对管壳式换热器强化管外传热进行了数值模拟研宄，提出并分析了一种新型的传热强化元件——旋流片作为管壳式换热器管隙间支撑物的传热强化机理。而管壳式换热器的流动传热特性是评价其结塘、池漏的关键，也是进行有效预测的前提条件。在实验基础上，采用周期性单元流道模型数值模拟了旋流片产生的衰减性自旋流的流动和传热特性，并采用分段综合因子分析了传热强化的机理。结果显示，旋流片能
列管式冷凝器
对管壳式换热器强化管外传热进行了数值模拟研宄，提出并分析了一种新型的传热强化元件——旋流片作为管壳式换热器管隙间支撑物的传热强化机理。而管壳式换热器的流动传热特性是评价其结塘、池漏的关键，也是进行有效预测的前提条件。在实验基础上，采用周期性单元流道模型数值模拟了旋流片产生的衰减性自旋流的流动和传热特性，并采用分段综合因子分析了传热强化的机理。结果显示，旋流片能起到扰流作用，并使流体强烈地冲刷传热管壁面强化传热。
有旋流片段的综合因子，尾流段的综合因子接近于，在自旋流段的综合因子，应当充分利用自旋流段低阻的特点对换热器进行优化。换热器体积巨大，换热管直径与换热器长度的比值小，利用CFD前处理软件对其进行网格处理困难，网格数量太多，对计算机配置的要求非常高。对复合波纹板片的板式换热器的换热阻力特性进行了数值模拟研究，采用非结构化网格，分别选用层流和瑞流模型，数值计算得到复合波纹型板式换热器内部的速度场，以及复合波纹型板式换热器在不同数范围内的换热准则方程式和摩擦系数关系式，证明了用数值计算方法研究复合波纹型板式换热器流动与换热性能的可行性。东北大学的尹俊以乂为开发平台，利用数据库技术，建立了独立、幵放、数据共享、运行可靠的传热介质物理性能数据库，并实现了这些数据库的动态查询。
但是由于换热器大多体积庞大，内部结构复杂，模型的网格处理比较复杂，且对计算机的配置要求高，前人的研究分为两种，首先是利用多孔介质模型，或者模拟换热器理想模型。Ozkaya和Aradag等人[4]利用CFD软件数值模拟研究了V字形密封板式换热器的流动传热特性，模拟不同进出口温度和质量流率的工况，得到了换热器冷端和热端的出口温度和压降，基于实验数据，分析了不同努塞尔数和摩擦系数的相关性。数值模拟与实验方法相比具有如下优点：模拟能力强。计算机模拟技术既能模拟真实条件，又能模拟某些理想化的假定，拓宽了实验研宄的范围，便于分析各种情况下换热器的运行特性，并减少了实验的工作量。数据完整。数值计算可以得出换热器内部的流场、温度场及压力等参数的分布，据此，可以详细分析换热器内管束结构等布置的合理性、换热器的换热情况、换热性能等。经济性好。利用计算机软件数值计算的费用远远实验研究的费用。周期短。数值模拟所用的时间相对于实验要少，方便从各种参数的匹配组合中选择的方案。
运用热力学能耗分析法，分析了管壳式污水换热器中软塘的厚度对换热强度、流动压降及其有效能损失的影响。西安交通大学采用逐步放开流路的方法，应用空气一水两相混合物研究了泄漏与旁路对壳侧流型及流型转变特性的影响。通过工程实例，揖出了中等流速对系统节能和经济性都有利，而当流速较低时需进行及时除塘。对沉浸式污水换热器的堵塞、结塘和腐烛问题进行了研究，建立了沉浸式污水换热器的传热模型，并通过实验验证了模型的准确性；在污水流量变化的情况下，分别测试了沉浸式换热器在冬、夏季的传热系数。
实测结果表明，采用高密度聚乙稀管的沉浸式污水换热器单位长度的传热量约为100kw搭建板式换热器冷却水污据热阻实验台，测得不同对间、流速和温度下天然循环冷却水（松花江水）中铁离子、氯离子、细菌总数、值、溶解氧、池度、电导率等水质参数，随机取一组实验的水质参数作为输入变量，建立换热器冷却水污振热阻预测的偏二乘回归模型，对板式换热器的污塘热阻进行预测。在污水流量变化的情况下，分别测试了沉浸式换热器在冬、夏季的传热系数。年，徐志明、李煌等人对比实验研究了不同工况冷却水入口温度、流速下板式换热器松花江冷却水污拒特性，将污拒热阻与这两种运行参数进行了灰色关联分析，并就运行参数对其结塘的影响逐一作了机理分析。。
用TS模型和多模型组合预测冷凝器污垢。考虑介质在管束间流动各项异性的特点，在分布阻力和体积多孔度的基础上，提出了表面渗透度的概念，将其与试验结果进行对比，取得了理想的结果。以实验装置中的3处壁温、污管的出入口温度、污管中流体的流速和污管热阻为输入，建立基于径向基神经网络的污垢预测模型，对筛选出的160组数据进行预测，与BP网络相比，该网络预测污垢热阻的收敛速度和精度都优于BP网络。早在上世纪六十年代就有学者首先提出污垢热阻随时间的变化是沉积率与剥蚀率之差这一结垢模型，将污垢热阻随时间的变化关系归纳为线性污垢模型、幂律污垢模型、降律污垢模型、渐近污垢增长模型，而且己有基于上述方法制成的仪器仪表，对污垢清洗具有重要的指导作用。但是，管壳式换热器结垢对其内部流动换热性能影响的研究相对较少。
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