侯立国

摘要：介绍了波音737等窄体飞机因空气污染引发的空调组件地面过热故障现有技术措施的不足，从大气污染和结垢机理进行分析，搭建飞机空调组件的系统仿真模型，基于污垢洗脱机理研制空调热交换器清洗设备，并建立了空调组件健康管理系统。

关键词：大气污染；污垢；热交换器性能；故障诊断；清洗技术

Keywords：air pollution；dirt；heat exchanger performance；fault diagnosis；cleaning technology

0 引言

从20世纪80年代开始，以波音737为代表的窄体飞机在运行中由空气污染引发的空调组件地面过热故障在夏季高发，是国内航空公司普遍存在的长期难以解决的故障，航空公司、飞机制造商及附件制造商在工程管理、航线、车间等方面研发的多种技术以及采用热交换器整体换芯等方法都不能对此有效解决，该故障给飞行带来严重安全隐患、服务品质差、可靠性差等问题。

经过多年对该故障的观察分析和技术探索，航司和飞机制造商已经意识到中国的大气污染物严重污染飞机空调组件热交换器是引发空调组件过热故障的元凶。

1 航司解决过热故障的技术措施及分析

1.1 航空公司普遍采取的措施

1）在外场维护中采用多种技术解决方法，如逆向水冲洗、氮气吹扫、手感排气等。

2）对厂商（OEM）提供的热交换器车间清洗中的浸泡清洗方法进行改进，研究出鼓泡、加热、振动等具有自主知识产权的技术；对热交换器局部发生的堵塞采取堵胶和局部换芯方法，对腐蚀严重的进行整体换芯；国内某骨干航空公司甚至对装机热交换器采取每1.8万飞行小时强制进行换芯的措施。

3）在维修工程管理方面，对每年4～9月的夏季维修间隔进行控制，采取每15天进行航线冲洗和增加定期车间清洗的方法。

但是，采取以上措施后故障频发现象不仅没有明显改观，反而使空气循环机（ACM）的拆换率增高。

1.2 现有技术手段分析

1）外场水冲洗热交换器技术

在外场用水和气对热交换器进行反向冲洗或吹除，可以清除进入热交换器内部的浮尘，同时也具有直接降温的作用，达到短时降温效果。但这种方法难以清除已经形成并粘附在翅片上的污垢，而且，進入热交换器的水溶胀了附着在散热翅片上的污垢，脱落的细小垢块落入其下游ACM高速旋转的叶片上，易将叶片击伤，导致ACM故障。

2）车间清洗热交换器技术

按照OEM手册提供的清洗方法，将热交换器在规定的清洗液中浸泡和漂洗并辅助加热和鼓泡，对清洗祛除一般性的污染有作用，但对已经形成的污垢特别是顽固污垢效果欠佳。某维修单位统计，平均每批次热交换器清洗不达标率超过20%。

3）对热交换器腐蚀和堵塞的处理技术

大气中含有的工业污染物所形成的污垢中大多数有一定的腐蚀性，轻则导致铝制散热翅片腐蚀，重则导致穿孔。穿孔会造成热交换器冷热路空气互渗，直接降低散热效果。对污染物导致的散热翅片腐蚀的修理，在发生经常性过热的情况下，仍然采用手册推荐的用胶封堵方法，在污垢堵塞减少冷却通道面积而使散热面积减少的前提下，进一步降低冷却效果。

4）在工程管理上采取的定时维修方式

对于污染程度较轻的热交换器，定期清洗反而增加了工作量，而污染较为严重的热交换器，其散热性能衰退至无法在维修间隔期内正常工作。粗放式的管理造成维修不足与过度维修问题同时并存。

