一种空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法与流程

本发明涉及暖通空调中的空气净化领域，特别是涉及一种空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法。

背景技术：

为达到建筑健康环境用室内净化及新风净化对pm2.5的净化要求，同时增大滤料容尘量、延长使用寿命、解决单一纤维直径与填充率的织物构造带来的过滤性能不足的问题，近年来行业，如专利文献cn201120246326和cn201120013794，提出一种新型梯度复合过滤材料，梯度复合过滤材料由多层滤料复合组成，一般外层采用纤维较粗、填充率较小的滤料，有利于捕集较粗颗粒物，增大容尘量，延长滤料的使用寿命；中层滤料选用中效过滤材料，过滤掉中粒径颗粒物；内层选用纤维较细、填充率较大的高效低阻滤料，负责进一步捕集粒径较小的颗粒物。梯度复合过滤材料具有维护方便、阻力低、容尘量大、过滤效率高等特点，可在满足净化功能的同时，实现高效、低阻、节能等目标。

目前梯度复合过滤材料的设计方法普遍采用正问题研究方法：根据现有传统成熟滤料规格和设计经验设计滤料和选取每层滤料的性能参数(效率、阻力等)，然后通过试验验证来确定梯度复合过滤料的性能参数是否满足实际环境设计需求。这种研究方法对研究者的经验有很大的依赖性，并且具有极大的不确定性，设计出的梯度复合过滤材料不一定能满足预期要求。此外，也无法判断在其他使用环境场景下的实用性。

技术实现要素：

本发明旨在克服现有梯度复合过滤材料结构参数设计的至少一个缺陷，提供一种新的空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法，其可通过反问题方法进行简易快速数值求解，得到梯度复合过滤材料的每层滤料性能参数，相对于传统的正问题穷举、试错方法，节省了时间，提高了设计的效率和准确度。

为此，本发明提出了一种空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法，所述梯度复合过滤材料具有n层滤料，n为正整数且大于1；所述设计制作方法包括：

步骤一：根据给定粒径分布特征的待净化气溶胶对象，确定综合过滤效率η目标值、综合过滤阻力△p目标值、和目标综合指标e目标值；

步骤二：确定需求解的所述梯度复合过滤材料的每层滤料的性能参数，所述性能参数为每层滤料在d0为0.3um的粒径下的阻力△pn和效率值ηn_0；其中n为正整数，且1≤n≤n；

