气流场分布。
五、污染物分布特性分析1. 污染物来源与种类城市街谷内的污染物主要来自交通尾气、工业排放、建筑施工扬尘等。
其中，交通尾气是主要的污染源之一，排放的污染物包括颗粒物、氮氧化物、挥发性有机物等。
2. 污染物扩散规律污染物的扩散规律受到多种因素的影响，如气象条件、街谷布局、建筑物高度等。
建筑物布局对街道交叉口内气流和污染扩散的影响黄远东;刘泽宇;许璇【摘要】采用Fluent软件对7种不同建筑物偏移量△y(△y=0、1/6W、1/3W、1/2W、2/3 W、5/6W和W,其中:W为街道宽度)下的交叉口内气流和污染扩散进行了三维数值模拟.模拟结果表明,建筑物偏移量对交叉口内气流运动和污染扩散具有显著影响.1/6W的偏移量已足以在侧向街道内产生明显的次生流;当偏移量由1/6W增加到1/3W时,侧向街道内的速度场显著增强;而当偏移量分别为1/2W、2/3 W、5/6 W和W时,侧向街道内的风速已与上风街道内的风速相当.随偏移量的增加,侧向街道和交叉口的空气交换增强而下风街道与交叉口的空气交换减弱.随着偏移量的增加,从上风街道尾端点源扩散到侧向街道内的污染物增加.【期刊名称】《能源研究与信息》【年(卷),期】2017(033)003【总页数】6页(P132-137)【关键词】气流;污染扩散;建筑物偏移;街道交叉口;数值模拟【作者】黄远东;刘泽宇;许璇【作者单位】上海理工大学环境与建筑学院,上海200093;上海理工大学环境与建筑学院,上海200093;上海理工大学环境与建筑学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】X51Abstract： 3-D numerical simulation was performed using Fluent software to evaluate the airflow and pollutant dispersion in a street intersection under seven different building offsets ofΔy=0,1/6W,1/3W,1/2W,2/3W,5/6W and W.The results revealed clearly that the airflow and pollutant dispersion in a street intersection were influenced significantly by the building offset.The offset of 1/6W was sufficient to develop the secondary flow well in the lateral streets.As the offset increased from 1/6W to 1/3W,the velocity fields in the lateral streets were strengthened significantly.In the cases with the offset of 1/2W,2/3W,5/6W and W,the wind velocity in the lateral streets was comparable with that in the upwind street.The velocity field in the downwind street became weaker as the offset increased.As the offset increased,the air exchange between the lateral streets and the intersection was strengthened while the air exchange was weakened between the intersection and the downwind street.As the offset increased,more pollutants were transported into the lateral streets from the point source,which situated at the end of the upwind street.Keywords： airflow; pollutant dispersion; building offset; street intersection; numerical simulation机动车尾气排放仍然是城市内气态污染物(例如一氧化碳、碳氢化合物和氮氧化物)的主要来源.在城市区域内,一种典型情况是机动车尾气常排放于街道峡谷内[1],正因如此,街道峡谷内气流运动和污染物扩散已成为环境研究中的一个热点[2].现场实测[3-4]、风洞试验[5-6]和计算流体力学(CFD)模拟[7]都已广泛应用于探究峡谷内的气流运动和污染物扩散.在城市区域中,街道峡谷通过交叉口相连而形成街道路网.由于不利风环境、车流量大且频繁存在着机动车的加速和减速过程,使得在交叉口内常形成高污染物浓度.