一种利用数字孪生系统进行换热器性能测试的方法

本发明涉及换热器、换热器热管理技术、换热器性能测试、热设计领域，特别涉及一种利用数字孪生系统进行换热器性能测试的方法。

背景技术：

1、换热器是一种具有人为目的性的将冷热流体的部分热量相互转化的设备，根据应用的目的主要分为蒸发器，冷凝器，加热器和冷却器，在能源动力、食品加工、空调热泵、石油化工等众多领域中发挥着重要作用。而数字孪生是一种近年来新兴的实现信息物理融合的重要技术，该技术基于虚实交互和数模驱动，通过物理模型与传感器数据的更新，通过多物理场完成计算仿真，在计算机中构建出一个与物理实体相同步的虚拟模型，利用以虚控实实现智能调控、利用以虚预实实现风险预测、利用以虚优实实现实体优化。

2、现有的换热器及其运行的整体设备或环境中存在如下问题：

3、1.现有换热器技术通常不具备工质流动可视化功能，由于换热器的设计制造中通常需要满足耐高温、耐腐蚀、耐高压等诸多要求，因此换热器通常基于成本及可实现性等因素考虑而采用不锈钢等金属材料，这些材料不具有可视化特点，而随着换热器领域的技术发展，气液两相换热器由于其具有更好的均温性、更高的换热系数、更少的充注量、更大的换热潜能、更紧凑的体积等诸多因素受到更多的青睐，在气液两相换热器中气液两相的流动形态及分布会对换热性能产生巨大的影响，且不同的温差、流量、换热器内部压力等众多因素都会影响换热器内的两相流流型，换热器内层流湍流以及二次回流的区域分布不明朗，传热恶化区域难找到，压降

4、与湍流度异常区域难发现；

5、2.现有换热器技术无法及时反馈各段热负荷与换热性能，在换热器实际运行过程中，具有温度测量条件的换热器可通过进出口温差计算换热器整体性能是否达标，该方法只能对换热器整体进行性能评估，无法衡量换热器内部各段的运行状况，当换热发生异常时无法准确定位异常区域，无法做到准确快速维护保养，甚至需要停机检修，从而带来难以估量的时间成本与检修维护成本，在部分家用空调、汽车热泵、数据中心等场合中，技术人员甚至只有在其他设备出现工作异常甚至烧毁等情况发生后才能得知换热器出现故障，现有技术难以对换热器各段的热负荷及换热系数进行准确的计算与反馈，特别是涉及两相流的换热器，换热情况更加复杂；

6、3.现有换热器技术难以对换热器及其辅助运行的其他设备或部件的运行情况进行评估，无法根据当前运行情况或历史运行记录对换热器寿命进行预测，对突发事件无法把握，不能提前预警做到相应部署，可供技术员或维修员获取的信息不全面、不准确，监管调度工作难度大、效率低；

7、4.现有换热器技术在设计制造时通常根据特定指标优化建造，所设计出的换热器往往在某种特定工质、特定温度(或温度范围)、特定压力(或压力范围)、特定流量(或流量范围)具有最优的换热性能，且设计过程中通常仅仅利用预先计划的相关参数完成设计，而在实际生产中往往因为设备性能差异、热负荷区别、环境条件、管道阀门开度等诸多因素，使得换热器的运行环境与设计时的最优环境相差较大，且随着运行时间的延长，设备老化、腐蚀生锈、积灰结垢等其他因素，会使得换热器性能与预设条件的理想性能差别更加明显，现有换热器技术难以做到出厂后的性能及时把控，因而技术人员或工厂师傅难以根据换热器所处实际的工作环境调节最优的运行流量、温差、管内压力等，使得现有换热器技术难以发挥其性能的最佳状态。