步骤三：在第n层滤料中，对于给定粒径分布特征中粒径为dj的颗粒物，确定过滤效率：

确定第n层滤料的过滤效率：其中

j为正整数；mj为给定粒径分布特征中，粒径为dj的颗粒物的质量占比；

步骤四：建立包括过滤效率η、过滤阻力△p和滤料综合指标e的关系式：

η＝1-(1-η1)(1-η2)...(1-ηn)；δp＝δp1+δp2+...+δpn；

步骤五：根据η≥η目标值、△p≤△p目标值、e≥e目标值，求解计算得到每层滤料的所述阻力△pn和所述效率值ηn_0；

步骤六：根据计算得到的每层滤料的所述阻力△pn和所述效率值ηn_0，选取或制作每层滤料，并根据选取或制作出的每层滤料制作所述梯度复合过滤材料。

进一步地，在所述步骤五中：建立关于所述过滤效率η、所述过滤阻力△p和所述滤料综合指标e的优化模型，并根据每层滤料的所述性能参数建立一系列约束条件，得到数学模型：

求解计算所述数学模型得到每层滤料的所述阻力△pn和所述效率值ηn_0。

进一步地，通过线性加权和法求解计算所述数学模型，以得到每层滤料的所述阻力△pn和所述效率值ηn_0。

进一步地，通过所述线性加权和法求解计算所述数学模型的过程为：

将所述优化模型转变为且统一到一目标函数f(x)中，得到：

f(x,y)＝w1(-f1(x,y))+w2f2(x,y)+w3(-f3(x,y))；其中

w1为f1(x，y)的加权因子，且w2为f2(x，y)的加权因子，且w3为f3(x，y)的加权因子，且

进一步地得到：

引入松弛变量vi，得到：

构造拉格朗日函数：

进行求解计算。

进一步地，所述设计制作方法还包括步骤七：对完成制作的所述梯度复合过滤材料进行理论计算和/或性能试验，以确定试验结果是否满足设计要求。

进一步地，在所述步骤六中，选取或制作出的每层滤料的实际阻力与所述阻力△pn的差值范围为-△p预设差值至△p预设差值；实际效率值与所述效率值ηn_0的差值范围为-η预设差值至η预设差值。

本发明的空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法中，基于给定场景的梯度复合过滤材料的过滤性能目标值，通过反问题方法进行简易快速数值求解，得到每层滤料的最佳性能参数，相对于传统的正问题穷举法、试错方法，节省了时间，提高了研究的效率和准确度。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本发明一实施例的空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法的流程图。

具体实施方式

图1是根据本发明一实施例的空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法的流程图。如图1所示，本发明实施例提供了一种空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法。梯度复合过滤材料具有n层滤料，n为正整数且大于1。优选地，n为2、3、4、5等。该空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法可包括以下步骤：

步骤一：根据给定粒径分布特征的待净化气溶胶对象，确定综合过滤效率η目标值、综合过滤阻力△p目标值、和目标综合指标e目标值。

步骤二：确定需求解的梯度复合过滤材料的每层滤料的性能参数，性能参数为每层滤料在d0＝0.3um粒径下的阻力△pn和效率值ηn_0；其中n为正整数，且1≤n≤n。

步骤三：在第n层滤料中，对于给定粒径分布特征中粒径为dj的颗粒物，确定过滤效率：

确定第n层滤料的过滤效率：其中，j为正整数；mj为给定粒径分布特征中，粒径为dj的颗粒物的质量占比。

步骤四：建立包括过滤效率η、过滤阻力△p和滤料综合指标e的关系式：

η＝1-(1-η1)(1-η2)...(1-ηn)；δp＝δp1+δp2+...+δpn；

步骤五：根据η≥η目标值、△p≤△p目标值、e≥e目标值，求解计算得到每层滤料的阻力△pn和效率值ηn_0。

步骤六：根据计算得到的每层滤料的阻力△pn和效率值ηn_0，选取或制作每层滤料，并根据选取或制作出的每层滤料制作梯度复合过滤材料。在步骤六中，选取或制作出的每层滤料的实际阻力与阻力△pn的差值范围为-△p预设差值至△p预设差值；实际效率值与效率值ηn_0的差值范围为-η预设差值至η预设差值。也就是说，根据每层滤料的阻力△pn和效率值ηn_0，可选取最接近最佳性能参数的每层滤料，以满足实际生产需要，节省成本。即可根据现有成熟滤料参数和加工工艺特点，选取最接近最佳性能参数的每层滤料。

进一步地，设计制作方法还可包括步骤七：对完成制作的梯度复合过滤材料进行理论计算和/或性能试验，以确定试验结果是否满足设计要求。

本发明的空气净化用梯度复合过滤材料的设计制作方法中，基于给定场景的梯度复合过滤材料的过滤性能目标值，通过反问题方法进行简易快速数值求解，得到每层滤料的最佳性能参数，相对于传统的正问题穷举法、试错方法，节省了时间，提高了研究的效率和准确度。

在本发明的一些实施例中，在步骤五中：建立关于过滤效率η、过滤阻力△p和和滤料综合指标e的优化模型，并根据每层滤料的性能参数建立一系列约束条件，得到数学模型：

求解计算数学模型得到每层滤料的阻力△pn和效率值ηn_0。

优选地，可通过线性加权和法求解计算数学模型，以得到每层滤料的阻力△pn和效率值ηn_0。在这里需注意的是，线性加权和法只是作为求解目标函数的一个示例性的、较优选的算法，并不是唯一的。本领域技术人员也可采用其他算法进行求解。

