基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤-空氣換熱器換熱量預(yù)測(cè)分析

　　摘要：文章對(duì)位于太原市一個(gè)日光溫室內(nèi)的土壤-空氣換熱器進(jìn)行夏季工況試驗(yàn)，獲得了不同運(yùn)行工況下?lián)Q熱管內(nèi)空氣的溫度和濕度的分布數(shù)據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明：土壤-空氣換熱器具有一定的除濕效果;當(dāng)換熱管長(zhǎng)度為17.2m，換熱管內(nèi)空氣流速為2m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器潛熱換熱量占全熱換熱量的31.37%，且潛熱換熱量在全熱換熱量中的占比隨著換熱管長(zhǎng)度的增加而逐漸降低。文章將得到的試驗(yàn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，同時(shí)，分別基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了土壤-空氣換熱器換熱量的預(yù)測(cè)模型，并對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。模擬結(jié)果表明：GA算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的優(yōu)化作用;與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的土壤空氣換熱器換熱量預(yù)測(cè)模型相比，基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的土壤-空氣換熱器換熱量預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度較高，收斂所需的迭代次數(shù)也較少。

　　關(guān)鍵詞：日光溫室;土壤-空氣換熱器;GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);換熱量;預(yù)測(cè)

　　0引言

　　日光溫室是我國(guó)應(yīng)用比較廣泛的設(shè)施農(nóng)業(yè)建筑形式之一。日光溫室內(nèi)溫度過(guò)高或過(guò)低都會(huì)嚴(yán)重影響農(nóng)作物的品質(zhì)和產(chǎn)量，而調(diào)節(jié)日光溫室熱濕環(huán)境須要消耗巨大的能源[1]。淺層地?zé)崮苁且环N分布比較廣泛的可再生能源，且具有無(wú)污染、儲(chǔ)量豐富的優(yōu)點(diǎn)。土壤-空氣換熱器是一種利用淺層地?zé)崮艿墓?jié)能裝置，該換熱器不僅可以在冬季對(duì)換熱管內(nèi)的空氣進(jìn)行加溫，還可以在夏季對(duì)換熱管內(nèi)的空氣進(jìn)行降溫[2]。

　　文獻(xiàn)[3]，[4]通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，將土壤-空氣換熱器用于處理溫室熱濕環(huán)境，具有良好的使用效果和經(jīng)濟(jì)效益。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)土壤-空氣換熱器的換熱特性和經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行了大量研究。OzgenerO和OzgenerL對(duì)土耳其一個(gè)溫室中的土壤-空氣換熱器進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)性分析發(fā)現(xiàn)，土壤-空氣換熱器系統(tǒng)的能量損失主要發(fā)生在風(fēng)機(jī)和換熱管處，制熱時(shí)，土壤空氣換熱器系統(tǒng)的平均COP為10.51;制冷時(shí)，土壤-空氣換熱器系統(tǒng)的平均COP為10.09[5]，[6]。

　　范毅通過(guò)建立數(shù)值模型，分析了換熱管進(jìn)風(fēng)口空氣流速不同時(shí)，土壤-空氣換熱器的換熱性能變化規(guī)律，并得到當(dāng)換熱管進(jìn)風(fēng)口空氣流速為5.5m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器的換熱量和COP達(dá)到最大值[7]。Niu建立了一維穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)模型，并基于數(shù)值模擬結(jié)果擬合了用于預(yù)測(cè)土壤-空氣換熱器制冷量的二次回歸方程[8]。陳紅兵利用土壤水分遷移的一維土壤熱濕傳遞數(shù)學(xué)模型，分析了土壤源熱泵蓄熱過(guò)程中土壤溫度場(chǎng)、濕度場(chǎng)的變化規(guī)律[9]。

　　Wang利用熱響應(yīng)面法，建立了土壤-空氣換熱器預(yù)測(cè)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，得到換熱管進(jìn)風(fēng)口空氣與土壤溫度之間的差值，分析了換熱管直徑、長(zhǎng)度和換熱管內(nèi)空氣流速這4個(gè)因素對(duì)土壤-空氣換熱器系統(tǒng)中換熱管進(jìn)、出風(fēng)口空氣溫差和顯熱換熱能力的影響[10]。本文對(duì)日光溫室中土壤-空氣換熱器的換熱性能進(jìn)行試驗(yàn)研究，分析了土壤-空氣換熱器在不同運(yùn)行工況下的換熱性能，同時(shí)，基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了土壤-空氣換熱器換熱量的預(yù)測(cè)模型，該模型為設(shè)計(jì)、優(yōu)化土壤-空氣換熱器提供依據(jù)。

