基于CFD的日光温室墙体蓄热层厚度的确定

许红军，曹晏飞，李彦荣，阿拉帕提，高 杰，蒋卫杰，邹志荣



基于CFD的日光温室墙体蓄热层厚度的确定

许红军1,2，曹晏飞1，李彦荣2，阿拉帕提2，高 杰2，蒋卫杰2，邹志荣1,2※

（1. 西北农林科技大学园艺学院农业部西北设施园艺工程重点实验室，杨凌 712100； 2. 新疆农业大学林学与园艺学院，乌鲁木齐 830052）

日光温室墙体蓄放热能力的优劣取决于墙体蓄放热特性与蓄热层厚度，确定日光温室蓄热层厚度，对于推进日光温室墙体改进意义重大。该研究以温室内太阳辐射与室外气温作为输入条件，按照试验温室实际尺寸和相关关系进行参数化建模并模拟计算不同月份墙体蓄热层厚度。选择乌鲁木齐地区2018年1月－4月典型晴天进行测试，以温室地面、墙体表面的太阳辐射为输入条件，室外空气温度为边界条件，利用Autodesk CFD软件对晴天9:00至次日9:00的温室砖墙内部温度场进行了模拟，并通过对比墙体内部0、10、20、30、40、50 cm处温度测点的实测值与模拟值验证模拟结果的准确性。结果表明，温室墙体模拟结果与测试结果吻合度较高，1月9日、2月9日、3月6日各层平均误差均在1.5 ℃以下，4月6日实际值与模拟值误差较大，模拟值较实际值滞后，趋势随着深度与墙体温度的升高而更加明显。在温室墙体材料、结构、室内外的光温环境的共同影响下，温室墙体传热是一个复杂的非稳态过程。砖墙温室与土墙温室类似，墙体可划分为“保温层、稳定层、蓄热层”，各层的厚度与墙体蓄热材料、保温材料的热物性有关。对墙体温度场、各层的温度衰减因子以及延迟时间分析可知，墙体厚度在0～30 cm范围内，墙体温度波动较为明显，墙体厚度大于30 cm时，温室墙体一天内温度波动较为平缓，波幅较小。随着气温回升，温室墙体内部温度整体提高，各层温度波动相差不大。在温室结构、保温性能不变的情况下，温室蓄热层厚度及波动情况受外界光温环境的综合影响较小。综上所述，采用CFD模拟温室墙体温度场的变化，并根据温室墙体温度场变化确定温室墙体蓄热层厚度是可行的，可靠性较高。该研究可为其他区域优选温室墙体结构，推进日光温室墙体改进提供依据和参考。

温室；墙体；计算机仿真；流体力学；蓄热层厚度；传热性能

0 引 言

日光温室以其优良的保温节能特性，在中国北方得到广泛应用。墙体作为日光温室中最重要的围护结构兼有承重、保温和蓄热的功能，对于保持温室气温的稳定起着至关重要的作用[1-2]。墙体蓄放热能力的优劣，一方面与墙体材料的储热特性有关，另一方面取决于蓄热层厚度。因此，确定日光温室蓄热层厚度，对于推进日光温室墙体改进，推动设施农业发展意义重大。

陈端生[3]早期就提出日光温室理想的墙体结构是内侧以吸热、蓄热能力强的材料组成蓄热层，外侧以导热、放热能力差的材料组成保温层。已有大量研究表明，测试墙体内部温度，分析温室蓄放热特性，可为各地日光温室墙体建造提供合理依据[4-8]。

张志录等[9]在温室测试中发现，墙体内部一定区域测点间温度相同或很接近，日变化幅度很小，并将其定义为“稳定层”。“稳定层”厚度与墙体厚度有关，位置及厚度随季节而变化。黄雪等[10]根据温室墙体受外界环境影响的大小，将墙体由内到外划分为“蓄热层、过渡层、御冷层”，并提出确定各层的合理厚度即可确定温室墙体的厚度。彭东玲等[11]通过计算机模拟计算，根据墙体内热流方向，将能向室内方向放热的薄壁为定义为“有效蓄热层”，并根据测试结果说明其厚度与墙体材料与天气状况有关。李明等[12]认为蓄热层厚度可根据墙体温度波幅来确定，定义为温波法。将蓄热层定义为温室室内侧墙体温度波幅大于1 ℃的部分，并开发了基于一维差分法蓄热层计算方法。白青等[13]将温室墙体分为“波动层、稳定层、保温层”，提出了一种利用温波传播速度计算墙体厚度的方法。