具体地，通过线性加权和法求解计算数学模型的过程为：

将优化模型转变为且统一到一目标函数f(x)中，得到：

f(x,y)＝w1(-f1(x,y))+w2f2(x,y)+w3(-f3(x,y))；其中

w1为f1(x，y)的加权因子，且w2为f2(x，y)的加权因子，且w3为f3(x，y)的加权因子，且

进一步地得到：

引入松弛变量vi，得到：

构造拉格朗日函数：

进行求解计算，即可得到每层滤料的阻力△pn和效率值ηn_0。

在本发明的一些实施例中，本发明还提供了一种制作每层滤料的设计制作方法。该每层滤料的设计制作方法可包括以下步骤：

步骤一：根据设计要求，针对待净化气溶胶对象，确定目标过滤效率η目标值、目标过滤阻力△p目标值、滤速v0和空气的动力粘度μ；所述待净化气溶胶对象的特征包括微粒直径dp和微粒密度ρp。在该实施例以及下面的实施例中，目标过滤效率η目标值为每层滤料的实际效率值或上述效率值ηn_0，目标过滤阻力△p目标值为每层滤料的实际阻力或上述阻力△pn。

步骤二：建立过滤效率η和过滤阻力△p与每层滤料的每层滤料结构参数间的关系式；每层滤料结构参数包括纤维直径df、填充率α和厚度l；

η＝f1(dp,ρp,v0,μ,df,α,l)；δp＝f2(v0,μ,df,α,l)。

进一步地，例如，当每层滤料为纤维过滤材料时，关系式可具体为：

其中

η′∑为相互纤维干涉作用下的单根纤维捕集效率，且η'σ＝ησ(1+4.5α)；

η∑为单纤维总捕集效率，且ησ＝ηi,r+ηd,r；

ηi，r为单纤维惯性拦截综合捕集效率，且

ηi,r＝0.16[r+(0.25+0.4r)st-0.0263rst²]，式中：

r为截留参数，且r＝dp/df；st为斯托克斯数，且c为微粒的滑动修正系数，a为滑动修正系数中的比例常数,λ为分子的平均自由行程；ν为空气的运动粘度；re为雷诺数，且

ηd，r为单纤维扩散拦截综合捕集效率，且式中：

sh为夏温多准则，且sc为依米托准则，且sc＝v0/d；d为粒子的扩散系数，且

步骤三：根据η≥η目标值、过滤阻力△p≤△p目标值，求解计算得到纤维直径df、填充率α和厚度l。

步骤四：根据计算得到的每层滤料结构参数，即纤维直径df、填充率α和厚度l，利用每层滤料制作工艺，完成每层滤料的制作。

进一步地，为了验证完成制作的每层滤料是否满足要求，每层滤料的设计制作方法还可包括步骤五：对完成制作的每层滤料进行性能试验，以确定试验结果是否满足设计要求。通过大量的设计及试验验证，设计制作出的每层滤料基本上都满足目标要求。

优选地，在步骤三中：建立关于过滤效率η和过滤阻力△p的优化模型，并根据每层滤料的结构特征建立一系列约束条件，得到数学模型：

求解计算数学模型得到纤维直径df、填充率α和厚度l。

优选地，可通过线性加权和法求解计算数学模型，以得到纤维直径df、填充率α和厚度l。在本发明的一些替代性实施例中，也可采用其他方法求解计算数学模型。

进一步地，通过线性加权和法求解计算数学模型的过程为：

将优化模型转变为且统一到一目标函数f(x)中，得到：

f(x)＝w1(-f1(x))+w2f2(x)；其中

w1为f1(x)的加权因子，且w2为f2(x)的加权因子，且

进一步地得到：

引入松弛变量vi，得到：

构造拉格朗日函数：

进行求解计算可得到最优值，进而可得到最佳的每层滤料结构参数。

至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。