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          1. China Heating,Ventilation and Air Conditioning
            聯系熱線:010-64693287 / 010-64693285

            電子潔凈室內基于人員位置的送風調控方法

            • 作者:
            • 中國暖通空調網
            • 發布時間:
            • 2022-01-17

            趙家安1,2,梁辰吉昱1,王歡1,李先庭1,徐偉2
            1.清華大學;2.中國建筑科學研究院有限公司

                   【摘  要】為了嚴格保障室內潔凈度,電子潔凈設計的循環風量極大,導致了顯著的能源消耗。實際運行過程中,潔凈室內并不總是處于最不利設計狀態,因此存在風量調節的空間?;谌藛T數量傳感器和顆粒物計數器的調控方法能一定程度上滿足調控需求,但對于非均勻特征明顯的電子潔凈室并不能很好的適應。因此本文提出基于人員位置的送風調控方法,識別潔凈室內最主要的污染源人員并加以控制,降低其余區域風量的需求。以某千級潔凈室為對象,對人員站立狀態及走動狀態下的控策略進行研究。結果表明,與傳統設計狀態恒定運行相比,基于人員位置的送風調控方法在維持顆粒濃度的水平相同的情況下,可以實現總循環風量降低59.8%。

                   【關鍵詞】電子潔凈廠房,送風調控,室內人員定位,建筑節能

                   【基金項目】十三五國家重點研發計劃項目,項目編號:2018YFC0705201

            Abstract: The designed circulating air volume in electronic cleanroom is extremely high to ensure strict indoor cleanliness, which result in a significant energy consumption. In the actual operation, the clean room is not always in the most unfavorable design state, so there is possibility of air volume adjustment. The control method based on the occupant sensor or the particle counter can meet the control requirements to a certain extent, but it cannot be well adapted to the electronic clean room with obvious non-uniform characteristics. Therefore, this paper proposes a supply air control method based on the position of occupant, to identify and control the most important particle source and reduce the demand for air volume in other areas. For the clean room (ISO 6), the control strategy of personnel standing and walking state was studied. The results show that the total circulating air volume can be reduced by 59.8% when the particle concentration is maintained at the same level, compared with the traditional design of constant air volume operation.
            Key words: Electronic cleanroom; Control strategy of supply air, Indoor personnel positioning; Building energy saving 

            1 引言

                   電子信息技術行業對于我國的高新技術發展及國家安全有著重要意義,潔凈室是其發展的重要基礎之一。電子潔凈室的建設規??焖僭鲩L,根據目前潔凈室產值規模估算,每年新增建設面積增速約為16%,其能源消耗需求也急劇增加。電子潔凈室需要大量循環風保障室內嚴格的參數要求,導致了極高的循環空氣輸配能耗,單位面積全年能耗可達1,413 kWh/m2 [1]。因此,降低潔凈室能耗對于實現“雙碳”目標有著重要的意義。

                   為了完全滿足需求的潔凈度,潔凈室通常采用較大的設計風量不間斷運行。但在實際運行過程中,工作的條件會發生變化。大多數情況下,人員、工藝過程產生的顆粒物會顯著低于最不利的設計狀態,此時可以減小送風以達到節能的目的?;谠撍悸?,研究人員提出了基于需求的過濾控制(Demand Controlled Filtration)方法,采用顆粒物計數器監測實時的顆粒物濃度對送風進行同步調節,可以實現60-80%的節能[2]??紤]到人員是潔凈室的主要污染源,通過監測人員數量的方式代替顆粒物計數器進行調節,可以顯著降低成本,實現類似的節能效果[3]。

                   通過安裝顆粒物計數器或者人員數量傳感器的方法能實現基于需求的過濾控制,當顆粒物濃度增加時,同步增加送風的風量,當顆粒物濃度降低時,同步降低送風風量。但這兩種監測方式只能反映潔凈室內個別點的濃度水平或者房間的平均濃度。實際上,潔凈室的顆粒物濃度分布有非常顯著的非均勻特性,污染源附近的顆粒物濃度會顯著高于其余區域[4]。因此,基于顆粒物計數器或者人員數量進行調控的方法,會導致潔凈室部分區域顆粒物濃度超標或者室內顆粒物濃度仍存在較大冗余量的情況,這對于有著極高環境要求的電子潔凈室是不允許的。

