Bulut Bilişim ile Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (CFD)

Geleneksel Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği kullanarak HVAC sistemlerinin enerji verimliliğinin, ısıl konforunun ve performansının çok kısa bir sürede ve çok düşük bir maliyetle iyileştirilmesi.

Yazan: Jerry Fireman, Structured Information, Needham, Mass.

Çeviren: Meriç Noyan Karataş

Bu makale bulut temelli hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) yazılımlarının birçok farklı HVAC sisteminin optimize edilmesinde nasıl kullanıldığını araştırmaktadır.

HVAC sistemi tasarlayan mühendisler bir yandan kabul edilebilir maliyetle yüksek konfor seviyeli ortamlar yaratmaya çalışırken, diğer yandan agresif sürdürülebilirlik ve enerji verimliliği hedefleri ile mücadele etmektedirler. Geleneksel tasarım metotları içerisinde olan manuel hesaplamalarda basitleştirme amaçlı olarak birçok varsayım kullanımı gerekmektedir. Bu da hesaplamanın doğruluğunu sınırlandırmaktadır. Artan bir oranla mühendisler hesaplamalı akışkanlar dinamiğini seçmeye başladılar, çünkü CFD sayesinde hava debisi modellerini ve mahal sıcaklıklarını üç boyutlu geometrileri baz alarak, daha az varsayım ve dolayısıyla daha yüksek doğruluk ile hesaplayabilmektedirler.

CFD’nin kullanımını sınırlayan faktörler; oldukça fazla süre alan modelleme ve kurulum işlemi, pahalı yazılım lisansları ve geniş kapsamlı eğitim gereklilikleridir.  Mühendislerin ihtiyaç olduğu kadar geleneksel CFD araçları kullanarak çok kısa bir sürede ve çok düşük bir maliyetle ileri teknoloji CFD imkânlarına erişimini sağlayan yeni nesil bulut temelli yazılım ile bu zorlukların üstesinden gelinmektedir. Bu makale, bulut temelli CFD yazılımının birçok farklı tipteki HVAC sistemlerini optimize edilmesinde nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır.

Mühendislik Simülasyonu ile Isıl Konforu Sağlama

CFD her bir tasarım iterasyonunun ısıl konforunu doğru performans tahminleri ile minimum sürede ortaya koyarak HVAC sistemlerinin tasarımını kolaylaştırmaktadır.

Örnekte, CFD bir yaşam mahalindeki ısıl konforu değerlendirmek için kullanıldı (Şekil 1). İlk adım mahalin bilgisayar destekli tasarım modelini (CAD) yüklemekti. (Diğer bir seçenek de bulut temelli CAD yazılımı ile oluşturulmuş bir modele direkt olarak bağlanmaktı). Bir sonraki adım, hesaba dayalı bir çözüm ağı yaratmak için söz konusu mahali – bu durumda mahal içindeki havayı – birçok küçük sonlu hacim hücrelerine bölmekti. (Genellikle mühendisler, içinde yüksek doğruluk seviyesinin beklendiği alanlarda (örneğin fiziksel duvarlar ve ısı kaynaklarının olduğu yerlerde) daha yüksek yoğunluklu hücreler uygulayarak bir modelde ayrıntı düzeyini değiştirmektedir). Bir sonraki adım ise fiziği kurmaktı ve bu tahmin edileceği üzere kolay oldu, çünkü hava akış debisi yavaştı ve Reynolds Sayısı bu sebepten düşüktü.

Şekil 1. Isıl konforun simülasyonu

Şekil 1’de gösterilen basit örnekte, kullanıcı radyatör ve duvarlara sabit sıcaklık değeri tanımlamıştır ve doğal taşınımlı ısı aktarımını ve K-omega türbülans modelini seçmiştir. Ek fizik seçenekleri sadece bu tip bir probleme yönelik seçimler sunan bir şablondan seçildi. Sonrasında, kullanıcı buluttaki yüksek performanslı hesaplama kümesinde hesaplamayı başlatmak için ‘Başlat’ düğmesine bastı. Sonuçlar hesaplama etki alanı boyunca hızları, basınçları ve sıcaklıkları içermekteydi. Sonuçlar geleneksel CFD sonuçları ile aynıydı; farklı olan ise ağ tarayıcısında bir seri bilgi istemini takip ederek sadece birkaç basit komut ile elde edilmeleriydi.

Bu örnek, ısıl konforu üzerine etkileri daha iyi anlayabilmek için tasarım parametrelerinin nasıl kolaylıkla değiştirilebileceğini göstermektedir. Tasarım iterasyonlarının CFD simülasyonları, verilen bir dizi parametre ile bir alandaki en ideal ısı dağılımını elde etmek için yapılmıştır. Şekil 2, yalıtımlı yan duvarların mahaldeki ortalama ısıya etkisini göstermektedir. Bu durumda, ortalama 3°C’lik veya yüzde 18’lik bir oda sıcaklığı artışı aynı besleme havası sıcaklığı için daha iyi termal ısı sağlayan yalıtımlı duvarlar ile sağlanmaktadır.