上述维修措施不仅没能有效地解决问题，还因发生次生灾害和过度维修增加了大量的维修成本。

2 结垢机理及其对空调组件性能的影响

2.1 技术需求分析

波音737飞机空调组件中热交换器的结构是板翅式的，每套组件各有一台初级热交换器和次级热交换器，每台空调热交换器均有两组引气管路，分别为热空气的进出口。热交换器冷路冲压空气侧翅片为波纹型，散热翅的密度高，翅间间隙小，容易附着污染物，且清洗困难。在高温的情况下，长期附着在热交换器的散热翅表面的污染物会形成污垢，导致热交换器散热性能下降，散热效率降低，极易造成空调组件发生过热关断。维修经验还表明，外场水洗热交换器后其上的污垢容易脱落，被冲压空气带到热交换器下游，击伤ACM风扇叶片，引起ACM故障。另外，热交换器中长时间存在的污垢还会对散热芯造成腐蚀，导致其冷热路气流互渗。也就是说，污染物（或污垢）对热交换器乃至空调组件的负面影响是多方面的，必须全面研究综合评价。

对热交换器污染和污染物结垢的动力学机理进行研究，一方面可直接支持清洗技术的改进，另一方面可用于表征热交换器污染状态的演变。而污染或结垢状态与热交换器效能的对应关系是空调组件故障模式的核心内容，空调组件故障模式是实现空调组件，特别是热交换器状态监测技术的重要基础。

2.2 污染物和污垢形成机理

1）大气污染物在飞机热交换器表面结垢过程

为研究不同因素对于污垢生长速率的影响，搭建户外模拟试验台。试验台主要由风机和仿照飞机换热器冷路结构设计的模拟装置构成。

根据18个月的连续试验和每隔6个月对污染物在铝板上的附着状况测量的结果，随着暴露于气流中时间的延长，污染物在铝片表面能持续附着。18个月后，用激光显微镜拍摄了各组试样的表面形貌，通过观察和比对得出：污垢的诱导期随换热面表面粗糙度的增大而减小，但表面粗糙度对污垢形成的影响仅限于污垢形成的诱导期内，对污垢生长的其他阶段没有影响。

2）污染物的结垢行为

顽固污垢积存造成热交换器介质流道堵塞和机体腐蚀，是比松散附着的污染物更严重的问题。借鉴薄液膜法研究潮湿大气环境下大气溶胶中主要可溶性离子所形成的析晶垢的生长特性，发现当铝金属的表面有柳絮为代表的大体积污染物附着时，析晶垢的生长最快，而表面有油污和残留清洗剂时，污垢的生长受到了一定的抑制。

2.3 污染物和污垢对热交换器性能的影响

1）大气污染物对流阻的影响

污染物的附着导致热交换器冷路的流通面积减小，在流量恒定的情况下，流体流速增大將引起换热器压降增大（流阻增大）。压力试验表明，污染物附着对大流量下的压降影响显著，验证了表面粗糙度对污垢的沉积速率及结垢速率无影响，而油污和定期喷水可阻碍污垢生长。

2）大气污染物对热阻的影响

用平板稳态法测量模拟装置上的试片与空气的热阻，发现大气污染物附着18个月后，贡献的污垢热阻可达0.003m2·K·W-1量级，且热阻贡献受金属表面的初始状态影响较大。

3）析晶垢和模拟污垢对铝合金/空气界面热阻的影响

根据结晶形成污垢的机理，通过薄液膜蒸发试验并测得载有析晶垢的试样的表面与空气的热阻数据，如图1所示。可以看出，随着析晶垢的生长，热阻增长速率先快后慢，且不同初始状态下试片的热阻总体增加速率相差不大。当析晶垢附着于柳絮上生长时，热阻处于较高水平，其他依次为表面有残留清洗剂的状态、有油污的状态以及洁净表面。

2.4 热交换器故障模型

1）热交换器性能测试

搭建由高压引气、冲压空气、换热器及测控单元组成的试验台，分析污染物在洁净和结垢条件下对热交换器性能的影响，在1000kg/h和1500kg/h的热路流量下，分别测量洁净和结垢的热交换器的热路出口温度、冷路压降和换热效率。

2）热交换器故障模型

根据737NG飞机的空调组件构造和原理，分别建立热交换器数值模型与空调组件仿真模型。考虑到热交换器存在水蒸汽的相变过程，相变对换热效率有影响，采用适于非线性大系统分析的分块参数集结方法对湿热交换器进行数学建模。同时，由于热交换器换热面上的实际污垢常常是多种污垢的混合物，需要给出污垢的厚度与导热系数，根据公式换算出结垢后的污垢热阻及流通面积，代入到热交换器数值模型中，进行结垢仿真计算与分析。