上述对于确定蓄热层厚度的方法，多是基于单一土质墙体，在试验测量的基础上进行归纳总结得出蓄热层的厚度。由于蓄热层的厚度受材料、温室热环境的影响，要全面掌握各类日光温室墙体的蓄热性能与蓄热层厚度，还需要通过其他方法进行墙体导热的理论研究与分析。

随着计算流体力学（computational fluid dynamics，CFD）与数值传热学的不断发展，多种CFD分析计算软件被开发出来。佟国红等[14-17]利用CFD技术分析温室内部温度场的变化，测试结果与模拟结果吻合度较高，并讨论了不同模拟条件对结果准确度的影响。张林华等[18-19]通过对于下沉式日光温室温度场及保温性进行了分析。张勇等[20-21]分析了主动蓄热结构与不同厚度方式下温室内部的温度变化，指出采用CFD技术分析温室温度场的动态变化，准确度较高，对于温室设计及温度环境控制具有理论指导意义。

综上所述，中国对于温室墙体蓄热层厚度确定的研究较少。对于蓄热层的定义、测试、分析方法研究结果也不尽相同。中国幅员辽阔，受室外环境和季节的影响，通过不同地区试验得出的蓄热层厚度，难以为其他区域、不同类型温室建设提供设计参考。因此，本文在前人研究的基础上，提出根据不同地区气候环境、不同材料与温室结构类型，利用CFD技术模拟温室墙体温度场，确定蓄热层厚度的方法，对丰富日光温室墙体蓄热层厚度确定方法和理论具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 试验温室

试验温室位于新疆农业大学三坪教学实习基地（N43.92，E87.35）。日光温室坐北朝南，南偏西8°，东西方向长60 m，跨度为8 m，脊高3.8 m，后墙高2.8 m，后屋面仰角40°。日光温室示意图如图1所示。温室前屋面使用PO塑料薄膜，后屋面由0.1 m聚苯乙烯彩钢板构成，日光温室后墙采用了0.01 m水泥砂浆抹面+0.5 m实心黏土砖砌体+0.1 m聚苯乙烯彩钢板的复合墙体。环境参数监测时间为2018年1月至2018年4月，监测参数为温度和太阳辐射。

图1 日光温室示意图

1.2 温室环境监测

以温室长度方向1/2处（距离山墙30 m）日光温室剖面为主要测量平面。温室内部太阳辐射由PDE-KI环境数据记录仪（哈尔滨物格电子技术有限公司生产，测量范围：0～2 000 W/m2，准确度±3%，分辨率1 W/m2）采集，分别监测温室长度方向1/2剖面，墙体内表面1.5m高度处太阳辐射强度与跨度1/2处地面太阳辐射强度。温室墙体内部温度与室内外空气温度由PDE-R4温度数据记录仪（哈尔滨物格电子技术有限公司生产，温度测量范围−30～70 ℃，准确度±0.5 ℃，分辨率0.1 ℃）采集。在温室长度方向1/2剖面处，在温室后墙内表面1.5 m高度处，在墙体厚度方向由内至外均匀布置11个测点，测点间距5 cm，在温室长度方向1/2处，跨度1/2处，由温室地面至1 m深度土壤中均匀布置11个测点，测点间距10 cm测定温室内土壤温度变化，并测试该位置1.5 m高度处测试室内空气温度变化，在温室外1.5 m高度距温室 2 m处测试室外空气变化，所有测点记录数据的时间间隔均为10 min。

1.3 数据处理

本文试验数据采用origin 2017进行数据分析及图表的制作。

2 日光温室墙体温度场CFD模拟

为了更直观地了解温室墙体的温度场情况，本文通过Autodesk Simulation CFD软件进行CFD模拟。该软件是Autodesk公司开发的一款进行传热和流体流动分析的计算流体力学工具软件，它可以进行高速湍流与不可压缩流，以及导热与对流传热的仿真分析，国内外研究[22]中均有应用。

2.1 温室墙体传热过程

墙体获得太阳辐射后，内表面温度迅速升高，在太阳辐射的作用下，温度将高于其他围护结构。在温差的驱动下，墙体内表面一方面与温室内空气对流换热，使温室环境温度升高，同时也通过导热方式向墙体外表面散热，进一步通过辐射传热方式向温室内部结构散热。