                   隨著圖像識別及室內定位技術的發展,通過提取人體輪廓識別人員,根據輪廓面積識別人員數量及位置成為可能[5,6]。在電子潔凈室中,風機過濾單元(FFUs)均勻布置在頂部進行送風,并能夠獨立進行調控,當我們獲知人員信息后,對這一最主要的顆粒物發生源進行針對性的控制,可以實現更加可靠及高效的控制,具體調控原理如圖1所示。

                   由于電子潔凈室送風口眾多,且人員工作狀態較為復雜,如何設計每個送風口的風量,實現高效的氣流組織,對于潔凈室的環境保障效果及節能效果至關重要。本文對人員站立工作狀態及走動情況下分別進行研究,以期得到可靠的送風控制策略,實現顯著的節能效果。


            圖1 基于人員位置FFU調控示意圖

            2 數值方法

                   2.1 物理模型

                   電子潔凈室目前普遍采用上送架空地板回風的氣流組織形式,FFU按照一定的布置率均勻分布在吊頂上,潔凈空氣由FFU送出,稀釋掉潔凈室內的污染物后通過架空地板進入下夾層,最后由下夾層兩側的回風口排出,潔凈室的人員及工藝設備通常位于架空地板上方。

                   本文對潔凈廠房某生產電子芯片的擴散區進行研究,該區域的FFU布置率為25%,設計潔凈等級為千級(ISO 6, ≥0.5μm粒子濃度小于等于35200 pc/m3)。潔凈室尺寸為9.8m×9.8m×4.55m(L×W×H), 潔凈室高度3.25 m,下夾層高度為1.3 m,FFU尺寸為1.2 m×1.2 m,布置間隔1.2 m?;仫L口設置在下夾層側面,尺寸為1.3m × 9.8m。人員發熱量設置為78 W,人員顆粒物釋放量取穿著全套潔凈服時的釋放量,站立狀態下顆粒物釋放量為6, 000 pc/s (≥0.5μm),走動情況下取 30, 000 pc/s (≥0.5μm) [7],忽略其余顆粒物散發。FFU給定送風速度,送風溫度取設計值20℃。架空地板視為均勻阻力層,采用多孔介質模型進行模擬,阻力系數根據實驗數據擬合。模型詳細的尺寸及位置參數見圖2。


            圖2 潔凈室模型

                   2.2 數學模型

                   近些年發展起來的Realizable k-ε模型相比標準的k-ε模型在強流線彎曲、漩渦和旋轉有更好的表現[8]。在潔凈室中由于非滿布的FFU射流會產生渦旋,因此采用Realizable k-ε模型對電子潔凈室的氣流組織進行模擬。

                   對于顆粒物的模擬,有學者對室內顆粒物的分布和沉積規律進行了研究,現有結果指出對于小于2 μm的顆粒物和被動氣體的擴散輸運性質相同[9]。因此本研究將顆粒物看作被動運輸的氣態污染物,采用的控制方程如下:

                    

                   式中,CP為顆粒物濃度 (pc/m3);uj為空氣沿j方向的分速度 (m/s);SP 為單位體積顆粒物源的釋放速率 (pc/(m3•s));  D是擴散系數 (pc/(m2•s))。

                   采用有限體積法(FVM)及二階迎風格式將上述方程離散為代數方程。計算方法采用SIMPLE算法求解連續方程和動量方程。采用Boussinesq模型評價浮力效應[10,11]。

                   2.3 模擬工況設置

                   電子潔凈室傳統的設計工況下,所有FFU送風速度均以0.35 m/s 恒定運行。采用基于人員位置的送風調控方法后,僅人員周圍1.8 m范圍內的FFU送風速度維持0.35 m/s,其余FFU送風速度降低至0.1m /s。本文分別對人員站立狀態及人員走動狀態下分別進行研究,以傳統的設計工況下的顆粒物濃度水平作為基準,驗證采用基于人員位置送風調控方法后,顆粒物濃度仍能維持在相同的水平,從而確定新方法的有效性。

