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CONVERGE助力风力涡轮机CFD模拟

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作者：Jameil Kolliyil

风能是近年来兴起的主要可再生能源之一。仅在美国，过去10年风电装机容量每年增长15%，风能成为美国占比最大的可再生能源。随着风能市场的增长，风力涡轮机和风力发电场的尺度也越来越大，有的风力涡轮机超过100米高。对于这样大型的涡轮机结构，除了临近风力涡轮机产生的尾迹效应外，大气边界层( atmospheric boundary layer，简称ABL，它是大气的最低部分，直接受地球表面形态影响)的影响也变得非常重要。ABL内部的湍流会影响风机的效率和寿命，而来自风电场的尾流会改变ABL的结构。因此，当设计和优化大型风电场时，必须考虑风电场和ABL之间复杂的相互作用。

那么计算流体力学仿真技术能否帮助我们设计更好的风力发电场吗?答案是肯定的。但是要对风力涡轮机进行全尺寸CFD模拟存在一个很大的障碍，因为它在长度尺度和时间尺度上存在着巨大的跨度。以长度尺度为例，可以从毫米级(相当于旋转叶片上边界层的厚度)到几十公里(相当于一个风电场的大小)不等。对这种对象的全尺度CFD模拟需要极其庞大的硬件资源，有时甚至是不可能实现的任务。为了解决这个矛盾，该领域目前主流采用激励器模型（actuator model）。这类模型将旋转的叶片替换为几条线(激励线模型，Actuator Line Model，简称ALM)或一个圆盘(激励盘模型，Actuator Disc Model，简称ADM)，来对流场施加叶片载荷对应的体积力。同时采用三维Navier-Stokes求解器对整个流场进行求解。这就消除了在旋转叶片周围布置精细网格的需要，从而将有限的资源用来捕捉空间湍流和尾迹特征。由Sorensen和Shen2于2002年开发的激励线模型(ALM)近年来在风力涡轮机仿真中得到了广泛的应用。开发ALM模型的主要挑战包括确定激励线上每个离散点的相对速度，以及决定如何将气动力投射到流场。最先进的ALM代码使用插值法(从附近的流场插值得到激励线上各点的速度)或积分法(通过力投影加权速度积分以获得来流自由风速)来计算相对速度，并使用高斯函数将气动力投射到流场中。

在Convergent Science公司（以下简称CSI），我们不断追求卓越，改进现有的模型。CSI首席研究工程师谢胜百博士最近发表了一篇使用交替速度采样函数和力投影函数的研究论文^[3]。谢博士的方法使用拉格朗日平均速度采样技术，而不是从附近的流体质点插值速度。他没有使用高斯力投影函数，而是使用分段函数^[3]。他在CONVERGE软件中应用了这些改进算法，并模拟了一台美国国家可再生能源实验室(NREL)的5MW对标风力涡轮机^[4]。图1展示了传统ALM方法和谢博士的方法预测的不同风速下转子稳态功率和扭矩，并与Jonkman等人^[4]的参考曲线对比。

图1:传统方法与CONVERGE新的拉格朗日方法预测的(A)转子功率和(B)转子转矩随风速的稳态响应。

如图1所示，与传统的插值法(Interpolation)和积分法(Integral)相比，谢博士的新方法(Lagrangian)与参考曲线的更加吻合。Alessandro Bianchini博士在佛罗伦萨大学的风力研究小组已经采用这种新方法模拟了一台DTU 10mw的参考风力涡轮机。

图2显示了他们计算结果中的一个动画。您可以在谢博士的研究论文中（链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/we.2619），找到关于新方法的更多信息，以及与其它ALM方法的详细比较。

图2: DTU 10兆瓦参考风力机q准则等值面可视化涡流。（动画来源—— REASE集团风力部，佛罗伦萨大学）

CONVERGE®具有自动网格划分、自适应网格加密(AMR)和对运动几何的极简处理技术，使其非常适合风力涡轮机模拟。用户还可点击查看CSI官网风力涡轮机模拟介绍页面（链接：https://convergecfd.com/applications/wind-turbines)，了解更多关于CONVERGE如何支持风力涡轮机仿真的信息!

参考文献

[1] Wind Energy Technologies Office, “Advantages and Challenges of Wind Energy”, https://www.energy.gov/eere/wind/advantages-and-challenges-wind-energy, accessed on Aug 10, 2021.