2.2 控制方程

假设温室内湿空气为理想气体，墙体、土壤密度均匀，气密性良好。模拟遵循基本的物理守恒定律包括：质量守恒定律、动量守恒定律、能量守恒定律及组分守恒定律[23]。连续方程、动量方程、能量方程可写成下列形式

2.3 几何模型

该研究中日光温室的长度尺寸远远大于高度及跨度尺寸，中间截面传热过程能够反映除两侧山墙外内部的传热过程，故将跨度方向温室截面作为模拟区域。模型采用Autodesk SimStudio Tools 2016 R2按照试验温室实际尺寸和相关关系进行参数化建模。采用TRIM网格，整体域网格基本尺寸为50 mm，共计生成20 300个节点与38 879网格单元。图2为日光温室模型及网格划分。

2.4 边界条件与初始条件

尺寸精确的几何模型，准确的边界条件与初始条件是获取准确的蓄热层厚度结果的保证。一方面为保证在一天内CFD几何模型的一致，另一方面保证温室墙体热量夜间充分释放，测试温室试验期间，未进行覆盖保温被。为减小温室内夜间温度低对结果造成的影响，本文选择本研究分别选择1月9日、2月9日、3月6日、4月6日作为典型晴天，在不同的室内空气温度下模拟，测试墙体温度变化。图3为CFD模拟边界条件的测定。

测试以温室地面、墙体表面的太阳辐射为输入条件，室外空气温度为边界条件，以9:00温室内部各围护结构内部的温度为初始条件。此时温室墙体、地面不同深度处温度相差不大，故墙体、地面与空气均采用各自内部温度的平均值作为该部分的整体温度。表1为温室内部各部分模拟初始温度取值，模拟当天9:00至次日9:00的温室墙体内部温度场。温室墙体表面（素灰水泥砂浆抹面）、地面太阳辐射吸收系数[24]为0.74，前屋面换热系数[25]为8.99 W/(m2·K)，后屋面与后墙换热系数为12.25 W/(m2·K)。表2为温室围护结构从材料的热物性参数。

图2 日光温室模型及网格划分

图3 CFD模拟边界条件的测定

表1 温室内部各部分模拟初始温度

表2 温室围护结构从材料的热物性参数

注：表2为材料在27 ℃时的热物性参数。

Note: Table 2 shows the thermal property parameters at 27 ℃.

2.5 数值计算方法

为准确计算温室墙体与空气的换热，温室空气设定为温度作用下的自然对流，湍流模式采用标准方程模型，计算机采用联想ThinkPad E450 Microsoft Windows 10 (Build 9200)，Intel(R) Core(TM) i5-5200U CPU @ 2.20 GHz，物理内存16 GB，Intel 64 位。模拟时间为步长为60 s，步数为1 440步，共计86 400s。

2.6 模拟结果验证

通过对比墙体内部0、10、20、30、40、50 cm位置处温度测点的试验值与模拟值来验证所建模型的准确性，结果如图4所示。

由图4可知，温室模拟的墙体温度变化与实际测试结果变化规律相同。整体而言，墙体表面温度及内部温度的测试结果与模拟结果吻合度较高，尤其是1月9日、2月9日、3月6日各层平均误差均在1.5 ℃以下，4月6日实际值与模拟值误差较大，各层误差详见表3。由图4可知，模拟值较实际值滞后，趋势随着深度与墙体温度的升高而更加明显（图4d）。各层间误差也不尽相同。分析造成该现象的原因与所设定的初始条件、材料属性以及边界条件有关。首先，本文模拟所使用的初始条件是温室墙体各层测定值的平均值，各层温度初始值与实际初始值存在差异，但该差异较小，对温室测定误差影响不大。其次，边界条件的设定与材料参数的取值对温室模拟的准确性的影响较大。受试验条件的限制，本文中材料热物性参数均参考自相关标准[24]和文献[26]在27 ℃下的测试值。难以反映温室内部材料热物性参数随温度而发生动态变化。模拟边界条件也会因温室温度的变化而变化，从本文测试结果与模拟结果的差异来看，温室墙体温度越高变化越剧烈，模拟结果与测试结果的差异也就越大。

图4 墙体内部不同深度处温度模拟值及实测值

表3 墙体不同深度处温度模拟值与实测值误差

2.7 墙体内部温度场分析

温室墙体模拟结果与测试结果吻合度较高，表明该计算模型得出的温室内部温度场变化较为准确。本文给出了1月9日、2月9日、3月6日、4月6日温室墙体内部温度场的变化与温室墙体不同深度的温度波动情况，如图5所示。