在交叉口内风场和污染扩散的分析中,已有研究主要考虑街道方位、交叉口形状、机动车的加速/减速过程[8]等对气流和污染扩散的影响.Robins等[9]的风洞试验表明,由两条垂直街道形成的交叉口内的气流特征对侧向建筑物偏移非常敏感.然而,对于交叉口内风场及污染物分布随建筑物布局变化的规律尚未见系统性研究.本研究的目的是揭示建筑物布局对交叉口内气流和污染扩散的影响.为此,采用三维缩尺交叉口模型和气态污染物点源,考虑7种不同建筑物偏移量.在每种建筑物偏移条件下,采用Fluent软件仿真得到交叉口内的风速场和污染物质量浓度分布.由四个方形建筑物构成的三维交叉口的构造及计算区域如图1所示.该交叉口俯视图如图2所示,参考高度Href取为0.4 m,参考高度处的水平风速Uref取为5.37 m·s-1.每个建筑物长0.25 m、宽0.25 m和高0.06 m(本研究采用1∶100的几何缩尺模型进行计算).每条街道宽度W为0.06 m.地面污染物点源设置于由建筑物A 和B构成的上风街道尾端;来流垂直于由建筑物B和C构成的侧向街道的轴线.为了评估建筑物布局对街道交叉口内气流和污染扩散的影响,本研究考虑7种建筑物C 和D的侧向偏移量Δy,分别为0、1/6W、1/3W、1/2W、2/3W、5/6W和W. 基于Fluent软件构建模拟街道交叉口内气流运动和污染物扩散的数值模型.2.1 气流运动和污染物扩散的控制方程风绕建筑物的流动可视为不可压缩流动,同时忽略太阳辐射热效应.对于交叉口内气流运动,其控制方程为定常N-S方程,而湍流模型采用Realizable k-ε模型.对于气态污染物扩散,采用组分输运方程进行模拟.2.2 计算区域和边界条件如图1、2所示,计算区域长1.8 m、宽1.02 m、高0.4 m.边界条件为:在进口平面污染物浓度为零,而在任意高度z处的水平风速Uz为Uz=Urefα式中:z为离街道地面的高度;α=0.22.在出口平面,流动充分发展,因此采用零梯度条件;在计算域顶部及两侧面采用对称边界条件;在建筑物表面及地面上,采用无滑移气流条件和零通量污染物扩散条件.空气和乙烷(污染物)的混合物从点源连续释放,总流量和乙烷的流量分别为2.890、0.030 kg·m-3·s-1.2.3 网格和数值格式采用四面体和六面体混合网格.在交叉口内采用均匀网格(每个网格单元边长为5×10-3m),而在交叉口外部采用非均匀网格(初始网格单元边长为5×10-3m,最大网格单元边长为2×10-2m,扩展率为1.2).整个计算区域的网格单元数为2×105.所有计算均在Fluent软件平台上完成.SIMPLE格式用于压力-速度耦合,而二阶迎风格式用于各控制方程的离散.3.1 交叉口处的空气交换为了分析交叉口处各街道之间的空气交换,以及交叉口内部(z≤0.06 m)和外部(z>0.06 m)之间的空气交换,选择围绕交叉口的5个截面(如图3所示).每个垂直截面(S1、S2、S3和S4)的高度和宽度均为0.06 m.水平截面S5置于离街道地面高度0.06 m处,其长、宽分别为(Δy+0.06) m和0.06 m.5个截面、地面和建筑物表面围成了一个密闭空间.基于模拟得到的气流速度场,计算各建筑物偏移量下5个截面的空气通量.表1给出了每个截面(S1、S2、S3、S4、S5)的空气通量与截面S1上的空气通量之比的百分数,分别为Q1、Q2、Q3、Q4、Q5.应指出的是,进入交叉口内的空气通量为正,而流出交叉口的空气通量为负.对于无偏移工况,表1表明空气通过截面S1、S2和 S3流进交叉口,而从截面S4和S5流出交叉口;对于其他6种偏移量工况,表1揭示出空气通过截面S1和 S2流进交叉口,而从截面S3、S4和S5流出交叉口.显然,1/6W的建筑物偏移量已足以使通过截面S3的气流方向发生改变.从表1中可以看出:通过截面S2、S3的空气通量随偏移量的增加而显著增加,表明侧向街道内的水平流动随偏移量的增加而增强;当偏移量从0增加到2/3W时通过截面S4的空气通量减少,而当偏移量进一步从2/3W增加到W时通过截面S4的空气通量几乎不变;当偏移量从1/6W增加到5/6W时通过水平截面S5的空气通量增加,而当偏移量进一步从5/6W增加到W时通过截面S5的空气通量几乎不变.3.2 气流场图4为7种建筑物偏移量下水平面(z=0.001 m)上的速度矢量分布.从图中可以看出,街道和交叉口内流场受建筑物偏移影响显著.在无偏移工况下,靠近交叉口的侧向街道内水平流动非常弱,空气主要沿上风街道、交叉口和下风街道流动如图4(a)所示.比较图4(a)、(b)可以看出,小至1/6W的建筑物偏移量已足以在侧向街道内产生明显的次生流.例如,当偏移量为1/6W时,空气从街道2流入交叉口,以及从交叉口流入街道3.比较图4(b)、(c)可知,当建筑物偏移量从1/6W增加到1/3W时,侧向街道内的速度场显著增强;当建筑物偏移量分别为1/2W、2/3W、5/6W和W时,侧向街道内的风速与上风街道内的风速相当;随着偏移量的增加,下风街道内的速度场变弱,特别是当偏移量为W时空气在下风街道的大部分区域内的流动几乎停滞.