Şekil 2. Duvar yalıtımının etkisini gösteren simülasyon

Pasif ve Aktif Havalandırma: Enerji Verimliliğine Etki

Aktif havalandırma sistemleri ile – basınçlı havayla ısıtma ve soğutma, ısı pompaları, radyant paneller, soğuk tavanlar vb. – rahatlık sağlamak için enerji satın alınarak kullanılmaktadır. Pasif havalandırma sistemleri ile doğal hava debisi, rüzgâr ve iç - dış ısı farklılıkları gibi dış ortam enerji kaynakları temiz havayı çekmek ve yaymakta kullanılmaktadır. Pasif havalandırma satın alınmış enerji kullanımını ciddi oranda azaltarak veya ortadan kaldırarak enerji verimliliğini büyük ölçüde artırabilmektedir. IBEEE, merkezi Klangenfurt, Avusturya’da bulunan, bütünsel bir gelişim ve mühendislik servisidir ve çift yönlü dış duvar tasarımında aktif ve pasif ısıtma ve soğutma sistemlerinin performansını kıyaslamak ve karşılaştırmak için tarayıcı-bazlı CFD kullanmıştır. (Şekil 3)

Şekil 3. Pasif havalandırmada sıcaklık alanının aerodinamik görselleştirilmesi

IBEEE’nin tasarımı binayı çevreleyen havadaki taşınımlı akışın yazın soğutma kışın ısıtma sağlaması için planlanıp düzenlenmiştir. Baca etkisi fan ihtiyacını ortadan kaldırarak sıcaklık ve hava dağılımını kontrol etmek için kullanılmaktadır. Mühendislik işleminin bir parçası olarak iki simülasyon yürütülmüştür. Tasarımlar birinin aktif HVAC sistemi kullanırken diğerinin pasif HVAC sistemi kullanması dışında aynıdır. Bu simülasyon pasif sistemde aktif sisteme göre yüzde 40 daha yüksek hava akış debisi olduğunu göstermiştir.

CFD Analizi ile Temiz Odalarda Kirlilik Kontrolü

Temiz odalar genellikle amacı olabildiğince fazla kirliliği hızla gidermek olan HVAC tasarımlarıdır. CFD tarafından yönlendirilen mühendisler bunu ve diğer tasarım hedeflerini daha hızlı başarabilmektedir, çünkü CFD sunulmuş herhangi bir tasarım için hava akış modellerini görselleştirmeyi ve partikül akış yönlerini analiz etmelerini sağlamaktadır. Şekil 4, üç farklı tasarımın analizini ve onların iç ortam hava dolaşım alanları ve kirleticilerin yayılımı araştırması çerçevesinde SimScale simülasyon yazılımı ile kıyaslamasını göstermektedir. Kirleticilerin temiz odadan sızmalarına engel olmak için basınç değeri ortam basıncının biraz altında olacak şekilde tasarlanmıştır. Her bir tasarım modeli için toplam besleme hava debisi aynı olduğundan, enerji gereksinimleri de aynı kalacaktır.

Birinci (temel alınan) tasarımda besleme havası tavadaki üç merkezi girişten olurken, hava çıkışları zemin boyunca dağılmıştır. İkinci tasarım modelinde ise besleme havası tavana yayılmış 9 adet hava girişinden verilirken, hava çıkışları birinci model ile aynıdır. Üçüncü tasarımda da besleme havası tavana yayılmış 9 hava girişinden verilirken, hava çıkışları yüksek zemin içerisine yerleştirilmiştir.

Birinci ve baz alınan tasarımda, tavanda üç ana giriş noktası, zeminde üç hava çıkış noktası bulunurken, ikinci tasarım opsiyonunda tavanda dokuz hava girişi, zeminde de üçüncü tasarımın tavanda dokuz adet dağıtılmış giriş noktası ve yükseltilmiş zemin çıkış noktaları bulunmaktadır. Her bir tasarım için, toplam giriş debisi aynıydı; bu yüzden enerji gereksinimi değişmedi.

Şekil 4. Temizoda planının üç farklı tasarım şekli

Şekil 5’teki simülasyon sonuçları, ilk tasarımın üst ve yan bölgelerinde büyük resirkülasyon alanları oluşturduğunu ve bu da mahal içerisindeki kirliliklerin resirkülasyon alanı boyunca yayıldığını göstermektedir. İkinci tasarımda ise yan ve orta bölgelerde küçük resirkülasyon alanlarının olduğunu göstermektedir. Kirleticiler yan çıkışlardan dışarı atılmaktadır; fakat bu durumda kirlilik kontrolü yan havalandırmalardan atılan kirleticilerle sınırlı kalmıştır. Üçüncü tasarım ise üst yan köşelerdeki sadece birkaç küçük resirkülasyon alanıyla en iyi performansı sağlamaktadır ve böylece kirleticinin dışarı atıldığı pozisyon fark etmeksizin iyi bir kirlilik kontrolü gerçekleştirmektedir. Üçüncü tasarımdaki resirkülasyon alanı birinci tasarımdakinden yaklaşık yüzde 35 daha azdır ve bu da kirleticilerin daha hızlı ve yüksek oranda atılımını sağlamaktadır.

Şekil 5. Sonuçların resirkülasyon alanları ve hız çizgileriyle gösterimi

Sonuç

Buluttaki CFD araçları ısıl konfora erişmek için gereken zaman ve masrafı azaltmakta, enerji tüketimini en aza indirgemekte ve öngörüler sağlayarak kirlilikleri yok etmektedir. Bu öngörülere örnek olarak farklı tasarım alternatifleriyle konfor tahminleri ve tasarımın başlarında daha farklı ‘şöyle olursa nasıl olur’ senaryolarının hızlı değerlendirilmesi verilebilir.

Sonucunda kullanıcılar HVAC tasarımlarını daha az sürede ve geçmişte olduğundan daha az maliyetlerde en uygun şekle getirebilmektedirler. Aberdeen Group araştırmalarında alanında en iyi şirketlerde çalışan tasarım mühendislerinin tasarım risk getiri dengesi ile ilgili kararları CFD kullanarak vermelerinin, endüstri ortalamasından yüzde 15 daha olası olduğunu ortaya koyması çok da sürpriz olmamıştır.

Kaynak: http://hpac.com/air-conditioning/computational-fluid-dynamics-cfd-cloud