注：左侧为墙体外侧。

由图5可知，在温室墙体材料、结构、室内外的光温环境的共同影响下，温室墙体传热是一个复杂的非稳态过程。温室墙体在外保温的作用下，砖墙本身受外界温度直接影响较小。一天中，温室墙体温度通过太阳辐射进行热量蓄积迅速升温，墙体内表面温度＞墙体中部温度＞墙体外表面温度；夜间，墙体中部温度＞墙体内表面温度＞墙体外表面温度。温室墙体温度主要是受温室内太阳辐射与空气温度的影响，温度波沿着墙体厚度方向振动幅度逐渐减小，滞后时间增长。测试期间，墙体厚度在0～30 cm范围内，墙体温度波动较为明显，墙体表面的温度波动分别为24.5、29.10、32.2、30.1 ℃；在30 cm处最大温度波动分别为3.4，4.1，5，3.7 ℃；在50 cm处最大温度波动分别为1.1，1.1，2.2，1.2 ℃。墙体厚度大于30 cm时，温室墙体一天内温度波动较为平缓，波幅较小。随着气温回升，温室墙体内部温度整体提高，各层温度波动相差不大。由此可见，在温室结构、保温性能不变的情况下，温室蓄热层厚度及波动情况受外界光温环境的综合影响较小。

2.8 墙体蓄热层厚度的确定

温室墙体蓄热特性可通过墙体温度的衰减与延迟展开评价。如图6所示，随着太阳辐射周期性变化，温室墙体温度也随之做周期性变化，变化幅度会随着墙体的厚度方向逐渐衰减。本文使用衰减因子与延迟时间分析墙体内部不同厚度处温度随时间的变化。本文通过测试采用衰减因子与延迟时间来表示。定义温室墙体厚度方向某一位置温度的波幅与墙体内表面温度波幅的差值与温室内表面的比值定义为衰减因子。延迟时间为在以24 h为1个周期内温度波由墙体内表面传至墙体内部某点所需的时间。延迟时间和衰减因子的计算公式分别为

0,max−t,max（2）

(0−A)/0（3）

式中t,max为墙体内表面温度达到最大值的时刻，min；t,max为墙体内某点温度达到最大值的时时刻，min；0为墙体内表面温度的波幅，℃；A为墙体内某点温度的波幅，℃。

注：A0为墙体内表面温度的波幅；An为墙体内某点温度的波幅。

根据不同月份室外环境条件测试墙体内部不同位置的温度变化，可计算墙体的衰减因子和延迟时间，如图7所示。

图7 日光温室墙体蓄热层厚度的确定

由图7可知，随着厚度的增加，衰减因子与延迟时间不断增大。墙体温度衰减因子在0~20 cm增加较为明显，1月9日、2月9日、3月6日、4月6日20 cm处的衰减因子分为0.66、0.65、0.64、0.67，延迟时间为90、120、100、130 min；在20～30 cm衰减因子增长增加缓慢，30cm处的衰减因子分为0.86、0.86、0.85、0.88，延迟时间分别为350、370、340、320 min；30～50 cm变化不明显，50 cm处的衰减因子分为0.96、0.96、0.93、0.96，延迟时间分别为1 050、1 010、980、1 010 min。延迟时间越长，墙体内部温度受室内外影响越小，只起到保温维持墙体温度的作用，难以起到温室蓄热作用。衰减因子越小，温度波动振幅就越大，蓄热能量就越强，相反，衰减因子越大，温度越稳定，对温室环境影响就越小。通过对衰减因子进行方差分析可知（表4），温室墙体厚度0～35 cm各层温度衰减因子间存在显著差异，35～50 cm处各层温度衰减因子趋于平缓，无显著差异。温室墙体厚度25与30 cm处存极显著差异，30～50 cm处无极显著差异。因此，本文认为在温室墙体外保温的作用下，温室墙体厚度在0～30 cm范围内为墙体蓄热层，30～50 cm为热稳定层。蓄热层厚度可确定在30～35 cm之间。

根据1－4月份测试结果来看，墙体内部温度随气温回升而整体提高，各层衰减因子与延迟时间变化不大，说明蓄热层与稳定层厚度在外界光温环境的影响下随环境的变化不大。

通过对上述衰减因子进行Logistic回归分析，可得衰减因子与厚度的关系为

以1 cm厚度为单位计算温室墙体厚度各处温度衰减因子变化发现，温室墙体厚度超过32 cm，相邻各单位厚度温度衰减因子变化率小于0.01。因此可定义温室墙体内部厚度相邻1 cm处温度衰减因子变化不超过0.01时即为温室蓄热层厚度。

表4 温室墙体各层的温度衰减因子

注：a~h表示差异显著（＜0.05）；A~F表示差异极显著（＜0.01）。

Note: a-h indicates significant difference (<0.05); A-F indicates that the difference is extremely significant (<0.01).