由于受到建筑物D的阻挡,当偏移量为1/6W时,来自上风街道的少部分气流流进街道3;当偏移量分别为1/3W、1/2W和2/3W时,来自上风街道的大部分气流流进街道3,如图4(c)、(d)、(e)所示;当偏移量为5/6W和W时,来自上风街道的气流几乎全部流进街道3,如图4(f)、(g)所示.3.3 污染物扩散的讨论图5为7种不同偏移量下水平面(z=0.001 m)上的污染物质量浓度分布.来自点源的污染物的扩散由点源周围的空气流动控制.由图5可知:对于无偏移工况,来自上风街道的气流完全沿交叉口和下风街道流动,导致来自点源的污染物沿交叉口和下风街道扩散,从而在侧向街道内未见污染物分布;当偏移量为1/6W时,来自上风街道的少部分气流流入街道3,因此大部分污染物散布在交叉口和下风街道内,仅少部分污染物分布于街道3内;当偏移量分别为1/3W、1/2W和2/3W时,大部分污染物聚集在交叉口和街道3内,仅少量污染物散布在下风街道内,这是因为来自上风街道的大部分气流流入侧向街道3;当偏移量分别为5/6W和W时,由于来自上风街道的气流几乎全部流进街道3,因此仅见污染物散布在交叉口和街道3内.3.4 数值模拟结果和风洞试验结果的比较对有偏移和无偏移条件下交叉口内的污染物扩散分别开展了风洞模拟.该风洞试验在上海理工大学的大气边界层风洞内进行.在风洞物理模拟中,交叉口构造和点源位置等与上述数值模拟工况一致.试验中自由来流风速为3 m·s-1,考虑无偏移和偏移量为W两个工况.图6(a)、(b)分别为无偏移和偏移量为W时通过风洞试验得到的污染物质量浓度分布.通过比较图6(a)、5(a)以及图6(b)、5(g)可以看出,数值模拟结果和风洞试验结果非常相似.采用Fluent软件对7种不同建筑物偏移量(Δy=0、1/6W、1/3W、1/2W、2/3W、5/6W和W)下的交叉口内气流运动和污染物扩散进行了三维数值模拟.数值模拟结果表明建筑物偏移量对交叉口内气流和污染物扩散具有显著影响:(1) 1/6W的偏移量已足以在侧向街道内产生明显的次生流.当偏移量从1/6W增加到1/3W时,侧向街道内的速度场显著增强.当偏移量分别为1/2W、2/3W、5/6W 和W时,侧向街道内的风速与上风街道内的风速相当.随着偏移量的增加,下风街道内的速度场变弱.(2) 随着偏移量的增加,侧向街道和交叉口的空气交换加强,而交叉口和下风街道的空气交换变弱.(3) 随着偏移量的增加,更多的污染物从置于上风街道尾端的地面点源处扩散到侧向街道.【相关文献】[1] KOUTSOURAKIS N,BARTZIS J G,MARKATOS N C.Evaluation of Reynolds stress,k-ε and RNG k-εturbulenc e models in street canyon flows using various experimental datasets[J].Environmental Fluid Mechanics,2012,12(4):379-403.[2] HUANG Y D,HU X N,ZENG N B.Impact of wedge-shaped roofs on airflow and pollutant dispersion inside urban street canyons[J].Building and Environment,2009,44(12):2335-2347.[3] XIE S D,ZHANG Y H,QI L,et al.Spatial distribution of traffic-related pollutant concentrations in street canyons[J].Atmospheric Environment,2003,37(23):3213-3224. [4] NIACHOU K,LIVADA I,SANTAMOURIS M.Experimental study of temperature and airflow distribution inside an urban street canyon during hot summer weather conditions.Part II:Airflow analysis[J].Building and Environment,2008,43(8):1393-1403. [5] GROMKE C,RUCK B.Influence of trees on the dispersion of pollutants in an urban street canyon-experimental investigation of the flow and concentration field[J].Atmospheric Environment,2007,41(16):3287-3302.[6] YASSIN M F,OHBA M.Experimental study of the impact of structural geometry and wind direction on vehicle emissions in urban environment[J].Transportation Research Part D:Transport and Environment,2012,17(2):161-168.