　　1試驗(yàn)簡(jiǎn)介

　　本文試驗(yàn)所用的日光溫室位于太原市小店區(qū)，日光溫室朝向?yàn)檎�南，長(zhǎng)度為63m，寬度為9.7m;北墻高度為3.1m，厚度為1.04m;南墻高度為0.4m，厚度為0.18m;東、西墻厚度分別為1.0，0.65m。北墻和東、西墻均為石灰漿砌實(shí)心黏土紅磚，中間加有聚苯板保溫層和空心層，空心層以爐渣和土填充，屋面覆蓋塑料薄膜為聚乙烯流滴性PVC膜，該膜的最高點(diǎn)距離地面4.1m。

　　編號(hào)為1，2，3，4的換熱管的第一層埋深均為1m，第二層埋深均為2m，換熱管管徑均為110mm;編號(hào)為5，6，7，8的換熱管的第一層埋深均為1m，第二層埋深均為2m，換熱管管徑均為90mm。6號(hào)換熱管第一層埋管為測(cè)試管。為了便于通過(guò)水泵將換熱管內(nèi)冷凝水集中排出，本文將換熱管按i=0.01的坡度布置，西南角為最低點(diǎn)。

　　2試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

　　2.1換熱管內(nèi)空氣溫度和焓值分析

　　換熱管出風(fēng)口空氣溫度隨時(shí)間的變化情況。換熱管進(jìn)風(fēng)口(L=0)處，當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速分別為2，4，6m/s時(shí)，換熱管進(jìn)風(fēng)口空氣溫度分別為30.3～36.5，30.8～36.4，27.7～37.2℃。在換熱管長(zhǎng)度為17.2m的情況下，當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速分別為2，4，6m/s時(shí)，換熱管出風(fēng)口空氣溫度分別為25.0～25.9，25.4～26.5，25.6～28.0℃。綜上可知，在換熱管長(zhǎng)度不變的情況下，換熱管內(nèi)空氣流速越小，換熱管出風(fēng)口空氣溫度越低，且波動(dòng)幅度也越小;在換熱管內(nèi)空氣流速不變的情況下，換熱管長(zhǎng)度越大，換熱管出風(fēng)口空氣溫度越低，且波動(dòng)幅度也越小。

　　換熱管內(nèi)空氣流速不同時(shí)，換熱管內(nèi)空氣平均溫降隨換熱管長(zhǎng)度的變化情況。換熱管內(nèi)空氣焓降和換熱管內(nèi)空氣溫降具有類似的規(guī)律，在換熱管前段，隨著換熱管長(zhǎng)度的增加，換熱管內(nèi)空氣的焓降增加得較快。當(dāng)換熱管長(zhǎng)度增加到一定值時(shí)，換熱管內(nèi)空氣焓降的增加趨勢(shì)趨于穩(wěn)定。換熱管末端6.4m處，當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速分別為2，4，6m/s時(shí)，換熱管單位長(zhǎng)度空氣焓降(干空氣)分別為0.37，0.32，0.096kJ/kg。綜上可知，換熱管內(nèi)空氣流速越大，換熱管長(zhǎng)度對(duì)土壤-空氣換熱器的換熱性能的影響越低。

　　當(dāng)換熱管長(zhǎng)度為1.4m，換熱管內(nèi)空氣流速分別為2，4，6m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器顯熱換熱量在全熱換熱量中的占比分別為53.68%，45.08%，63.51%;當(dāng)換熱管長(zhǎng)度為10.8m，換熱管內(nèi)空氣流速分別為2，4，6m/s時(shí)，土壤空氣換熱器顯熱換熱量在全熱換熱量中的占比分別為68.89%，71.70%，78.13%;當(dāng)換熱管長(zhǎng)度為17.2m，換熱管內(nèi)空氣流速分別為2，4，6m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器顯熱換熱量在全熱換熱量中的占比分別為68.63%，76.83%，88.37%。

　　綜上可知，隨著換熱管長(zhǎng)度逐漸增加，土壤空氣換熱器顯熱換熱量在全熱換熱量中的占比逐步變大，這是由于隨著換熱管長(zhǎng)度逐漸增加，空氣在換熱管內(nèi)發(fā)生冷凝，換熱管內(nèi)空氣的水蒸氣分壓力逐漸降低，冷凝驅(qū)動(dòng)力逐漸減小，潛熱換熱量逐漸減小，且在換熱管內(nèi)有水蒸氣凝結(jié)，導(dǎo)致附著在換熱管管壁的水膜逐漸變厚，使得土壤與空氣換熱過(guò)程中的熱阻逐漸增大，換熱管傳熱系數(shù)逐漸減小，從而導(dǎo)致?lián)Q熱管換熱效果逐漸變差。

　　因此，在土壤-空氣換熱器使用過(guò)程中，應(yīng)及時(shí)排出冷凝水。此外，當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速為6m/s時(shí)，換熱管后段出現(xiàn)了潛熱換熱量逐漸下降的情況，這是由于換熱管內(nèi)冷凝水積存在管道后段造成的。

