板式换热器应该如何设计优化？

1、板片几何结构     

板片是构成板式换热器的核心部件 , 其几何结构直接决定了换热器的传热、流动、强度等性能。板片的关键几何参数包括 :

(1) 板型波纹形状 : 即板片表面的压花形式 , 常见的有人字形 (Chevron) 、菱形 (Diamond) 、双曲线形 (Hyperbolic) 等。不同的波纹形状对应不同的湍流强化机理和阻力特性 [1] 。    

(2) 波纹夹角 : 即相邻两个波峰连线与板片主流方向的夹角 , 一般在 30°~60° 之间。夹角越大 , 湍流度越高 , 传热系数越大 , 但压降也越大 [2] 。    

(3) 波纹高度 : 即相邻两个波峰的垂直距离 , 一般在 2~5mm 之间。高度越大 , 扰流强化效应越明显 , 但制造难度也越大 [3] 。    

(4) 波纹波长 : 即相邻两个波峰的水平距离 , 一般在 7~12mm 之间。波长越小 , 单位面积内的波峰数越多 , 传热面积越大 , 但流道也越狭窄 [4] 。    

板片的材质选择也是设计的关键。常用的板片材料有 304 不锈钢、 316L 不锈钢、纯钛等。材料的导热系数、屈服强度、耐蚀性等物性参数 , 都会影响板片的传热性能和机械强度 [5] 。    

2、流道布置      

流道布置是决定板式换热器内部流动特性的重要因素。根据流道形式 , 可分为以下三类 :    

(1) 单程式 : 制冷剂在相邻板片间只流过一次 , 呈 Z 字形流动。单程式布置结构简单 , 但传热温差小 , 传热效率低。    

(2) 多程式 : 制冷剂在相邻板片间流过多次 , 呈多个 Z 字形串联。多程式布置传热温差大 , 传热效率高 , 但流动阻力也相应增大。    

(3) 多通道式 : 制冷剂在不同板片组间平行流动 , 每组内又可分为单程或多程。多通道式布置可实现流量的均匀分配 , 减小了总压降 [6] 。    

流道的高宽比也是影响流动传热的关键参数。高宽比越大 , 湍流强度越高 , 对流传热系数越大 ; 但高宽比过大 , 会导致沿程阻力剧增 , 引起泵功增加 [7] 。因此 , 需要权衡传热强化和流动阻力的平衡。

 

3、接头密封       

接头密封是保证板式换热器无泄漏运行的关键。常用的密封方式有橡胶垫片密封、金属垫片密封、焊接密封等。其中 , 橡胶垫片密封是最常见的方式 , 通过在板片边缘压入柔性橡胶垫片 , 利用垫片的弹性变形来填充板间间隙 , 从而达到密封目的。    

橡胶垫片的材质选择需考虑与流体的相容性、使用温度、压力等因素。常用的材质有丁腈橡胶 (NBR) 、三元乙丙橡胶 (EPDM) 、氟橡胶 (FKM) 等 [8] 。垫片的硬度、厚度、预紧力等参数的设计 , 需确保在换热器启停和振动等工况下 , 均能可靠密封。    

金属垫片和焊接密封虽然密封性能更好 , 但成本较高 , 且灵活性较差 , 多用于板片数较少的小型换热器或对密封要求极高的场合。    

4、支撑防振    

板片在制冷剂的流动冲击下 , 会产生一定的变形和振动 , 严重时会引起板片的疲劳失效。因此 , 需要在板片上设置支撑点 , 提高其抗变形能力。支撑点的常见形式有 :    

(1) 凸点支撑 : 在板片波谷处设置凸点 , 相邻两板片的凸点相互支撑。    

(2) 槽形支撑 : 在板片边缘设置凹槽 , 相邻两板片的凹槽相互咬合。    

(3) 隔板支撑 : 每隔几个板片设置一个加厚的隔板 , 起到骨架支撑作用 [9] 。    

支撑点的数量、位置、高度等参数设计 , 需在满足强度要求的同时 , 尽量减小其对传热面积和流动阻力的影响。此外 , 在支撑系统设计时 , 还需考虑板片的热膨胀补偿、振动噪声控制等因素。

1、传热性能优化     
传热性能是评价板式换热器的重要指标 , 其优化设计的主要方向包括 :    

(1) 合理匹配波纹参数 : 通过优化板片波纹的形状、夹角、高度、波长等参数 , 改变近壁面流体的湍流度和扰动强度 , 强化传热。如采用新型的多重波纹形状 , 可实现湍流的多尺度叠加 , 传热系数可提高 30% 以上 [10] 。    

(2) 增强流体掺混 : 通过在板片局部设置扰流元 , 如烧结金属泡沫、置入螺旋折流带等 , 引入旋流和二次流 , 加强流体的掺混 , 减薄边界层 , 从而强化传热。研究表明 ,burns 置入物的传热效果优于折流片和螺旋管 [11] 。    

(3) 优化布置多通道 : 采用科学的多通道布置方式 , 在减小流道高宽比的同时 , 保证流体在不同通道内的均匀分配和充分掺混 , 避免温度分层和死水区 , 从而在控制压降的同时强化传热。优化设计可使通道内平均温差提高 20% 以上 [12] 。

2、流动阻力优化      
流动阻力直接影响板式换热器所需的泵功和运行成本 , 其优化设计的主要方向为 :    