[7] HUANG Y D,ZHOU Z H.A numerical study of airflow and pollutant dispersion inside an urban street canyon containing an elevated expressway[J].Environmental Modelling and Assessment,2013,18(1):105-114.[8] SOULHAC L,GARBERO V,SALIZZONI P,et al.Flow and dispersion in street intersections[J].Atmospheric Environment,2009,43(18):2981-2996.[9] ROBINS A,SAVORY E,SCAPERDAS A,et al.Spatial variability and source-receptor relations at a street intersection[J].Water,Air,& Soil Pollution:Focus,2002,2(5):381-393.。
非孤立街道峡谷大气流动及污染物扩散特征汪立敏;王嘉松;赵宝芹;谢晓敏;黄震【期刊名称】《环境科学研究》【年(卷),期】2005(018)006【摘要】实际城市街道皆为非孤立街道,采用数值模拟方法研究了等高与不等高非孤立街道峡谷的大气流动及汽车排放污染物扩散特征.通过与已有的风洞实验结果对比,发现二者较吻合,并且目标街道峡谷上下游建筑物的存在对目标峡谷内部的流场和浓度场有很大的影响.与孤立街道峡谷相比,非孤立街道峡谷中污染物的浓度要远高于孤立街道峡谷中污染物的浓度,而且随着上下游建筑物的增加,使到达目标街道峡谷的风速相对减弱,污染物在峡谷中难以扩散,造成了峡谷内部污染物浓度会随着峡谷数的增加而增大.并且发现不等高峡谷建筑物高度存在一个临界点.【总页数】5页(P18-22)【作者】汪立敏;王嘉松;赵宝芹;谢晓敏;黄震【作者单位】上海交通大学,燃烧与环境技术研究中心,上海,200030;上海交通大学,燃烧与环境技术研究中心,上海,200030;上海交通大学,燃烧与环境技术研究中心,上海,200030;上海交通大学,燃烧与环境技术研究中心,上海,200030;上海交通大学,燃烧与环境技术研究中心,上海,200030【正文语种】中文【中图分类】X51【相关文献】1.孤立与非孤立城市街道峡谷内污染物扩散 [J], 谢海英;陈康民2.城市街道峡谷大气流动与污染物扩散的研究 [J], 刘红姣; 熊孝鹏; 晋梅; 石零3.街道峡谷内空气流动和污染物扩散研究 [J], 刘红姣; 熊孝鹏; 晋梅; 石零4.不对称孤立街谷内流动和污染物扩散数值模拟研究 [J], 任蘇琪;罗杨;崔鹏义5.内陆核电厂冷却塔对周围大气流动和污染物扩散影响的风洞实验研究 [J], 乔清党;姚仁太;郭占杰;郭栋鹏;王瑞英;候晓菲;文云朝;范丹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
污染物扩散模型概述污染物扩散模型是一种用于模拟和预测污染物在大气中的传播和扩散过程的数学模型。
它是环境科学和空气质量管理领域中重要的工具，被广泛用于评估污染物的来源、传输路径、浓度分布和对人类健康和环境的影响。
模型建立污染物扩散模型通常采用数值模拟方法建立，其中最常用的方法包括高斯模型、拉格朗日模型和欧拉模型。
高斯模型高斯模型基于高斯分布理论，通过假设污染物的扩散呈现高斯分布，来预测污染物在空间中的传播和浓度分布。
该模型适用于平坦地表和相对简单的地形条件下的污染物扩散预测。
拉格朗日模型拉格朗日模型基于污染物的运动轨迹来模拟扩散过程。
它采用随机模拟方法，将污染物的源点和初始速度作为输入，通过模拟污染物粒子的运动路径，来预测污染物在空间中的分布。
拉格朗日模型适用于地形复杂、污染源多变或移动的情况。
欧拉模型欧拉模型是一种基于流体动力学原理的模型，它通过对大气流场进行数值模拟，来预测污染物在空间中的传播。
欧拉模型适用于研究大气中较大尺度上的污染物扩散过程，能够考虑地形、气象因素和污染源的作用。
模型输入污染物扩散模型的输入包括以下几个方面：污染源数据污染源数据是指污染物在空间中的来源和排放信息，包括源位点、污染物排放速率、时间和空间分布等。
这些数据通过监测和测量获得，在模型中用于确定污染物的初始条件。
大气条件数据大气条件数据是指影响污染物传播和扩散的气象因素，包括风速、风向、温度、湿度和气压等。
这些数据通常通过气象站观测或数值模拟获得，在模型中用于确定污染物的传播路径。
地形和建筑物数据地形和建筑物数据是指地表和建筑物对污染物传播和扩散的影响。
地形数据包括地表高度、坡度和植被覆盖等，建筑物数据包括建筑物高度、密度和分布等。
这些数据通常通过遥感技术或测量获得，在模型中用于确定污染物的传播路径和浓度分布。
模型输出污染物扩散模型的主要输出包括以下几个方面：污染物浓度分布图污染物浓度分布图是模型预测的污染物浓度在空间上的分布情况。