                   在站立狀態下,由于人員與FFU的相對位置不同,會顯著影響顆粒物的分布,因此采用具有代表性的三個位置P1(人員在FFU下方)、P2(人員在緊鄰FFU的盲板下方)及 P3(人員在FFU對角的盲板下方)分別進行模擬。在走動狀態下,給定移動速度為1 m/s,沿著潔凈室內某一直線運動。潔凈室共16個FFU,具體布置情況見圖3(a),人員的位置及走動路線見圖3(b)。


            (a)FFU布置情況                                                                   (b)人員位置及走動路線
            圖3  FFU及人員的設定情況
            表1 算例設置

                   注:1. B代表傳統設計工況,即所有FFU均為0.35 m/s; N代表基于人員位置的送風調控方法,即人員周圍FFU為0.35 m/s,其余為0.1 m/s。

                          2. S代表站立狀態,W代表走動狀態。

                          3. P1,2,3,4 代表不同的位置。

                   由于潔凈室內顆粒物濃度分布具有顯著的非均勻特征,因此在評價顆粒物濃度水平時,需要盡可能選取所有的點,具體監測點位置如圖4所示。


            圖4 潔凈室內監測點位置的選取

            3 結果和討論

                   3.1 人員站立狀態下的模擬結果

                   人員站立狀態下,針對三種典型位置進行了研究。當人員在P1位置時,采用傳統設計方法及基于人員位置的送風調控方法的顆粒物濃度分布情況見圖5。兩種策略下,人員周圍的顆粒物濃度最高,隨著距離人員增加,顆粒物濃度顯著降低。傳統設計情況下,FFU1-16均以0.35m/s進行送風,通過識別人員位置,維持人員周圍上方FFU6送風速度不變,降低其余FFU送風至0.1m/s,顯著降低循環風量的同時,仍能較好的維持潔凈室的顆粒物濃度水平。


            (a)Case B-S-P1 顆粒物濃度分布                         (b)Case N-S-P1顆粒物濃度分布
            圖5 人員位于P1時不同送風策略的顆粒濃度分布對比

                   當人員在P2位置時,采用傳統設計方法及基于人員位置的送風調控方法的顆粒物濃度分布情況見圖6。兩種策略下,人員周圍的顆粒物濃度最高,隨著距離人員增加,顆粒物濃度顯著降低。傳統設計情況下,FFU1-16均以0.35m/s進行送風,通過識別人員位置,維持人員周圍1.8m內送風速度不變,即FFU6和7風量不變,降低其余FFU送風速度至0.1m/s,顯著降低循環風量的同時,仍能較好的維持潔凈室的顆粒物濃度水平。


            (a)Case B-S-P2 顆粒物濃度分布                         (b)Case N-S-P2顆粒物濃度分布
            圖6 人員位于P2時不同送風策略的顆粒濃度分布對比

                   同樣的,當人員在P3位置時,采用傳統設計方法及基于人員位置的送風調控方法的顆粒物濃度分布情況見圖6。兩種策略下,人員周圍的顆粒物濃度最高,隨著距離人員增加,顆粒物濃度顯著降低。傳統設計情況下,FFU1-16均以0.35m/s進行送風,通過識別人員位置,維持人員周圍1.8m內送風速度不變,即FFU6,7,10,11送風速度不變,降低其余FFU送風速度至0.1m/s,顯著降低循環風量的同時,仍能較好的維持潔凈室的顆粒物濃度水平。


            (a)Case B-S-P3 顆粒物濃度分布                  (b)Case N-S-P3顆粒物濃度分布
            圖7 人員位于P3時不同送風策略的顆粒濃度分布對比

                   3.2 人員走動狀態下的模擬結果

                   人員走動狀態下,需要根據人員實施的位置對FFU進行實施的調控,保證人員周圍FFU始終維持0.35 m/s,距離人員較遠的FFU降低至0.1 m/s。選取人員走動過程中某一時刻(t = 5s)的潔凈度保障情況進行分析,兩種策略下顆粒物濃度分布情況見圖8,其余時刻與該情況類似,不再對每一個時刻進行比較。在人員走動到第5s時(人員所在位置X=5m),采用基于人員位置的送風調控策略,即維持FFU10,11,14,15送風速度為0.35m/s,降低其余FFU至0.1m/s。相比傳統設計狀態,顆粒物濃度仍維持在較低水平,且風量顯著降低。