(1) 改进波纹结构 : 在保证传热强化的前提下 , 优化板片波纹的形状和尺寸 , 减小流道的弯曲度和断面变化 , 平滑流线 , 降低沿程阻力。如采用渐变波纹结构 , 可使压降减小 15% 左右 [13] 。    

(2) 均衡流量分配 : 对于多通道板式换热器 , 通过优化进出口管径、调整流道布置等措施 , 使各通道的流量均衡分配 , 减小单个通道内的流速 , 从而降低局部阻力损失。均衡分配可使总压降减小 10%~20%[14] 。    

(3) 减小局部阻力 : 在板片进出口、转折处等局部阻力较大的区域 , 通过合理过渡、倒角等结构设计 , 引导流线平稳转向 , 避免流动分离和死水区 , 从而减小局部阻力系数。优化设计可使局部阻力减小 30% 以上 [15] 。    

3、机械强度优化    
机械强度关乎板式换热器的安全可靠运行 , 其优化设计的主要方向有 :    

(1) 优选板片材料 : 根据工况条件 , 选用强度高、韧性好的新型板片材料 , 如双相不锈钢、纳米晶不锈钢等 , 在满足强度要求的同时 , 提高板片的耐腐蚀性和抗疲劳性能 [16] 。    

(2) 优化支撑布置 : 采用数值模拟和应力分析方法 , 优化支撑点的数量、位置、高度等参数 , 使板片应力分布更加均匀合理 , 避免应力集中引起的变形和疲劳。优化布置可使板片最大变形量减小 50% 以上 [17] 。    

(3) 减薄板片厚度 : 在保证强度和刚度的前提下 , 通过优化板型设计、增加加强肋等措施 , 减小板片的壁厚 , 降低换热器重量 , 节约材料成本。减薄 10%~20% 的壁厚 , 可减重 15%~25%[18] 。

1、正交试验设计    
正交试验设计是一种高效的多因素优化方法。通过正交表合理安排试验次数 , 可用最少的试验得到全面的优化结果。一般步骤为 :    

(1) 选择优化目标 : 确定传热系数、压降、强度等优化指标。    

(2) 选取设计变量 : 选定波纹夹角、波高、板厚等关键设计参数。    

(3) 确定因素水 平 : 对各设计变量选取 2~3 个代表值作为水平。    

(4) 构建正交表 : 根据因素和水平数 , 选用合适的正交表。    

(5) 试验和分析 : 按正交表安排试验 , 得到优化指标值 , 进行极差分析 , 得出最优水平组合 [19] 。    

2、响应面法     
响应面法是一种常用的参数寻优方法。通过回归分析建立设计参数和优化指标间的显式函数关系 , 再用数学规划方法求解最优参数。步骤如下 :    

(1) 确定设计空间 : 选取关键设计参数 , 确定其变化范围。    

(2) 设计试验方案 : 采用中心复合、 Box-Behnken 等设计方案拟定试验点。    

(3) 建立响应面模型 : 通过试验数据回归拟合出响应面函数。常用二次多项式。    

(4) 评价模型显著性 : 用方差分析、 R^2 等指标评价响应面模型的显著性。    

(5) 优化求解 : 用最速下降法、共轭梯度法等优化算法求解最优参数 [20] 。    

3、人工神经网络     
人工神经网络 (ANN) 是一种基于生物神经元的智能优化方法。通过学习大量的输入输出数据 , 建立设计参数和优化指标间的非线性映射关系 , 再用智能算法寻优。步骤包括 :    

(1) 确定网络结构 : 根据设计参数个数确定输入层节点 , 根据优化指标个数确定输出层节点 , 合理设置隐藏层层数和节点数。    

(2) 样本数据准备 : 通过正交试验、随机抽样等方法获得足够的输入输出数据。    

(3) 网络训练 : 将样本数据随机分为训练集、验证集和测试集 , 采用 BP 算法等对网络进行训练 , 并用验证集和测试集评估网络精度。    

(4) 敏感性分析 : 通过改变输入参数 , 分析各参数对网络输出的影响 , 即参数的敏感性。    

(5) 优化搜索 : 用遗传算法 (GA) 、粒子群优化 (PSO) 等智能算法 , 以训练好的网络为评价函数进行寻优搜索 , 得到最优参数组合 [21] 。

4、多目标优化     
在实际工程中 , 往往需要同时兼顾传热、阻力、强度等多个设计指标 , 这就需要采用多目标优化设计方法。常用的多目标优化方法包括 :    

(1) 加权法 : 将多个目标函数加权求和 , 转化为单目标优化问题求解。但权重的选取比较主观。    

(2) 约束法 : 将部分目标函数作为约束条件 , 其余目标函数作为优化目标 , 转化为约束优化问题求解。    

(3)Pareto 解集法 : 通过优化算法搜索得到一组非劣解 , 即 Pareto 最优解集 , 再从中根据偏好选取折衷解 [22] 。    

例如 , 采用多目标遗传算法 (MOGA) 对板式换热器进行优化设计 , 目标函数可设为换热量最大化和泵功最小化 ; 约束条件可设为出口温度和板片强度要求等 ; 优化变量可取波纹夹角、波高、通道数等关键参数。通过对随机生成的初始种群进行选择、交叉、变异等遗传操作 , 使解集朝 Pareto 前沿收敛 , 最终得到一组非劣最优解 [23] 。再结合工程实际 , 从中筛选出最优参数组合。