3 讨 论

由于中国日光温室墙体类型多数为土墙温室，墙体厚薄差异大且各地标准不一，为实现土墙温室的轻简化，目前温室墙体的蓄放热特性及与厚度相关的研究主要集中于土墙温室。近年来，随着墙体保温技术的不断发展，墙体外保温以其有效的保护墙体维持墙体的热稳定性，已成为保温技术的新方向。研究墙体外保温作用下蓄热层厚度，可对温室改革起到推动作用。图8为日光温室墙体内部温度变化实测值。

1）由图4、图8可知，在对温室墙体CFD模拟中，受材料与初始条件、边界条件的影响，模拟结果与实际结果存在误差。本研究墙体、土壤、空气所采用的初始温度为各自内部测点的平均温度，与实际情况存在一定差异。如果通过测试加载各测点的实际初始温度，模拟准确度可再提高，但就失去做模拟的意义。因此，如何确定较为准确的模拟初始值，是后续研究进行CFD模拟时需进一步深化的内容。是否可将墙体划分为若干层，每层设定不同的初始温度？或者，先通过稳态计算获取墙体内部的温度场变化，在此基础上进行非稳态温度场的模拟？需要进一步探索。

图8 日光温室墙体内部温度变化实测值

2）由于墙体具有蓄放热的特性，因而墙体夜间的自然冷量可降低白天的高温，白天蓄积的热量提高夜间的低温。理论上讲，蓄放热能力越强，蓄放热速率越快，则室温相对越稳定。从目前研究现状可以看出，墙体传热是一个复杂的非稳态过程，墙体材料、尺寸、地域气候、保温形式（内保温、夹心保温和外保温）、结构类型对墙体蓄放热都会产生影响[5]。因此，单纯试验测试某地温室墙体蓄热层厚度，是绝对的，只对同区域、同类型、同材料温室有一定借鉴意义，难以推而广之。本文尝试通过本研究所提出的CFD模拟方法，对于不同区域、不同温室类型的墙体蓄热进行分析，从温室墙体温度的相对变化的角度来确定温室蓄热层厚度，适应范围广，可为温室设计建设提供参考。

3）由图5可知，温室墙体内部存在一个温度相对稳定的区域，与张志录等[9,13]提到的土墙温室内部的“稳定层”较为相似，外墙保温板相当于黄雪等提出的土墙温室的“御冷层”。不同月份，温室墙体内部不同位置温室的波动程度相差不大，这与张志录等提出的“热稳定层位置及厚度随季节而变化”研究结果不相符，蓄热层厚度的变化与白青等得出“随着外界气温回暖，蓄热层厚度逐步变薄。”研究结果不一致。分析造成该现象的原因一方面是砖墙温室保温层的导热系数远低于土墙温室“御冷层”导热系数，保温层保温隔热能力强，使墙体内部温度波动小；另一方面，随着外界气温回暖，室外空气温度不断提高，但是受太阳方位的影响，墙体表面所接受到的太阳辐射逐渐降低（图3），在光温的综合作用下，砖墙温室内部“稳定层”、“蓄热层”厚度变化不大。本文认为温室墙体内部温度稳定区域的形成是由保温板减少与外界的传热形成的。保温板保温能力与墙体蓄热层、稳定层厚度的关系，需进一步研究。

4 结 论

本文以砖墙温室为研究对象，利用CFD软件对温室墙体温度场动态变化进行模拟及验证，得出以下结论：

1）以温室墙体、地面太阳辐射强度与室外的空气温度为输入条件，综合考虑温室墙体内部导热，与室内外空气对流换热、辐射换热，利用CFD软件模拟温室墙体内部温度场变化，结果吻合较好，说明了采用CFD模拟温室墙体温度场的变化是可行的，可靠性较高。

2）温室墙体厚度在0～30 cm范围内，墙体温度波动较为明显，墙体厚度大于30 cm时，温室墙体温度波动平缓，根据1－4月份测试结果来看，砖墙温室内部温度随气温回升而整体提高，不同深度处温度波动幅度相差不大。本文通过分析墙体内部温度衰减，通过对衰减因子进行Logistic回归分析，定义温室墙体蓄热层厚度，并测得砖墙外保温墙体在乌鲁木齐的蓄热层厚度为32 cm。