[2] Sorensen, J. N., Shen, W. Z., “Numerical modelling of wind turbine wakes,” J. Fluids Eng., 124, 393-399, 2002. DOI: 10.1115/1.1471361

[3] Xie, S., “An actuator-line model with Langrangian-averaged velocity sampling and piecewise projection for wind turbine simulations,” Wind Energy, 1-12, 2021. DOI: 10.1002/we.2619

[4] Jonkman, J., Butterfield, S., Musial, W., Scott, G., “Definition of a 5-MW reference wind turbine for offshore system development,” NREL, 2009, https://public.fangzhenxiu.com/fixComment/commentContent/imgs/1757270774920_i59tbz.pdf

来源：艾迪捷

基于GT-SUITE的电池包热失控传播仿真

概要热失控以及热失控传播是锂电池面临的主要安全问题。本文将基于GT-SUITE针对一个模组进行热失控传播分析，介绍GT-SUITE进行热失控传播仿真的基本方法。热失控传播仿真一般有两种方法：① 直接利用化学反应动力学计算各电芯中不断发生的副反应。该方法是有用的，但计算成本高，且许多反应动力学参数需要标定；② 避免计算化学反应动力学，基于量热器的测试数据，将电芯热失控过程中总的产热量按照一定比例分配到电芯各部分中（如卷芯、正负极喷出物等）。该方法计算成本低，更为实用。本文采用方法二，后续我们将介绍GT-SUITE 基于反应动力学的热失控仿真方法。01 模型介绍下图为本文所用模组。该模组由14个18650型圆柱形电池并联而成，该电芯的标称容量为3.6Ah，标称电压3.6V。模型中包含电池壳（23micro）、卷芯、上下采集板（capture plate）、泡沫衬套（foam liner）。冷却液方式为水冷，冷却位置为电芯底部，假设水冷板的温度为25℃，这样就不必建立冷却水的流体回路。另外，外壳与环境之间也发生辐射传热，环境温度为20℃。模组几何下表为所用材料的热特性。卷芯与外壳之间的接触热阻假设为0.00125~0.0025 m2-K/W。其他固体部件之间的接触热阻均为0.001m2-K/W。 02 模型处理下图为在GT中进行详细模组热管理的模型处理过程。本模型共14000个有限元网格，可以得到固体部分的温度分布。该模型的计算速度可以达到实时仿真的水平。 03 控制设定热失控传播仿真一般有两种方法：① 直接利用化学反应动力学计算各副反应。该方法是有用的，但计算成本高，且许多反应动力学参数需要标定；② 避免计算化学反应动力学，基于量热测试数据，将电芯热失控过程中总的产热量按照一定比例分配到电芯各部分中（如卷芯、正负极喷出物等）。该方法计算成本低，更为实用。本文采用方法二。下面将介绍如何触发热失控，以及热失控之后的电芯是如何发热的。热失控的触发热失控的触发一般由3种诱因：机械滥用触发、电滥用触发和热滥用触发。在热失控传播仿真中，可以不考虑单体热失控是如何触发的，而只关注单体热失控触发之后的传播问题。故可以指定14个电芯中的任意一个发生热失控。在模型中这是通过给定该电芯一个60W的热源来实现的。当该电芯外壳顶部的温度达到180℃时，认为热失控被触发。热失控之后热失控发生后，热量的传递路径可能有三种：电池壁面、极耳、射流火焰。如下图所示。有试验[1]表明通过电池壁面的路径是最重要的。故本文中主要考虑通过电池壁面的传热路径。热失控传播的传热路径[1]在指定的电芯触发热失控之后，电芯会在很短的时间内（如在0.5-1.5s之内），将热量释放。将热失控过程中总的放热量按照比例进行分配。本例中的电芯在热失控时总的放热量为70kJ，假设40%的热量进入电芯本体（卷芯），其他通过泄压阀喷出。总的放热时间为1.5s。另外，热失控发生后，该电芯相当于处在开路状态，在模型中将相邻的bus bar设置为开路状态。对于复杂的模型，应该分步骤进行建模，如下图所示：建模步骤04 结果分析下面将分别触发两个位置的电芯，使其发生热失控。一个在模组的Corner位置，一个在模组的中部位置。然后观察其他电芯的响应。 Corner 处的电芯触发热失控如下图所示，Cell 1触发热失控，而其他电芯都没有发生热失控，其他电芯的最大温度能达到100℃。这表明电芯之间的泡沫衬套起到了很好的隔热效果。电芯的温度变化下图为不同电芯的电流变化，发生热失控的Cell 1的电流将为0，而其他电芯的电流负载仍然比较均衡。不同电芯的电流负载 Middle处的电芯触发热失控如下图所示，Cell 7触发热失控。而其他电芯都没有发生热失控，其他电芯的最大温度能达到90℃。这表明电芯之间的泡沫衬套起到了很好的隔热效果。电芯的温度变化下图为不同电芯的电流变化，发生热失控的Cell 7的电流将为0，而其他电芯的电流负载仍然比较均衡。不同电芯的电流负载综上所述，基于方法2的热失控传播仿真能够得到很多有价值的信息，且计算速度快，可用于较大规模的DOE优化设计。后续我们将介绍基于反应动力学的热失控仿真方法。[1] Xuning Feng, Jing Sun, Minggao Ouyang, Fang Wang, Xiangming He, Languang Lu, Huei Peng, Characterization of penetration induced thermal runaway propagation process within a large format lithium ion battery module, Journal of Power Sources, Volume 275, 2015.来源：艾迪捷