Pattantyús-Ábrahám Géza Gépészeti Tudományok Doktori Iskola 

BME Gépészmérnöki Kar, Áramlástan Tanszék

Témavezető: Dr. Kristóf Gergely

A városi átszellőzés és a szennyezőanyag-terjedés vizsgálata skálafelbontó turbulenciamodellek alkalmazásával

A kutatási téma néhány soros bemutatása

Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) felmérése szerint a légszennyezés minden évben hétmillió emberéletet követel. Ez azt jelenti, hogy világszerte minden tizedik haláleset a rossz levegőminőség és az ezáltal kialakuló egészségügyi problémák (pl. tüdőrák, sztrók, szívbetegségek, légúti megbetegedések) következtében lép fel. A WHO kutatása alapján az emberi populáció 99%-a olyan környezetben él, ahol a légszennyezéssel kapcsolatos egészségügyi irányelvek nem teljesülnek. A városrészek rehabilitációjának indoklásaként egyre gyakrabban merül fel a levegőminőség, az átszellőzés javításának igénye. Ha az épületek formájának megfelelő kialakításával, vagy a tereptárgyak (pl. növényzet, parkoló autók) megfelelő elhelyezésével elő tudjuk segíteni a kibocsátott szennyezőanyagok gyors távozását, akkor hozzájárulhatunk a lakóhelyünk élhetőbbé tételéhez.

A kutatóhely rövid bemutatása

Doktori kutatásomat a BME-GPK Áramlástan Tanszékén végzem, az Atmoszférikus Áramlások Kutatócsoportban, Dr. Kristóf Gergely témavezetésével. Kutatásom során elsősorban numerikus áramlástani szimulációkkal (Computational Fluid Dynamics, CFD) foglalkozom, de végeztem szélcsatornaméréseket is a Tanszék Kármán Tódor Szélcsatorna Laboratóriumának nagy szélcsatornájában is. Eddigi munkám során továbbá olyan külföldi kutatóhelyek munkatársaival volt lehetőségem együtt dolgozni, mint a Sun Yat–sen Egyetem (SYSU SESE) vagy a Karlsruhei Egyetem (KIT IfH).

A kutatás történetének, tágabb kontextusának bemutatása

A jelen kutatás az áramlástan és a meteorológia tudományainak határterületén helyezkedik el. A városi áramlási és szennyezőanyag-terjedési folyamatok legfontosabb jellemzői (a) az áramlási struktúrák háromdimenziós jellege, (b) az áramlási folyamatok instacioneritása, valamint (c) a turbulens skalárfluxusok anizotrópiája [1]. Az ipari gyakorlatban elterjedt, és a korábbi publikációk többségében alkalmazott stacioner Reynolds-átlagolt (RANS) turbulenciamodellekre épülő CFD megoldók azonban nem képesek a (b)-(c) tulajdonságok pontos modellezésére. Gyakran előforduló jelenség az ilyen szimulációk esetén a szennyezőanyagok oldalirányú diffúziójának alulbecslése, valamint ezen módszerek velejárója az is, hogy nem képesek az időben jelentős mértékben ingadozó szennyezőanyag-koncentráció csúcsértékeinek előrejelzésére sem [2].

Számos tanulmány, pl. [3,4], kiemeli, hogy a turbulens áramlási struktúrák térbeli és időbeli felbontására az ún. skálafelbontó turbulenciamodellek, pl. a nagyörvény-szimuláció (Large Eddy Simulation, LES) alkalmasak. Ezek a turbulenciamodellek jóval pontosabb sebesség- és koncentrációeredményeket szolgáltatnak, térben és időben egyaránt megfelelően finom felbontásban, azonban a számításigényük is jelentősen nagyobb a RANS-modellekénél (LES: hetek, hónapok; RANS: órák, néhány nap). Ebből kifolyólag kiterjedt paramétervizsgálatok lebonyolítására, és ezáltal az épületek geometriájának részletes optimalizálására skálafelbontó turbulenciamodellek használatával korábban nem, vagy csak elvétve volt lehetőség [5,6].