首先对单个干净热交换器在与试验相同的条件下进行仿真计算，从计算结果（表1）可以看到，所建立的热交换器模型与试验结果吻合较好，可以用于后续的系统仿真与分析。

在热交换器模型的基础上搭建飞机空调组件系统仿真模型（见图2）。分别建立加热器、冷凝器和涡轮—风扇—压气机三轮空气循环机（ACM）以及水分离器模型，将其与热交换器模型进行轴功率匹配，获得系统仿真模型。

模拟地面较热天气状态，改变换热器冷边的结垢程度，获得污垢对飞机空调系统功能的影响规律（见图3、图4），为建立故障模型及故障诊断提供支撑。

通过采用多种手段的试验和计算研究，提取了飞机空调热交换器污染行为和机理相关的大数据，建立了大气污染物附着、污染物结垢以及污垢导致热交换器故障机理和数学模型，为基于机理的清洗技术和状态监测等技术的开发提供了支撑。

3 基于污垢洗脱机理的空调热交换器清洗技术

3.1 热交换器污染物/污垢洗脱机理

为充分调动洗净力，必须综合采纳工业清洗中广泛采用的清洗技术，同时依据洗净力构成因素对污垢洗脱率的影响规律，对清洗工艺进行优化。优化清洗工艺必须控制清洗工艺对器件的负面作用，其中最重要的是清洗剂对金属材质（铝合金）的腐蚀问题。清洗工艺的核心是以复配的表面活性剂水溶液浸渍溶胀污垢。研究中采用某型号的适航清洗剂，并针对污垢来源和特征通过添加柠檬酸的方式适度降低其pH值，以改善其崩解污垢的效力。

经研究，酸度（pH值）、浸泡时间、超声波功率和温度等因素对改善洗净力都有显著影响。

3.2 热交换器离位清洗工艺和设备

1）清洗工艺优化——正交试验结果

在洗脱机理研究结论的基础上，对影响清洗效果的各因素显著性水平进行了考察。试验中的可变因素为：清洗剂PH值（5、6、7），浸泡在清洗剂中的时间（0h、12h、24h），超声波功率（为满功率的50%、60%、80%），清洗温度（24℃、40℃、60℃）。将清洗剂原液按15%的体积浓度与水混合，超声波作用时间为20min。极差分析表明，各因素对污垢洗脱率的影响程度大小依次为：超声波功率、浸泡时间、清洗剂PH值和清洗温度。超声波功率对污垢洗脱率具有极其显著影响。图5为各因素与洗脱率关系的趋势图，从中可看出最佳的清洗条件组合为PH=5，浸泡12h，功率80W（超声波清洗剂满功率的80%），温度40℃。

2）离位清洗设备

设计的离位清洗设备如图6所示，工作原理图见图7，共分为5个部分：

a. 清洗舱，内部可同时安置2件737飞机空调热交换器；

b. 储液箱，用于容纳清洗液，并配有超声换能器、加温和过滤装置；

c. 动力部分，包含水泵、风机和加温器；

d. 阀门管路部分，用于控制清洗液、清水和热风的流向；

e. 控制部分，采用基于X86架构计

算机的触控系统，接受设备各个位置传感器信号，经处理后，按程序控制水泵、风机、加温器和阀门等设备运行。

该设备能实现清洗液的加注、浸泡、超声振荡、温度调节，还具有清洗液和漂洗水循环功能，能对热交换器内部复杂流道进行冲洗，可以更好地清除溶胀崩解的污垢。可对热交换器进行烘干，避免了现有工艺清洗过程中在不同工位间手动迁运热交换器的麻烦，实现了一站式程控化的全流程自动清洗，提升了效率。同时，能通过测量流体压降实时判断热交换器的清洁程度，达到基于状态的清洗。

3）热交换器离位清洗工艺的应用验证

自动清洗设备上的清洗方法：注入清洗液后浸泡1～2h，循环冲洗1～2h，漂洗1h，烘干视情。根据清洗后压降测量结果判断是否符合手冊要求，如清洁度未达要求，视情补充冲洗0.5h，一般均可满足标准。