3）砖墙温室与土墙温室类似，墙体可划分为“保温层、稳定层、蓄热层”，各层的厚度与墙体蓄热材料、保温材料的热物性有关。从本文模拟与测试的结果来看，在墙体材料热物性不变的情况下，各层受外界环境的综合影响厚度变化不大。

其他区域或其他温室结构类型可利用本文提供的方法，通过气象部门获取太阳辐射与气温的动态变化数据，根据温室结构参数与环境参数建立日光温室温度环境动态模拟模型，模拟温室墙体内部温度场的动态变化，可起到优选温室墙体结构，推进日光温室墙体改进的作用。

[1] 陈青云. 日光温室的实践与理论[J]. 上海交通大学学报：农业科学版，2008，26(5)：343－350.

Chen Qingyun. Progress of practice and theory in sunlight greenhouse[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University : Agricultural Science, 2008, 26(5): 343－350. (in Chinese with English abstract)

[2] 鲍恩财，曹晏飞，邹志荣，等. 节能日光温室蓄热技术研究进展[J]. 农业工程学报，2018，34(6)：1－14.

Bao Encai, Cao Yanfei, Zou Zhirong, et al. Research progress of thermal storage technology in energy-saving solar greenhouses[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(6): 1－14.(in Chinese with English abstract)

[3] 陈端生. 中国节能型日光温室建筑与环境研究进展[J]. 农业工程学报，1994，10(1)：123－129.

Chen Duansheng. Advance of the research on the architecture and environment of the Chinese energy-saving sunlight greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 1994, 10(1): 123－129. (in Chinese with English abstract)

[4] 杨建军，邹志荣，张智，等. 西北地区日光温室土墙厚度及其保温性的优化[J]. 农业工程学报，2009，25(8)：180－185.

Yang Jianjun, Zou Zhirong, Zhang Zhi, et al. Optimization of earth wall thickness and thermal insulation property of solar greenhouse in Northwest China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2009, 25(8): 180－185. (in Chinese with English abstract)

[5] 李明，魏晓明，齐飞，等. 日光温室墙体研究进展[J]. 新疆农业科学，2014，51(6)：1162－1170，1176.

Li Ming, Wei Xiaoming, Qi Fei, et al. Research progress in wall of solar greenhouse[J]. Xinjiang Agricultural Science, 2014, 51(6): 1162－1170, 1176. (in Chinese with English abstract)

[6] 马月虹，李保明，张家发，等. 北疆麦壳砂浆砌块填充蓄热材料复合墙体日光温室热性能[J]. 农业工程学报，2018，34(13)：233－238.

Ma Yuehong, Li Baoming, Zhang Jiafa, et al. Thermal performance of solar greenhouse with composite wall using wheat shell-mortar block filling with heat storage material in north Xinjiang[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(13): 233－238. (in Chinese with English abstract)

[7] 鲍恩财，申婷婷，张勇，等. 装配式主动蓄热墙体日光温室热性能分析[J]. 农业工程学报，2018，34(10)：178－186.

Bao Encai, Shen Tingting, Zhang Yong, et al. Thermal performance analysis of assembled active heat storage wall in Chinese solar greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(10): 178－186. (in Chinese with English abstract)

[8] 赵淑梅，庄云飞，郑可欣，等. 日光温室空气对流蓄热中空墙体热性能试验[J]. 农业工程学报，2018，34(4)：223－231.

Zhao Shumei, Zhuang Yunfei, Zheng Kexin, et al. Thermal performance experiment on air convection heat storage wall with cavity in Chinese solar greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(4): 223－231. (in Chinese with English abstract)

[9] 张志录，王思倩，刘中华，等. 下沉式日光温室土质墙体热特性的试验与分析[J]. 农业工程学报，2012，28(12)：208－215.

Zhang Zhilu, Wang Siqian, Liu Zhonghua, et al. Experiment and analysis on thermal characteristics of cob wall in sunken solar greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(12): 208－215. (in Chinese with English abstract)

[10] 黄雪，王秀峰，魏珉，等. 下挖式日光温室土墙温度和热流的变化规律[J]. 应用生态学报，2013，24(6)：1669－1676.