A kutatás célja, a megválaszolandó kérdések

A kutatásom elsődleges célja a városi áramlási és szennyezőanyag-terjedési folyamatok modellezésére alkalmas, nagyörvény-szimuláción alapuló numerikus módszerek fejlesztése és alkalmazása. Kutatásom keretében a következő kérdésekre adok választ:

 

1. Hogyan lehetséges egyszerűen, azaz kellően alacsony számú geometriai paraméter segítségével leírni a városi beépítést?
2. Mi kell ahhoz, hogy a természetes szélnek megfelelő peremfeltételeket adhassunk meg?
3. Mik azok a jellemző áramlási struktúrák, amelyek az épületek közötti szennyezőanyag-terjedési folyamatokat alakítják?
4. Hogyan számszerűsíthető egy városrész átszellőzési hatékonysága?
5. Mely épületelrendezések mondhatóak a levegőminőség szempontjából előnyösnek?
6. Hogyan lehetséges az épületmintázatok optimalizálásának felgyorsítása?
7. Mik azok az atmoszférikus jelenségek, amelyeket sem a szélcsatorna-mérésekben, sem a hagyományos numerikus áramlásmodellek alkalmazásával nem tudunk figyelembe venni?
8. Milyen következtetések levonásához elég az időátlagolt sebesség- és koncentrációeloszlás-eredmények ismerete, és mihez kevés?

 

Módszerek

A városi geometria modellezése

Ahogyan az 1. ábrán is látszik, városainkra világszerte jellemző az épületek valamilyen ismétlődő mintázatban történő elhelyezkedése. A város periodikus épületmintázatként történő modellezése lehetővé teszi azt, hogy a geometriát megfelelően alacsony számú paraméterrel írhassuk le, és emellett a periodicitás feltételezésével a numerikus szimulációkhoz szükséges számítási tartomány mérete – és ezáltal a felbontás megtartása mellett a szimulációk futásideje – is jelentősen csökkenthető.

1. ábra. A városokban megfigyelhető periodikus épületelrendezések (forrás). Balról jobbra: Casablanca, New York, Róma, Barcelona, Mexikóváros, Párizs, La Plata.

A természetes szél modellezése

A természetes szél viselkedését az ún. atmoszférikus határréteg (Atmospheric Boundary Layer, ABL) írja le. Az általam elkészített numerikus szélcsatorna modellben a megfúvást úgy hangoltam be, hogy a releváns mennyiségekben jó egyezést kapjunk a KIT IfH 4-es számú határréteg-szélcsatornájának megfúvásával (2. ábra) [S1,S8].

2. ábra. Balról jobbra: A numerikus szélcsatorna kialakítása. Az atmoszférikus határréteget leíró átlagsebességprofil, turbulenciaintenzitás-profil, valamint a sebesség teljesítményspektruma.

 

Az atmoszféra felső rétegeiből lekeveredő, a számítási tartománynál nagyobb turbulens struktúrák hatását az ún. Transient Wind Forcing (TWF) módszerrel tudjuk figyelembe venni. Megmutattuk, hogy az így a modellbe bekerülő szélirány- és szélerősség-változások jelentős eltéréseket tudnak okozni a szennyezőanyag-eloszlásban az állandó szélirányt és szélerősséget feltételező szimulációkhoz, sőt, a szélcsatorna-mérésekhez képest is [S4].

A szennyezőanyag-terjedés modellezése

A közlekedési légszennyezők kibocsátását az úttestnek megfelelő helyeken elhelyezett forrásokkal tudjuk figyelembe venni. A numerikus szélcsatorna modellben a szennyezőanyag-terjedést Euleri leírásmóddal, diffúzió-hőtranszport analógia segítségével; a TWF modellben pedig Lagrange-i részecskekövetéssel (Discrete Phase Model, DPM) modellezzük. Mindkét módszert kísérleti úton validáltuk [S1,S4,S5,S8].

Eddigi eredmények

GPU-alapú nagyörvény-szimuláció („numerikus szélcsatorna”)

A numerikus szélcsatornában végzett paramétervizsgálat során 28 db, azonos össztérfogatú periodikus épületmintázat átszellőzési hatékonyságát hasonlítottam össze a kritikus, az utcakanyon hossztengelyére merőleges szélirány esetén (3. ábra) [S2,S10]. Az öt párhuzamos, és két keresztutcát tartalmazó modell (ld. 2. ábra) alapján a főbb megállapítások az alábbiak; referenciaként a szakirodalomban széleskörűen elterjedt H/W = 1 magasság–szélesség oldalarányú utcakanyonsort tekintjük.

• Az aszimmetrikus utcakanyonok kialakítása csak akkor képes a gyalogosok szennyezőanyag-terhelésének csökkentésére, ha a tetőmagasságok változékonysága kellően nagy (max. 33% javulás).

• A mátrixelrendezésben (áramlásirányban egymás mögött) létesített tornyok nem képesek az átszellőzés javítására, magasságuktól ill. szélességüktől függetlenül.

• A sakktábla-elrendezésben (keresztirányban eltolt) tornyok kialakítása esetén az átszellőzési hatékonyság a toronymagassággal arányosan nő (max. 46% javulás).