传统工艺整体耗时多达10h以上，使用自动清洗设备结合新工艺可在6h内完成清洗。其中，热交换器接触清洗液的时间由4h缩短到1～2h，进一步降低了清洗剂对热交换器材质的腐蚀。

从在役空调热交换器中选择累计装机时间较为接近的10件热交换器，分为两组，每组5件，采用优化工艺在自动清洗设备上清洗的为“优化组”，采用传统工艺清洗的为“对照组”。图8、图9为试验结果，可以看出优化组洗后的压降（蓝色曲线）总体水平，特别是高流量下的压降（蓝色曲线高点）低于对照组，其中低流量和高流量下的压降，优化组比对照组分别低约11%和 8%。

4 空调组件健康管理系统

飞机健康管理是将机载传感器获取的飞机状态信息的采集和处理、故障诊断预测功能以及地面维修保障决策执行集成在一起的工程管理系统。之前由于缺少性能参数和对故障机理的了解，飞机健康管理系统不能对空调组件进行健康监视和故障诊断，提不出基于状态维修的方案，造成维修不足和过度维修的困境。在破解了污垢对空调组件性能影响关系后，研发组件性能参数采集技术和设备、故障诊断和性能预测技术及系统，可实现对空调组件的基于状态的维修。

4.1 空调组件状态感知技术和设备

研制地面人工空调组件状态监测设备，以获得组件状态的参数。受飞机构型难以改变的限制，对感知设备的总体要求是：适配多型管径、测外知内、数据无线传送；可精确获取多部位的状态数据（温度、压力和流速）。

1）测量点的选择

参数的合理选择是测试工作的基础。参数选择要求：仿真模型或性能监控故障判断模型需要；具有可操作性，易于接近，可准确测量。根据数学建模需求及在翼试验选择的测量点如图10所示。

2）数据采集和设备

a. 测量对象和测量环境。确定需测量管道内的空气温度和冲压空气流速，温度范围在-30℃～+210℃之间，空气流速在20～35m/s之间。

b.传感器选型。通过综合性能对比，裸露的热电偶较适合在翼测试设备的温度测量要求。相对温度的测量范围是0～100%，分辨力达0.03%RH，测量露点的精度<±1℃。受条件所限，仅测量冲压空气入口处的流速，根据实际状况选择均速管流量计用于流量测量。

c.数据采集硬件完成信号的输入和输出、数据的处理和存储，选用模块化单元组成，数据采集硬件组成结构图如图11所示。监测夹具的作用是使传感器与监测点进行稳定的贴合，根据夹持位置的不同，分为管式夹具和板片式夹具，多管径可调夹具的三维设计图如图12所示。

3）ACM 风扇叶片状态检测设备

垢块脱落击伤ACM风扇叶片造成的叶片损伤破坏了ACM的动平衡，是ACM高拆换率的主要原因之一。利用孔探方式制作风扇叶片状态检测设备，可以观察叶片的损伤状态，为视情维修提供状态信息。

4.2 热交换器状态监测系统关键技术

1）状态分析和性能预测方法

热交换器性能预测的基本思路：在得到污垢厚度、环境温度、制冷系统进口处风压三个因素对热交换器性能的影响规律的基础上，结合初级与次级热交换器的参数，可以对热交换器性能进行预测。热交换器的污垢厚度不能直接获取，但已知结垢会影响热交换器出口的温度，初次级出口温度可作为预测污垢厚度的参数。在对热交换器污垢厚度预测后再实现对热交换器性能的预测。

状态分析是状态监测系统的关键组成部分，利用数据库对热交换器的运行状态进行分析，分为即时判别（用于状态监测和故障诊断）和状态预测；采用三种手段对热交换器进行全面分析，即按照分析点的范围，分为单点告警、多点判别和综合分析；为了实现对热交换器运行状态的判别和预测，采用两种方法，即阈值法和最小二乘法，其中，判别采用阈值法完成，预测采用最小二乘法实现。

