超超臨界汽輪機末級靜葉流動數(shù)值模擬

譚 銳，吳亞東，沈 昕，黃亞振，徐 星

(1.國電南京電力試驗研究有限公司，南京 210046；2.上海交通大學(xué) 機械與動力工程學(xué)院，上海 200240)

研究葉輪機械內(nèi)部流動的方法主要有實驗研究和數(shù)值模擬[1]。實驗研究是最基本的方法，但過程成本高，周期長，而且受到測量技術(shù)和測量精度的限制。另外，對于某些復(fù)雜的流動幾何結(jié)構(gòu)和極端的氣動條件，實驗研究根本無法進行。隨著計算機技術(shù)和數(shù)值算法而迅速發(fā)展起來的計算流體動力學(xué)(Computational Fluid Dynamics， CFD)為認識葉輪機械內(nèi)部流動提供了新的途徑。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，基于Navier-Stokes方程的CFD方法在工程設(shè)計領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。相比于理論分析，CFD計算能夠得到更加精細的流場結(jié)構(gòu)，能夠完成復(fù)雜幾何形狀的流動仿真計算。在許多場合，CFD 已經(jīng)能夠相當準確地模擬真實流動，可以代替大量的實驗，成為葉輪機械設(shè)計的強大而有效的工具[2]。目前，有很多研究者使用CFD手段對汽輪機進行了研究，涉及性能分析、流場細節(jié)分析、流道優(yōu)化等。郭智娟等[3]用ANSYS Workbench軟件對汽輪機高壓缸某級動、靜葉片的氣動性能進行了模擬分析，并通過改變?nèi)~片的前緣和尾緣橢圓率優(yōu)化了葉片的氣動特性。周俊杰等[4]使用ANSYS CFX對某125 MW汽輪機其中一個沖動級動靜葉片的氣動性能進行了三維數(shù)值模擬優(yōu)化計算，優(yōu)化改進后,葉片的氣動性能得到提高,提升了汽輪機效率。曹麗華等[5]使用CFX對低壓末級和排汽缸的耦合模型進行了數(shù)值模擬，提出了優(yōu)化方案，獲得了很好的效果。

目前針對汽輪機的數(shù)值模擬分析已有不少，但多局限于超臨界機組或高壓缸，對超超臨界機組的認知較少，且低壓模塊常伴隨有濕汽等各類損失，研究困難。本文通過CFD數(shù)值模擬仿真，計算分析某大型超超臨界汽輪機的末級靜葉流動特征，研究影響末級靜葉流動損失的主要因素和后續(xù)葉片優(yōu)化的方向，旨在為超超臨界汽輪機低壓模塊的長葉片優(yōu)化提供理論支持。

1 計算模型

某大型汽輪機低壓模塊為對稱雙排汽結(jié)構(gòu)，鑒于2個缸的對稱結(jié)構(gòu)，選取圖1虛線框內(nèi)空間作為研究對象，應(yīng)用NUMECA Turbo軟件進行流動仿真計算，單側(cè)模型如圖2所示。

圖1 研究對象

圖2 單側(cè)模型

由于單側(cè)模型的出口在擴壓段之后，距離末級較遠且為壓力邊界，與該汽輪機機組的實際運行情況有所差距，因此對于出口邊界，以末級動葉出口截面(虛線截面位置)的軸向質(zhì)量平均速度作為判別標準，改變出口壓力邊界以達到合適的速度，末級出口邊界如圖3所示。

圖3 末級出口邊界

2 網(wǎng)格劃分

以末2級葉片為對象(包括末級和次末級)，采用IGG/AUTOGRID模塊生成網(wǎng)格，如圖4所示。整個計算域網(wǎng)格節(jié)點數(shù)為1 148 444，生成的網(wǎng)格正交性最小值4.78，膨脹比最大3.87，其中末級長葉片由于其較大的扭轉(zhuǎn)角和尺寸，一直是網(wǎng)格建立的難點，本文通過網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的調(diào)整，得到了較好的計算網(wǎng)格。

圖4 末級長葉片網(wǎng)格

本文的研究使用FINE/TURBO模塊，采用Spalart-Allmaras湍流模型，介質(zhì)為tables_water_steam，該介質(zhì)是基于IAPWS-IF97性質(zhì)表的可壓縮冷凝水蒸氣介質(zhì)。為加快計算速度，采用了多重網(wǎng)格技術(shù)。對雙列葉片單通道進行數(shù)值模擬。邊界條件為：計算給定入口總壓(22 kPa)、干度(0.98)；給定出口平均靜壓(5.6 kPa)。收斂標準為殘差水平下降到10-6以下、進出口流量穩(wěn)定。

3 流動分析

3.1 靜壓分布

圖5給出了末級靜葉在30%、50%、70%、90%葉高的壁面靜壓分布。從圖5可以看出，在葉高方向，即展向上，葉頂處的壓力差明顯小于葉根和葉片中部；入口靜壓逐漸減小，出口靜壓逐漸升高。沿弦向，壓力面靜壓在0～50%弦向位置平緩下降，在50%弦向位置之后迅速下降。吸力面靜壓分布則恰恰相反，在50%弦向位置之后，葉片中下部出現(xiàn)靜壓波動，說明汽流在這一位置不穩(wěn)定，波動劇烈。