            (a)Case B-W-P4 顆粒物濃度分布    (b)Case N-W-P4顆粒物濃度分布
            圖8 人員走動狀態時不同送風策略的顆粒濃度分布對比

                   3.3 全年運行風量比較

                   實際電子廠房中不同人員狀態場景出現的時間比例不同,每種人員場景的可降低風量程度不同,需要對全年總體風量可降低比例進行綜合評估。該生產區域自動化程度較高,設計人數為1人,工作時間為三班制24小時。電子潔凈室人員大部分時間為站立工作狀態,少部分時間為走動狀態,設定站立工作時間占比為80%,走動時間占比為20%。

                   站立狀態策略為:1)當人員在FFU下方時,僅人員上方FFU維持0.35m/s,其余為0.1 m/s;2)當人員在緊鄰FFU的盲板下方時,盲板兩側FFU維持0.35m/s,其余為0.1 m/s;3)當人員在FFU對角的盲板下時,人員周圍四個FFU維持0.35m/s,其余為0.1 m/s。人員等概率出現在任意位置,以上三種策略出現的概率分別為1/4,1/2,1/4。因此,當人員為站立工作的場景時,基于人員位置的FFU控制策略可降低61.4%的風量。

                   人員走動場景策略為:人員達到位置1.8m范圍內四個FFU以0.35 m/s送風,其它FFU以0.1 m/s送風,因此,當人員為走動的場景時,風量可降低53.6%。

                   綜合人員站立工作(80%)及走動工作(20%)兩種場景的權重,基于人員位置的FFU控制策略可以降低59.8%的全年運行循環風量。

            4 結論

                   本文針對FFU布置率為25%的電子潔凈廠房,基于人員位置的FFU送風調控進行了探究。得到了較為可行的調控方式,并與傳統的FFU不進行調控的方式進行對比,評價了控制效果及風量降低潛力。有結論如下:

                   (1)當控制人員1.8m范圍內的FFU送風速度為設計值0.35 m/s時,降低其余FFU送風速度至0.1 m/s,人員站立及走動狀態下均可以較好地保障潔凈區的潔凈水平。

                   (2)采用基于人員位置的FFU送風調控方法可以顯著降低風量。以本文FFU布置率為25%的潔凈廠房為例,新的調控方法可以降低59.8%全年運行循環風量。

            參考文獻

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                   [2] D. Faulkner, W.J. Fisk, J.T. Walton, Energy savings in cleanrooms from demand-controlled filtration [J], J. Inst. Environ. Sci. 39 (1996) 21–27.
                   [3] D. Faulkner, D. DiBartolomeo, D. Wang, Demand Controlled Filtration in an Industrial Cleanroom [J]., (2007) 11.
                   [4] X. Shao, S. Liang, J. Zhao, H. Wang, H. Fan, H. Zhang, G. Cao, X. Li, Experimental investigation of particle dispersion in cleanrooms of electronic industry under different area ratios and speeds of fan filter units [J], J. Build. Eng. 43 (2021).
                   [5] 何揚名,戴曙光.利用輪廓特征進行人頭識別的方法[J].計算機工程與應用,2010,46(29):164-166.
                   [6] 王厚大.一種計算任意封閉形狀面積的方法[J].南京郵電學院學報,1997(4):83-85.
                   [7] 馮樹根.空氣潔凈技術與工程應用[M].第二版.北京:機械工業出版社,2013.
                   [8] 屈偉. 用CFD研究室內空氣特性及污染物濃度的分布[D]. 北京:北京工業大學.2006.
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                   [10] S. V Patankar, Numerical heat transfer and fluid flow [M], Washington?: Hemisphere Pub. co., Washington, 1980.
                   [11] J.D. Anderson, Computational fluid dynamics?: the basics with applications [M], New York?: McGraw-Hill, New York, 1995.

                   備注:本文收錄于《建筑環境與能源》2021年10月刊 總第48期(第二十二屆全國通風技術學術年會論文集)。版權歸論文作者所有,任何形式轉載請聯系作者。

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