8、现有技术或发明虽取得了一定的进步，但仍然存在较多的技术局限性或适用范围无法很好地涵盖换热器领域。例如cn112052564a公开了一种基于机器学习的换热器预测性维护方法与系统，该技术利用机器学习实时计算换热器换热面沾污状态变化，通过系数曲线设立阈值，并以此制定实现板式换热器的清洗预测功能。该技术的局限性在于：1.适用范围小，仅可适用于标准的板式换热器，对微通道换热器、蛇形管换热器、管壳式换热器、定制的板式换热器等其他换热器都无法实现准确预测；2.假设条件与模型简化多，由于该系统不具备三维等比例建模及模型拓扑功能、网格划分与自适应功能等，仅利用传热机理模型和行业先验知识完成计算与预测，无法实现内部流场和温度场的计算和分析；3.功能简单，神经网络模型仅建立了板式换热器的传热特征参数与沾污热阻的映射关系，无法对换热器各段的运行情况进行实时反馈，使用者只能得到何时需要对换热器进行清洗的指导意见，而无法获取换热器的性能变化、工质流动、运行安全状态等其他数据。

9、cn112859789a公开了一种基于cfd构建数据中心数字孪生体的方法及系统，可通过cfd技术对数据中心的热过程进行仿真物理属性及过程，具有实用性和可部署性。但是该技术也存在一定的局限性：1.该技术针对的是一个具有固定面积、高度和形状的机房空间的cfd仿真和数字孪生体的构建，所有的流体皆为简单的单相显热换热，而换热器的单位体积热负荷更大，通常需要考虑气液相变换热过程，相变过程需要考虑复杂的多物理场耦合传热关系以及多相流的相间传质关系，因而该技术无法适用于换热器的cfd仿真及数字孪生的构建；2.该技术中未对等比例三维模型构建优化及网格生成与自适应进行细节描述，推测其仅能导入由人工构建好的模型及网格，一方面人为构建的模型与网格受到操作者水平的影响较大，可能建成的模型或网格结果因人而异，计算结果具有偶然性，甚至会出现计算发散；3.该数字孪生系统中虽然使用cgan自动校准方法，却未包含监控系统等数据的安全隐私保护功能，也不能根据数据孪生体的计算结果实现反馈调节；4.该技术虽基于cfd方法实现，却未包含数值计算方法智能选择或改良，边界条件设定逻辑优化、亚松弛因子智能调整等功能，由此可能会对cfd计算结果的准确性带来影响，进而可能导致数值模拟结果与物理实体结果之间存在较大差别。

10、此外，cn114925529a公开了一种凝汽器数字孪生模型的状态校正方法、系统、设备及介质。该技术通过实际观测数据对凝汽器孪生模型的状态进行矫正，进而估计出凝汽器冷却水流量。然而该技术存在局限性，包括但不限于：1.该技术利用卡尔曼滤波算法对数字孪生模型进行校正，与上述技术的局限性类似，仅做到了物理实体到数字孪生模型的单向调节/校正，而不能实现固体域与流体域的温度场或流场的镜像，并且也无法通过ai算法和机器学习实现由数字孪生系统到物理实体的安全性调控或为工程师提供指导性的操作建议；2.此技术的输入信号为冷却水的出口温度、凝汽器的工作压力和热井水位的观测数据，数据来源仅可以满足较为简单的凝汽器的数字孪生系统的基本需要，无法适用于换热情况更加复杂，热流密度与热负荷更高的换热器，更无法对多相流换热工况进行同步、校正或预测；3.该技术功能单一，无法实现对物理实体的三维建模、自动拓扑优化等功能，无法进行数值仿真模拟也无传热关联式公式计算端口，不能对工程师给出实时的热质传递参数，整体性较差，距工程的应用存在较远距离。

11、基于现有技术的不足，迫切需要开发一种换热器性能测试数字孪生系统方案，以克服上述一种或多种问题。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是提供一种能够实时为使用者提供换热器性能测试、两相流流动状态分析、换热器运行状况评估、具有预测功能、可在换热器设计阶段提供指导或参考作用的利用数字孪生系统进行换热器性能测试的方法。