(a) 30%葉高

(b) 50%葉高

(c) 70%葉高

(d) 90%葉高

圖5 不同葉高末級靜葉型面靜壓分布

圖6給出了末級靜葉的壓力面和吸力面表面的等壓線分布。從吸力面的等壓線分布可以看到：葉片前緣進口壓力梯度均勻分布，汽流均勻膨脹；50%弦向后等壓線呈環(huán)狀或與端壁呈閉合狀態(tài)，中下部出現(xiàn)了2個低壓區(qū)，汽流有展向流動的趨勢，其進入擴壓流動區(qū)，將形成三維漩渦區(qū)。壓力面的葉片前緣等壓線稀疏，所呈現(xiàn)的結(jié)果符合圖5的壓力面前緣壓力緩慢下降趨勢。在葉片中后部，等壓線彼此平行且密集分布，汽流加速流出葉柵。

(a) 吸力面

(b) 壓力面

為考察如圖6(a)所示吸力面50%弦向后的環(huán)形低壓區(qū)對主流的影響，繪制S2流面質(zhì)量分布，如圖7所示。提取靜葉前后質(zhì)量流量沿葉高分布情況，如圖8所示。顯然，受低壓區(qū)影響，靜葉出口中部汽流質(zhì)量減小，根部的汽流密度較低，但速度超越聲速，折合質(zhì)量流量大于中部。頂部汽流由于半徑最大，周向面積最大，靜葉入口入流質(zhì)量大，流量也高于中部。

圖7 S2流面流量分布

圖8 靜葉前后流量分布

3.2 葉柵通道流動分析

圖9和圖10分別給出了10%、30%、50%、70%、90%相對葉高的S1流面壓力和馬赫數(shù)分布。從靜壓和馬赫數(shù)云圖不難發(fā)現(xiàn)，在70%葉高以下，葉柵通道內(nèi)尾緣出現(xiàn)明顯的激波現(xiàn)象，據(jù)前文分析，在葉片中下部，流量逐漸增大，汽流跨聲速，較易出現(xiàn)激波，該現(xiàn)象與前文發(fā)現(xiàn)的吸力面低壓相對應(yīng)。且隨著相對葉高減小，激波起始點逐漸前移，激波愈發(fā)劇烈，尤其在葉根處，激波范圍較大，甚至傳遞到了末級動葉區(qū)域，這會導(dǎo)致動葉承受較大的非定常氣動力，影響動葉做功和安全運行[7]。

(a) 10% (b) 30% (c) 50% (d)70% (e)90%

(a) 10% (b) 30% (c) 50% (d)70% (e)90%

不同于高壓級，低壓級汽流接近臨界態(tài)，較易進入濕蒸汽狀態(tài)，這會影響汽輪機的運行。靜葉在不同相對葉高的S1流面的干度分布云圖如圖11所示。與靜壓分布類似，在葉柵中后部，汽流逐漸膨脹加速，部分內(nèi)能轉(zhuǎn)化為動能，臨界蒸汽釋放汽化潛熱，主流中水汽含量上升，干度下降。

(a) 10% (b) 30% (c) 50% (d)70% (e)90%

在葉片中后部的弦向上，壓力面和吸力面靜壓差較大，且根據(jù)葉柵中的靜壓分布云圖，存在二次流的風險。因此進一步考察S1流面的流線分布，結(jié)果如圖12所示。圖12顯示葉柵內(nèi)汽流流動狀態(tài)良好，流線分布分明，沒有明顯的摻混，說明二次流在長葉片損失中所占比例不大。

(a) 根部 (b) 中部 (c) 頂部

為考察通道內(nèi)流動損失分布，考察了不同葉高的熵值分布，如圖13所示。靜葉根部及頂部端壁區(qū)由于邊界層的作用，流動從層流轉(zhuǎn)向湍流，熵值較大；葉片中部主流區(qū)的熵值較小，熵增主要來源于葉片表面的邊界層和尾跡區(qū)的汽流摻混。且從熵值分布發(fā)現(xiàn)，葉片根部的尾跡效應(yīng)明顯，延伸發(fā)展到下游較遠區(qū)域，這可能影響到末級動葉的運行。

(a) 10% (b) 30% (c) 50% (d)70% (e)90%

為進一步量化流動損失[6]，定義總壓損失系數(shù)如下，計算出口周向平均總壓損失系數(shù)沿葉高的分布：

(1)

圖14給出了總壓損失系數(shù)沿葉高的分布趨勢。該趨勢與熵值云圖分布符合良好，葉根和葉頂總壓損失對應(yīng)端壁引起的微弱二次流，葉片中部的總壓損失主要來自邊界層和葉片尾跡區(qū)的渦流損失。

綜上所述，二次流在長葉片損失中所占比例不大，因此后續(xù)的葉型優(yōu)化應(yīng)當從減少葉型損失方面入手，即減小葉型表面附面層的摩擦損失及尾跡區(qū)的渦流損失，同時考慮激波及尾跡對末級動葉的影響。

圖14 總壓損失系數(shù)徑向分布

4 結(jié) 論

汽輪機末級葉片對汽輪機安全性和經(jīng)濟性能有重要影響。本文對某大型超超臨界汽輪機末級靜葉進行了數(shù)值模擬和計算分析，結(jié)果表明通過靜葉的汽流有向根部聚集的趨勢，且靜葉根部存在較大的激波區(qū)域。靜葉通道內(nèi)的主要損失來源于葉片尾跡，葉柵內(nèi)二次流在長葉片損失中所占比例不大，后續(xù)優(yōu)化應(yīng)當從減少葉型損失方面入手。