《表1 微通道换热器两相流经验关联式》

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《微通道换热器两相流分布研究现状与展望》

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微通道换热器集液管内的两相流分布受多种参数的影响，如结构特征、传热、工作条件和工作流体的热力学性质。由于两相流在集液管内分布的复杂性，目前对两相流在集液管内分布研究较多是基于实验结果建立经验关联式，这些经验关联式通常可以预测进入每根扁管的流体比率，如表1所示。M.Watanabe等[44]首先提出了一种流体进入扁管比率的经验关联式，该经验关联式影响因数只有集液管里的气体雷诺数。N.H.Kim等[12-15]、H.W.Byun等[22-23]采用M.Watanabe等[44]提出的方法，针对扁管插入深度、集液管两相流体进入方式、不同流程等条件下的两相流分布提出了经验关联式，但这些关联式也只考虑了集液管中气体雷诺数的影响。Zou Yang等[29-30]对集液管垂直布置的两相流分配也提出了经验关联式，关联式考虑了两相流的进口干度和集液管中的气体雷诺数。以上关联式可以很好地预测其数据，但不包括可能影响分布的变量，包括惯性、重力、表面张力和几何形状的影响。这些关联式均是在特定的研究中提出，所以不能很好的相互验证。A.T.Wijayanta等[10]提出了一种预测进入每根扁管的液体比率的经验关联式，该经验关联式考虑了更多的影响因数，把弗劳德数和韦伯数整合到模型中，该关联式可能更适用于不同的流体和集液管的几何形状，因为考虑了更多影响分布的参数，包括惯性、重力和表面张力。M.A.Redo等[11]也提出了一种经验关联式，该经验关联式考虑了重力、干度、惯性、表面张力的影响，对于实验结果有较好的验证，整体误差在±25%以内。A.J.Mahvi等[45]提出了一种新的经验关联式，该模型考虑了两相流在集液管的流动模型和集液管、扁管的压降，该模型可以预测各扁管内液体流量的变化趋势和变化幅度，较其他经验模型有了较大的提高。同时对于计算方式，也有了较为先进的研究。W.Lee等[46]提出了一种数值算法来研究两相流在微通道换热器中的分布，该方法是将控制单元的守恒方程线性化，利用矩阵来求解，大大提高了计算速度。N.Giannetti等[47]引入神经网络的计算方式，表明该方法和传统的计算方式相比有着更高的精度，随着训练数据数量的增加，训练和测试的准确性也会提高，而且没有明显的过拟合。