2、为克服上述现有技术存在的不足，本发明采用的技术方案为：一种利用数字孪生系统进行换热器性能测试的方法，包括换热器性能测试数字孪生综合管理平台、ai学习模块、数据采集模块、仪器设备、调控模块、数据存储模块、门禁系统、视频监控、环境数据、安全加密模块、换热器3d建模模块、换热工质物性参数储备库、cfd仿真计算模块、换热关联式计算模块、结果分析模块、风险分析模块、移动终端，其中：

3、所述换热器性能测试数字孪生综合管理平台是整个数字孪生系统的控制中心，是人机交互的窗口，整个数字孪生系统运行的情况，包括系统内各个模块采集、计算、传输或存储的数据或图形和表格等，皆可在所述换热器性能测试数字孪生综合管理平台中实时浏览和修改，也可在此发出强制启动或停止指令。

4、所述ai学习模块集成了机器学习神经网络功能，主要作用是广泛采集来自于数据采集模块收集的大量仪器设备的信息、数据存储模块收集到的大量环境数据以及工作人员操作记录，所述ai学习模块中日积月累，逐渐形成庞大的数据网络并完成机器训练学习，通过算法对系统持续优化，当无人为手动干预的情况下所述ai学习模块可以使所述换热器性能测试数字孪生综合管理平台做出的决策更加合理，使cfd仿真计算模块模拟的结果更接近实际，使风险分析与故障预测结果更加准确。

5、所述数据采集模块可将所述仪器设备传输出的流量信号、温度信号和压力信号精确读取与收集，并将实时传输的电压信号、电流信号或阻值信号转化为数字信号供计算机识别读取。

6、所述仪器设备布置于换热器及其循环系统和相关连接管路中，包括但不限于热电偶、热电阻、齿轮流量计、电磁流量计、质量流量计、压力变送器、工质泵等仪器设备，其作用是收集监控换热器各部的温度、流量、压力数据。

7、所述调控模块的功能是将远程操作的技术人员或工程师的指令以及所述换热器性能测试数字孪生综合管理平台根据ai学习模块智能发出的计算机指令向仪器设备传达，通过控制工质泵功率、换热器系统流量、电子阀阀门开度、辅助加热/冷却开关等设备，实现操作人员远程对换热器控制调节、无人化智能控制的效果。

8、所述数据存储模块主要组成为机械硬盘hdd和固态硬盘ssd，功能是收集来自于门禁系统、视频监控、环境数据以及相关操作信息和历史记录等，其中机械硬盘hdd主要存储超过24小时的历史数据，固态硬盘ssd主要存储24小时以内的数据，这些数据一方面为ai学习模块神经网络和机器学习构建丰富数据库，对维持本发明的正常运行具有重要作用，另一方面可为相关人员有需求时提供历史数据查询、拷贝、参考、证明等。

9、所述门禁系统可以为本发明中及换热器系统所处空间提供门禁保护功能，有利于对换热器及本发明一种换热器性能测试数字孪生系统的安全管理，防止闲杂人等或非授权人员造成不必要的危害损失，也有利于责任到人和值班考勤工作的落实。

10、所述视频监控可以为本发明中及换热器系统所处空间提供视频音频记录，有利于管理人员对换热器周围情况的了解，可以记录操作人员的相关行为，及时发现安全隐患，快速安排人员调动，准确做到责任到人。

11、所述环境数据可以为远程操作或观察人员提供本发明及换热器系统所处空间的环境情况，

12、包括但不限于环境温度、湿度、外界气压、局部ph、空气流速，可以为远程技术人员、管理人员提供实时数据，为所述换热器性能测试数字孪生综合管理平台的智能评估和调控指令提供相关辅助依据等。