　　在換熱管長(zhǎng)度為17.2m的情況下，當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速為6m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器全熱換熱量較大，為283.94W;當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速為4m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器全熱換熱量為272.39W;換熱管內(nèi)空氣流速為2m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器全熱換熱量較小，為170.79W。

　　綜上可知，隨著換熱管內(nèi)空氣流速增大，土壤-空氣換熱器全熱換熱量逐漸增大。這是由于換熱管內(nèi)空氣流速越大，傳熱系數(shù)越大，可同時(shí)處理的空氣更多，因此，換熱量也隨之增大。此外，隨著換熱管內(nèi)空氣流速增大，空氣在換熱管內(nèi)換熱時(shí)間減少，空氣溫降變小，減弱了傳熱效果，導(dǎo)致土壤-空氣換熱器全熱換熱量增幅趨于穩(wěn)定。因此，當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速為6m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器全熱換熱量?jī)H比流速為4m/s時(shí)增加了4.24%。

　　3GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

　　3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP(BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種采用誤差反向傳播算法進(jìn)行學(xué)習(xí)的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的非線性映射函數(shù)，計(jì)算結(jié)果具有較高的精度。與其他預(yù)測(cè)方法相比，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有簡(jiǎn)單易行、對(duì)數(shù)據(jù)有較高容錯(cuò)性等特點(diǎn)，因此，是目前使用頻率較多且技術(shù)較成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[11]，[12]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層。輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)由輸入、輸出變量的維數(shù)決定;隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式和試湊法確定。

　　4仿真預(yù)測(cè)分析

　　4.1建立模型

　　為了了解遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效果，本文分別基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了土壤-空氣換熱器換熱量的預(yù)測(cè)模型。該模型以換熱管進(jìn)風(fēng)口空氣的溫度、相對(duì)濕度、換熱管長(zhǎng)度和換熱管內(nèi)空氣流速作為輸入變量，以土壤-空氣換熱器全熱換熱量作為輸出變量，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用4-8-1結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)函數(shù)采用learngdm函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)采用Levenberg-Marquardt算法的trainlm函數(shù)，隱含層節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移函數(shù)采用tansig函數(shù)，輸出層節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移函數(shù)采用purelin函數(shù)，學(xué)習(xí)速率設(shè)為0.01，最大迭代次數(shù)設(shè)為100。

　　在遺傳算法的優(yōu)化過(guò)程中，各參數(shù)對(duì)最終預(yù)測(cè)結(jié)果有著重要影響，因此，須要將各參數(shù)取值設(shè)置在合理的范圍內(nèi)，以達(dá)到理想的優(yōu)化效果。遺傳算法各參數(shù)設(shè)置為種群規(guī)模為50，進(jìn)化次數(shù)為20，交叉率為0.5，變異率為0.04。

　　5結(jié)論

　　①在日光溫室內(nèi)，土壤-空氣換熱器的潛熱換熱量不應(yīng)被忽視，應(yīng)采用土壤-空氣換熱器全熱換熱量綜合考量土壤-空氣換熱器的換熱性能。②換熱管內(nèi)空氣流速一定時(shí)，隨著換熱管長(zhǎng)度的增加，土壤-空氣換熱器的換熱量的增加趨勢(shì)逐漸下降。當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速分別為2，4和6m/s時(shí)，若換熱管長(zhǎng)度從10.8m增加到17.2m，則換熱管末端6.4m處，換熱管單位長(zhǎng)度空氣焓降分別為0.37，0.32，0.096kJ/kg。

　　土壤論文范例：土壤環(huán)境質(zhì)量新標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)應(yīng)用誤區(qū)探討

　�、蹞Q熱管內(nèi)空氣流速與土壤-空氣換熱器換熱量呈正相關(guān)，當(dāng)換熱管內(nèi)空氣流速逐漸增大時(shí)，土壤-空氣換熱器全熱換熱量的增量逐漸減小。相比于比換熱管長(zhǎng)度為17.2m，換熱管內(nèi)空氣流速為4m/s的工況，當(dāng)換熱管長(zhǎng)度為17.2m，換熱管內(nèi)空氣流速為6m/s時(shí)，土壤-空氣換熱器全熱換熱量?jī)H增加了4.24%。④基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的換熱量預(yù)測(cè)模型均能夠?qū)ν寥?空氣換熱器換熱量進(jìn)行預(yù)測(cè)。⑤基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的換熱量預(yù)測(cè)模型計(jì)算結(jié)果的平均相對(duì)誤差為0.0797，預(yù)測(cè)結(jié)果精度優(yōu)于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的換熱量預(yù)測(cè)模型。

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　　作者：董江濤，杜震宇

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