• A magasépületek alkalmazása előnyös az átszellőzés szempontjából mind mátrix-, mind sakktábla-elrendezésben (max. 55% javulás).

• A földtől elemelt épületek jelentős szennyezőanyag-csökkenést okoznak talajszinten, ami a megnyitás mértékével arányos (max. 60% javulás, de csak az első néhány utcában).

A GPU-alapú nagyörvény-szimulációval végzett előzetes „screening” eredményei alapján kijelenthető, hogy a hatékony átszellőzés érdekében városaink széleire, valamint a nagyobb megnyitások (terek) mellé érdemes lehet 1-2 emeletnyivel megemelt, árkádos épületeket telepíteni, míg a város belsejében jobbára a talajszinten is erős keveredést ösztönző, jelentősen váltakozó tetőmagasságú épületek létesítése javasolható.

3. ábra. Különböző periodikus épületmintázatok átszellőzési hatékonysága.

Az előtanulmányok alapján további, részletes tesztelésre a referenciaeset mellett a H/W = 0,5…1,5 oldalarányú, váltakozó magasságú utcakanyonokat (tornyok az alacsony épületek tetején mátrix-, ill. sakktábla-elrendezésben) választottuk ki. Az állandó össztérfogat mellett ezen épületmintázatoknak az össz-alapterülete is állandó, ami azt jelenti, hogy azonos mennyiségű lakást és irodát, valamint azonos mennyiségű utcaszinti üzletet lehet bennük kialakítani.

Szélcsatorna-mérések, mérésekkel hajtott nagyörvény-szimuláció

A három kiválasztott épületelrendezés átszellőzését kísérleti úton, az Áramlástan Tanszék legnagyobb, Göttingen-típusú szélcsatornájában is megvizsgáltuk. A sebességmezőt Laser Doppler Anemometry (LDA), a koncentrációmezőt pedig Fast Flame Ionization Detection (FFID) technikával térképeztük fel. A szélcsatornában mért sebesség-idősorokat felhasználtuk a TWF modell [S4] meghajtásához is (4. ábra). A kísérleti és szimulációs eredmények egybehangzóan rámutattak a változó tetőmagasság előnyös hatásaira a gyalogosok szennyezőanyag-terhelésére vonatkoztatva: teljesen periodikus modelltartományban 92% javulást tapasztaltunk a mátrix-, valamint 237% javulást a sakktábla-elrendezésű tornyok esetén az egyszerű utcakanyonsorhoz képest [S5].

4. ábra. Szélcsatorna-mérések, valamint azokkal meghajtott nagyörvény-szimuláció alapján kapott periodikus, pillanatnyi sebességmező, és a periodikus áramlásba utcaszinten bejuttatott részecskék alapján számolt átlagkoncentráció-mező.

A koncentrációingadozások vizsgálata

Bár az átszellőzés jellemzésekor a szakirodalom jelentős hányada (és a jelen kutatás fent bemutatott része is) csak az átlagkoncentrációt veszi alapul, a kellemetlen szagú, fertőző, gyúlékony, vagy robbanásveszélyes anyagok terjedésének vizsgálata során nem tekinthetünk el a koncentráció csúcsértékeinek modellezésétől sem, amelyek – tekintve, hogy a koncentráció pontbeli valószínűségi eloszlását Gamma-eloszlás írja le [2] – képesek az átlagérték akár nagyságrendi túllépésére is. Kutatásom során rámutattam, hogy bár a változó tetőmagasság alacsonyabb talajszinti átlagkoncentrációt eredményez, a reprezentatív koncentrációmaximumok (a koncentrációeloszlás 99. percentilise) a mátrix-, ill. sakktábla-elrendezésű tornyok esetén képesek jelentősen meghaladni az egyszerű utcakanyonsorban mért extrémértékeket [S9].

Várható impakt, további kutatás

Az eddigi eredmények alapján határozottan kijelenthető, hogy a GPU-alapú nagyörvény-szimuláció segítségével lehetséges az átszellőzés szempontjából potenciálisan kedvező épületelrendezések gyors kiválogatása már a várostervezés korai szakaszában: a GPU alkalmazásával a szimuláció két nagyságrenddel felgyorsítható a CPU-n történő futtatáshoz képest, a hardverköltségek ugyanolyan szinten tartása mellett [S8]. A modell valós műszaki alkalmazásaként sor került a miskolci Újgyőri piac környékének beépítési lehetőségeinek vizsgálatára [S6, videó]. A TWF modell továbbfejlesztése jelenleg is folyik: elsődleges céljaink (1) a termikus folyamatok, pl. a meleg falak melletti feláramlások szimulációjára képes modell [S7] validációja, valamint (2) a részecskealapú terjedésmodell továbbfejlesztése olyan irányba, hogy az képes legyen a koncentrációingadozások modellezésére is.