2）状态预测

状态预测包括状态预测和对预测数据的状态判别。具体的状态预测与预判工作流程如图13所示。首先，根据预测的数据类别提取相关数据，以目前的数据为基础进行预测；预测完成后，判断预测值是否在阈值范围内，如果在，则显示正常，完成预测，如果不在，则显示预警信息，保存信息，便于指导技术人员进行下一步工作。状态预测与预判界面如图14所示。

3）系统的验证

首先对现场采集到的数据进行分析，预测出污垢厚度和热交换器性能；然后在仿真模型中，设置相同的参数，将污垢厚度添加到模型中进行仿真，可以得到初级与次级热交换器出口温度，并根据相关数据预测出热交换器性能。对现场采集到的与仿真得到的初级热交换器与次级热交换器出口温度进行对比，由这两个对比结果来判断该系统的精度与可靠性。

从表2中可以看出，现场采集到的数据与通过仿真得到的数据之间的误差不大，满足即时判别的要求，而且表格中的环境温度、制冷系统进气口风压、热交换器污染情况涉及到了大部分情况，可以说明热交换器污垢厚度的预测方法的精度较高，监测系统的可靠性强，可用于对热交换器的性能监测上。

4.3空调组件健康综合管控方案

1）综合管控方案的设计与实施

基于对污垢机理的破解、热交换器状态监控和性能预测技术的开发，结合清洗技术改进和验证的成果，以及对空调性能及故障数据特点的分析积累和对空调故障机理的研究分析，形成了一整套波音737机队空调系统的管控方法，即基于运行环境和飞机空调系统数据的空调基本状态分析和排故方法，包括：数据采集；系统自动预测；确定间隔；热交换器清洗。数据采集即应用监测系统测量性能数据，系统根据数据自动预测热交换器的状态，根据预测确定将来的维修（即清洗热交换器）周期，到期视情采取原位清洗或离位清洗。

北京為北温带半湿润大陆性季风气候，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。四五月份北方地区的杨柳絮对空调热交换器冷路的堵塞情况严重影响空调性能，且发展周期短。根据监测系统测量、分析和预测的结果，在维修方案要求的15天为周期的在翼清洁工作的基础上，进一步调整为视情将单机清洗间隔缩短为7～10天。调整后，4～6月热交换器的在翼（即原位）清洗次数由原来的6轮增加至7～8轮，结果表明监测系统根据分析和预报建议的维修方案与机队的运行环境匹配良好。

2）综合管控方案的执行效果和系统表现

个性化的方案有效降低了热交换器非计划拆换次数，提高了空调系统可靠性。从图15可以看出，非计划拆换热交换器数量从2014年的10台/年减少到了2016年以来的不超过1台/年。由于避免了污染严重的热交换器长期运行，方案实施后ACM故障率也显著降低，非计划拆换ACM数量由2014年的20个/年逐渐降低，自2017年起保持在不多于7个/年的低位（见图16）。从机队运行效率来看，方案实施以来空调系统导致的延误率显著下降，由2014年的0.54‰下降至2019年的0.15‰，2017—2019年稳定居于低位（见图17）。而且，同期月度延误率逐渐变得相对平均（见图18），因天气原因在春末夏初出现的高延误峰值被削平，有效缓解了对维修能力和航材保障的冲击。

空调热交换器状态监测、故障诊断和性能预测系统的应用，以及与其他措施的有机结合，使737NG飞机空调系统故障显著减少，空调故障由机队主要问题下降为季节性关注问题。因此，通过项目内连续数年的持续应用和改进，验证了该系统的技术成果应用于维修生产实际的有效性。

5 结束语

解决大气污染对飞机运行的影响是一个集科学探索和技术创新的系统工程。探索大气污染物在飞机内附着的行为和机理以及对相关系统性能的影响规律是一个科学的问题，是解决飞机故障的前提，克服飞机设计的缺陷和工程管理技术的不足，开发基于故障机理的关键技术是解决飞机故障的落脚点。在中国大气污染短期内不能扭转的情况下，本文的成果可以为解决用飞机健康管理系统不能诊断飞机故障和预测性能趋势变化的特殊故障提供借鉴。本文的解题方法可以为探索、解决大气污染发动机性能的问题提供参考。