Huang Xue, Wang Xiufeng, Wei Min, et al. Variation patterns of soil wall temperature and heat flux in sunken solar greenhouse[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2013, 24(6): 1669－1676. (in Chinese with English abstract)

[11] 彭东玲，张义，方慧，等. 日光温室墙体一维导热的MATLAB模拟与热流分析[J]. 中国农业大学学报，2014，19(5)：174－179.

Peng Dongling, Zhang Yi, Fang Hui, et al. MATLAB simulation of one-dimensional heat transfer and heat flux analysis of northwall in Chinese solar greenhouse[J]. Journal of China Agricultural University, 2014, 19(5): 174－179. (in Chinese with English abstract)

[12] 李明，周长吉，魏晓明. 日光温室墙体蓄热层厚度确定方法[J]. 农业工程学报，2015，31(2)：177－183.

Li Ming, Zhou Changji, Wei Xiaoming. Thickness determination of heat storage layer of wall in solar greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(2): 177－183. (in Chinese with English abstract)

[13] 白青，张亚红，孙利鑫. 基于温波传递理论的日光温室土墙体蓄热层及墙体厚度分析[J]. 农业工程学报，2016，32(22)：207－213.

Bai Qing, Zhang Yahong, Sun Lixin. Analysis on heat storage layer and thickness of soil wall in solar greenhouse based on theory of temperature-wave transfer[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(22): 207－213. (in Chinese with English abstract)

[14] 佟国红，李保明，Christopher D M，等. 用CFD方法模拟日光温室温度环境初探[J]. 农业工程学报，2007，23(7)：178－185.

Tong Guohong, Li Baoming, Christopher D M, et al. Preliminary study on temperature pattern in China solar greenhouse using computational fluid dynamics[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2007, 23(7): 178－185. (in Chinese with English abstract)

[15] Tong Guohong, Christopher D M, Li Baoming, et al. Temperature variations inside Chinese solar greenhouses with external climatic conditions and enclosure materials[J]. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2008, 1(2): 21－26.

[16] Tong Guohong, Christopher D M, Li Baoming. Numerical modelling of temperature variations in a Chinese solar greenhouse[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2009, 68(1): 129－139.

[17] 佟国红，Christopher D M. 墙体材料对日光温室温度环境影响的CFD模拟[J]. 农业工程学报，2009，25(3)：153－157.

Tong Guohong, Christopher D M. Simulation of temperature variations for various wall materials in Chinese solar greenhouses using computational fluid dynamics[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2009, 25(3): 153－157. (in Chinese with English abstract)

[18] 张林华，张峰，刘珊，等. 下沉式土质墙体温室室内温度场的三维非稳态模拟[J]. 太阳能学报，2010，31(8)：965－971.

Zhang Linhua, Zhang Feng, Liu Shan, et a1. Three imensional non-steady-state simulation of sunken cob wall greenhouse indoor temperature field[J]. Journal of Solar Energy, 2010, 31(8): 965－971. (in Chinese with English abstract)

[19] 蒋国振，胡耀华，刘玉凤，等. 基于CFD的下沉式日光温室保温性能分析[J]. 农业工程学报，2011，27(12)：275－281.

Jiang Guozhen, Hu Yaohua, Liu Yufeng, et al. Analysis on insulation performance of sunken solar greenhouse based on CFD[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(12): 275－281. (in Chinese with English abstract)

[20] 张勇，高文波，邹志荣. 主动蓄热后墙日光温室传热CFD 模拟及性能试验[J]. 农业工程学报，2015，31(5)：203－211.

Zhang Yong, Gao Wenbo, Zou Zhirong. Performance experiment and CFD simulation of heat exchange in solar greenhouse with active thermal storage back-wall[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(5): 203－211. (in Chinese with English abstract)

[21] Zhang X, Wang H, Zou Z, et al. CFD and weighted entropy based simulation and optimisation of Chinese Solar Greenhouse temperature distribution[J]. Biosystems Engineering, 2016, 142: 12－26.

[22] Jan Giełżecki, Tomasz Jakubowski. The Simulation of Temperature Distribution in a Ground Heat Exchanger—GHE Using the Autodesk CFD Simulation Program[C]//Renewable Energy Sources: Engineering, Technology, Innovation, Berlin: Springer International Publishing, 2018: 333－343.

[23] 王福军. 计算流体动力学分析：CFD软件原理与应用[M]. 北京：清华大学出版社，2004.

[24] 中华人民共和国住房和城乡建设部. 民用建筑热工设计规范：GB 50176－2016[S]. 北京: 中国建筑工业出版社，2016.