Saját publikációk, hivatkozások, linkgyűjtemény

Kapcsolódó saját publikációk listája:

[S1]      Kristóf, G., & Papp, B. (2018). Application of GPU-based Large Eddy Simulation in urban dispersion studies. Atmosphere, 9(11), 442. [DOI]

[S2]      Papp, B., Kristóf, G. (2019). Épületmintázatok optimalizálása a levegőminőség javításának érdekében GPU-alapú nagyörvény szimulációval. XXVII. Nemzetközi Gépészeti Konferencia (OGÉT 2019) kiadványkötete (ISSN 2068-1267), 400–403.

[S3]      Papp, B., Kristóf, G., Gromke, C. (2020). Épületek szélterhelésének becslése GPU alapú nagyörvény szimulációval numerikus szélcsatornában. XXVIII. Nemzetközi Gépészeti Konferencia (OGÉT 2020) kiadványkötete (ISSN 2668-9685), 161–165.

[S4]      Kristóf, G., Papp, B., Wang, H., & Hang, J. (2020). Investigation of the flow and dispersion characteristics of repeated orographic structures by assuming transient wind forcing. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 197, 104087. [DOI]

[S5]      Papp, B., Kristóf, G., Istók, B., Koren, M., Balczó, M., Balogh, M. (2021). Measurement-driven Large Eddy Simulation of dispersion in street canyons of variable building height. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 211, 104495. [DOI]

[S6]      Szilágyi, M. Á., Papp, B. (2021). Miskolc átszellőzésének vizsgálata GPU alapú nagyörvény szimulációval.  XXVIIII. Nemzetközi Gépészeti Konferencia (OGÉT 2021) kiadványkötete (ISSN 2668-9685), 80–83.

[S7]      Papp, B., Kristóf, G. (2021). The role of thermal convection in the dispersion of traffic-induced air pollutants in the urban environment.  20th International Conference on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory Purposes (HARMO20).

[S8]      Papp, B., Kristóf, G., Gromke, C. (2021). Application and assessment of a GPU-based LES method for predicting dynamic wind loads on buildings. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 217, 104739. [DOI]

[S9]      Papp, B., Istók, B., Koren, M., Balczó, M., Kristóf, G. (2022).Statistical assessment of the ventilation of street canyons based on time-resolved wind tunnel experiments. PHYSMOD 2022 – International Workshop on Flow and Dispersion Phenomena, Book of extended abstracts (ISBN 978-80-87012-81-9), 143–155.

[S10]    Papp, B., Kristóf, G. (2022). Building Patterns Favorable for Air Quality: A Parameter Study Using LES. Proceedings of the Conference on Modelling Fluid Flow CMFF’22 (ISBN 978-963-421-881-4), 443–456.

Linkgyűjtemény:

• Roska Tamás Tudományos Előadás
  (A XXXV. Országos TudományosDiákköri Konferencia Műszaki Tudományi szekciójában a városi átszellőzés modellezéséről tartott plenáris előadás honlapja.)

• MTMT-profil

• GoogleScholar-profil

• ResearchGate-profil

Hivatkozások listája:

[1]        Tominaga, Y., & Stathopoulos, T. (2013). CFD simulation of near-field pollutant dispersion in the urban environment: A review of current modeling techniques. Atmospheric Environment, 79, 716-730. [DOI]

[2]        Cassiani, M., Bertagni, M. B., Marro, M., & Salizzoni, P. (2020). Concentration fluctuations from localized atmospheric releases. Boundary-Layer Meteorology, 177(2), 461–510. [DOI]

[3]        Tominaga, Y., & Stathopoulos, T. (2016). Ten questions concerning modeling of near-field pollutant dispersion in the built environment. Building and Environment, 105, 390–402. [DOI]

[4]        Blocken, B. (2018). LES over RANS in building simulation for outdoor and indoor applications: A foregone conclusion? Building Simulation, 11(5), 821-870). [DOI]

[5]        Li, Z., Ming, T., Liu, S., Peng, C., de Richter, R., Li, W., ... & Wen, C. Y. (2021). Review on pollutant dispersion in urban areas-part A: Effects of mechanical factors and urban morphology. Building and Environment, 190, 107534. [DOI]

[6]        Li, Z., Ming, T., Shi, T., Zhang, H., Wen, C. Y., Lu, X., ... & Peng, C. (2021). Review on pollutant dispersion in urban areas-part B: Local mitigation strategies, optimization framework, and evaluation theory. Building and Environment, 198, 107890. [DOI]