13、所述安全加密模块为本发明的视频音频存储、操作者信息、历史操作记录、环境数据、风险分析数据、故障预测信息、三维模型数据、cfd计算结果、换热关联式计算结果、涉密数据库等提供安全加密功能，可防止保密信息泄露，维护本发明的信息数据安全。

14、所述换热器3d建模模块可根据换热器进出口管路尺寸、形状、位置，换热管翅片种类、结构、尺寸、形状，换热管内部肋片、螺纹，换热管长度、形状、相对位置，自动完成模型优化及修补漏洞的工作，建立模型细节丰富、还原度高的换热器及其配套设施的虚拟三维模型。

15、所述换热工质物性参数储备库存储有换热器所使用工质的各类物性参数，是本发明数字孪生系统组成中重要的输入参数，对于某一种工质，不是纯粹的数据累加，而是一个物性参数的综合性数据库，包含着物性参数与温度、压力、两相干度等参数的相互影响和相互作用，对后续的虚实映射关系的准确性、完整性和可靠性具有重要意义。

16、所述cfd仿真计算模块可根据所述数据采集模块采集到的温度和压力数据，自动调用计算所需要的所有的工质物性参数，可自动生成足够优秀网格质量、网格单元数合理的三维网格模型，可通过所述数据采集模块监测到的实时数据根据算法识别出当前实际换热器内部所进行的换热工况，自适应选择能量方程、动量方程、质量方程和计算模型，也可以二次编程开发源项。

17、进一步地，根据换热工质类别和换热器壁面材料确定壁面接触角，所述壁面接触角指在固、液、气三相交界处，自固液界面经过液体内部到气液界面之间的夹角，是壁面润湿程度的量度，气液两相流在固体域内流动过程流型分布、流动状态及特点等诸多流动特性皆会受到此参数的影响。因而壁面接触角的准确选择，对数字孪生系统的准确镜像具有重要意义。

18、进一步地，本发明可根据所述数据采集模块采集到的相关数据和预先设定，完成传热边界条件设定和网格计算域条件的设定工作。

19、进一步地，本发明可结合工程师、技术人员的预设参数、ai学习模块的优化建议，同时依靠所述换热器性能测试数字孪生综合管理平台的算力智能完成计算域内初始化，随着工程师、技术人员预设参数的调整、所述ai学习模块神经网络学习的深入以及所述换热器性能测试数字孪生综合管理平台算力的提升，这一步骤可以使得计算域初始化结果即可无限接近于数值计算的最终结果，一方面节约计算时间和成本，另一方面有助于计算的收敛，残差的降低，计算结果准确性的提高，稳态计算迭代次数的减少和在保证库仑数达到要求的前提下瞬态计算时间步长的增大。

20、进一步地，本发明可根据网格计算域调节、传热边界条件、层流或湍流模型及各项计算方程，自动选择合适的计算方法，这些方法包括但不限于速度压力耦合方法、梯度、动量、湍流粘性耗散、湍流动能等的空间离散相的计算方法。

21、进一步地，本发明可根据ai智能选择合适的时间步长和亚松弛因子等，也可根据技术人员的需要随时对算例进行调整。

22、需要说明的是，所述cfd计算模块的能力不是自本发明实施以来一成不变的，而是性能和准确度可以逐渐升级优化的模块，也可按照技术人员、管理人员等的需要，进行ota或其他方法进行升级。

23、所述换热关联式计算模块中集成了传热学学术领域和工程领域中经典的、可靠性强的、大量的传热关联式，覆盖范围广，涵盖各类换热器，包含各类翅片和各种管内增强换热结构，涉及工质的各种工作过程(单相换热或相变换热)，也包含不同雷诺数和不同热流密度的适用范围，所述换热关联式计算模块可自动选择最适合的算法和公式完成传热传质计算。

24、所述结果分析模块可将所述cfd计算模块和所述换热关联式计算模块计算的结果通过数据列表、图形等多种方式展示和呈现，本质上是从换热器物理实体出发，依靠本发明获取并分析静态或动态数据，经过数据处理和计算后作为模型输入参数驱动数字孪生系统运行，从而实现了数值孪生对换热器物理实体状态的精准描述。