[25] Mirsadeghi M, Cóstola D, Blocken B, et al. Review of external convective heat transfer coefficient models in building energy simulation programs: Implementation and uncertainty[J]. Applied Thermal Engineering, 2013, 56(1/2): 134－151.

[26] 弗兰克，P.英克鲁佩勒，大卫，等. 传热和传质基本原理（原著第六版）[M]. 北京: 化学工业出版社，2007.

Determination of thickness of thermal storage layer of solar greenhouse wall based on CFD

Xu Hongjun1,2, Cao Yanfei1, Li Yanrong2, Alapati2, Gao Jie2, Jiang Weijie2, Zou Zhirong1,2※

(1.712100; 2.,,830052)

The performance of greenhouse wall thermal storage and release capacity depends on the characteristics of the wall material and the thickness of the thermal storage layer. Determining the thickness of the solar greenhouse thermal storage layer is of great significance for promoting the improvement of the solar greenhouse wall. Parametric model according to the actual size and correlation of the test greenhouse was created based on the solar radiation and air temperature. Thickness of the wall thermal storage layer in different months was simulated in this study. In this paper, January 9th, February 9th, March 6th, and April 6th, 2018 in Urumqi was selected as typical sunny days. The solar radiation on the greenhouse floor and wall surface were used as the input condition, and the outdoor air temperature was the boundary conditions. The internal temperature field including each depth of 0, 10, 20, 30, 40, 50 cm of the greenhouse wall from 9:00 to next day 9:00 were simulated by using Autodesk CFD software. In order to ensure the consistency of CFD geometric models within one day and full release of heat from the greenhouse wall at night, no covering insulation quilt was carried out during the greenhouse test. The accuracy of simulated values was verified by comparing with the measured values. The results showed that the simulation results of the greenhouse wall were agreed well with the test results. The average error of each layer on January 9th, February 9th and March 6th was below 1.5 °C. The error and simulated results lags between the test results and the simulated results on April 6th is large. The trend becomes more pronounced as the depth and wall temperature increased. Under the combined influence of greenhouse wall materials, structures, and light and temperature environments, greenhouse wall heat transfer is a complex unsteady process. The brick wall greenhouse was similar to the soil wall greenhouse. The wall could be divided into “insulation layer, stable layer and heat storage layer”. The thickness of each layer was related to the thermal properties of the wall heat storage material and insulation material. The wall temperature fluctuation was more obvious in the depth range of 0-30 cm according to the temperature field of the wall, the temperature attenuation factor of each layer and the delay time. When the wall depth was more than 30 cm, the greenhouse wall temperature fluctuations was relatively flat and the amplitude is small. As the temperature rose, the internal temperature of the greenhouse wall increased overall, and the temperature fluctuations of the various layers were small. The thickness and fluctuation of the greenhouse heat storage layer were less affected by the external light and temperature environment in the case of the greenhouse structure and insulation performance unchanged. In summary, it was feasible to simulate the change of greenhouse wall temperature field. It was reliable that the thickness of greenhouse wall thermal storage layer determined according to the temperature field variation of greenhouse wall. Solar greenhouse temperature environment dynamic simulation model based on greenhouse structure parameters and environmental parameters also could be established in other regions through the methods provided in this paper. It can provide basis and reference for the improvement and optimization of greenhouse wall structure.

greenhouse; walls; computer simulation; fluid mechanics; thickness of heat storage layer; heat transfer performance

许红军，曹晏飞，李彦荣，阿拉帕提，高 杰，蒋卫杰，邹志荣. 基于CFD的日光温室墙体蓄热层厚度的确定[J]. 农业工程学报，2019，35(4)：175－184. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.04.022 http://www.tcsae.org

Xu Hongjun, Cao Yanfei, Li Yanrong, Alapati, Gao Jie, Jiang Weijie, Zou Zhirong. Determination of thickness of thermal storage layer of solar greenhouse wall based on CFD[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(4): 175－184. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.04.022 http://www.tcsae.org

2018-08-13

2019-01-24

新疆维吾尔自治区科技厅“科技援疆”项目(2016E02006)；新疆维吾尔自治区园艺学重点学科基金(2016-10758-3)；新疆维吾尔自治区自然科学基金（2016D01B028）

许红军，博士生，讲师，主要从事设施园艺工程方面的研究。Email： xuhongjun01@163.com

邹志荣，教授，博士，博士生导师，主要从事设施园艺方面的研究。Email:zouzhirong2005@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.04.022

S625.1

A

1002-6819(2019)-04-0175-10