25、所述风险分析模块可将所述结果分析模块与所述ai学习模块传输的数据进行整合分析，专门提供换热器运行状况评估、故障检测、风险预测服务，对人员操作、机器运维、工质流动情况等难以直接观测和控制的实体换热器运行提供分析指导和优化方案。并可准确地预估检修维护、更换设备的时间和位置，可方便本发明使用者提前部署，减小因设备维护更换带来的时间空档带来的停机损失，换热器运营状况、健康程度等一目了然，可减小安全隐患。

26、具体地，所述风险分析模块是从数字孪生系统出发，描述换热器物理实体的运行机制及其实时状态，将仿真结果和换热关联式计算的结果通过神经网络ai算法，最终转化为计算机控制指令或建议，通过所述调控模块可以实时、准确传输回所述仪器设备，实现对换热器物理实体状态的动态调控。

27、所述移动终端即具有相应连接的移动设备，可以远程查看实时数据、操控设备、修改运行参数、调节预设的人工智能模式或偏好。

28、与现有技术相比，本发明的有益效果包括但不限于：

29、1.本发明可在传统非透明材料换热器中实现工质流动可视化，既满足换热器的设计制造中耐高温、耐腐蚀、耐高压、低成本等要求，也无需对现有已投入运行的换热器设备进行改造更换，便可以通过本发明观察工质单相或气液两相的流动形态及分布，进而可以分析流型对换热性能产生的影响，清晰地观察到换热器内层流湍流以及二次回流的区域分布，快速定位传热恶化区域、压降与湍流度异常区域，便于工程师及时对指定区域设计优化和工况调整，有利于换

30、热器长期高效稳定的运行；

31、2.本发明可实时反馈换热器各段热负荷与换热性能，不仅能够对换热器整体进行性能评估，

32、还可以评估换热器内部各段的运行状况，技术人员、管理人员甚至是获得授权的任意人员都可以在所述换热器性能测试数字孪生综合管理平台或是移动终端上远程知悉换热器的运行状态，当换热发生异常时可准确定位异常区域，便于工作人员快速维护保养，无需停机检修，避免额

33、外的时间成本与检修维护成本；

34、3.本发明可以对换热器及其辅助的其他设备或部件的运行情况进行评估，可以根据当前运行情况或历史运行记录对换热器寿命进行预测，可以极大程度地减少突发事件的数量，也可在意外发生前提前预警，便于工作人员提前准备部署应对措施，减少健康和财产损失，可供技术员或维修员实时获取较为全面、准确的信息，有效降低监管调度难度，提高工作效率；

35、4.本发明由于可以为技术人员、管理人员等提供换热器各部位的实时数据，因而可以在实际生产中减弱因实际运行条件与设计条件差异带来的设备性能衰弱问题，提前感知换热器设备老化、腐蚀生锈、积灰结垢等情况，可以让换热器的使用者做到购买换热器设备后对其性能状况的把握，有助于工作人员根据换热器所处实际的工作环境调节最优的运行流量、温差、管内压力等，使得发挥其性能的最佳状态，也有利于换热器的设计优化和产品升级改造工作。

36、区别于传统单一的仿真，本发明通过信息交互与模块连接实现了虚拟空间对换热器物理实体的镜像映射，为物理实体的实时感知、控制、预测和优化做了充分的支撑，使数字孪生交互的实时有章可循、有据可依。

37、此外，本发明亦可以用于换热器设计阶段，即设计师或工程师等可以通过向本发明的数字孪生系统输入设计参数影响输入端，数字孪生系统对设计参数下换热器的运行参数进行计算仿真，输出数据，给出性能分析结果，由此设计师或工程师可以快速判断设计是否符合预期热负荷，准确定位设计不合理的结构，进而可以针对性地进行调整优化。