用于水和水蒸汽物性计算的Python模块——iapws
在进行热力循环分析、流动传热计算时,需获得水和水蒸汽的物性参数。网上主流的水蒸汽物性计算程序是上海成套所的杨宇教授开发的,有Fortran、C、C#、VB等多个语言版本,还有桌面版本,被本专业学生和研究人员广泛使用。可以说杨教授为同行的便利做了很大贡献,本想贴一下他的个人博客的,但发现他的博客链接挂了。
最近打算使用混合编程,写个Python版本的水蒸汽物性计算的接口程序,搞个在线查询的web,然而google后发现已经有了用于水和水蒸汽物性计算的Python模块——iapws,不得不安利给大家。其实工科领域用Python的不多,要是有人用的话希望别重复造轮子。
iapws官网:https://github.com/jjgomera/iapws/tree/master/docs
1、简介
iapws是IAPWS标准的Python实现,包含一下几个模块:
- IAPWS-IF97——水蒸汽
- IAPWS-95——水蒸汽
- IAPWS-06——冰
- IAPWS-08——海水
- IAPWS-17—— 重水
- ......
iapws依赖于numpy-scipy科学计算模块。本文主要介绍IAPWS-IF97模块的使用。IAPWS-IF97实现了5个区域的基本方程(下图)。可以看出压力、温度的范围是很宽的,足够满足工程需要。
2、使用
直接在控制台执行:pip install iapws,安装iapws时会自动安装numpy scipy这两个模块。
2.1 IAPWS97类
可以使用该IAPWS97类创建一个特定热力学状态的对象,该类的构造函数的关键字参数包括:
- T:温度[K]
- P:压力[MPa]
- h:比焓[kJ/kg]
- s:比熵[kJ/kgK]
- x:干度[-]
有效的参数组合有:
- T, P: 对两相无效
- P, h
- P, s
- h, s
- T, x: 仅适用于两相
- P, x: 仅适用于两相
计算的物性参数如下表所示。我将自己认为常用的参数列在前面了。许多参数不知道什么意思,翻译也不知道有没有问题。可参考:http://iapws.readthedocs.io/en/latest/iapws.iapws97.html
P:压力[MPa] | a:亥姆霍兹自由能[kJ / kg] | joule:焦耳 - 汤姆森系数[K / MPa] |
T:温度[K] | Z:压缩系数[ - ] | deltat:等温节流系数[kJ / kg·MPa] |
v:比容量[m³/ kg] | fi:逸度系数[ - ] | region:地区 |
rho:密度[kg /m³] | f:逸度[MPa] | v0:理想比容[m³/ kg] |
h:比焓[kJ / kg] | γ:等熵指数[ - ] | u0:理想的内能[kJ / kg] |
u:特定内能[kJ / kg] | alfav:等压膨胀系数[1 / K] | h0:理想比焓[kJ / kg] |
s:比熵[kJ / kg·K] | xkappa:等温压缩率[1 / MPa] | s0:理想比熵[kJ / kg·K] |
cp:定压比热[kJ / kg·K] | kappas:绝热可压缩率[1 / MPa] | a0:理想亥姆霍兹自由能[kJ / kg] |
cv:定容比热[kJ / kg·K] | alfap:相对压力系数[1 / K] | g0:理想比吉布斯自由能[kJ / kg] |
g:比Gibbs自由能[kJ / kg] | betap:等温应力系数[kg /m³] | cp0:理想定压比热[kJ / kg·K] |
n:折射率[ - ] | Pr:折算压力[ - ] | cv0:理想定容比热[kJ / kg·K] |
Prandt:普朗特数[ - ] | Tr:折算温度[ - ] | Svap:蒸发熵[kJ / kg·K] |
μ:动态粘度[Pa·s] | w0:理想音速[m / s] | gamma0:理想等熵指数[ - ] |
nu:运动粘度[m²/ s] | k:导热系数[W / m·K] | epsilon:介电常数[ - ] |
w:音速[m / s] | alfa:热扩散系数[m²/ s] | |
Hvap:汽化热[kJ / kg] | sigma:表面张力[N / m] |
查看源码发现,使用IAPWS97类进行物性查询时,先执行calculable方法判断输入条件是否可计算,若可以计算则执行calculo方法,判断输入参数确定的物性状态所处的区域,随后计算各物性。下面是示例:
>>> from iapws import IAPWS97 #>>>> 常压常温水 <<<< >>> water=IAPWS97(T=24+273.15,P=0.013) # 焓值 >>> water.h 100.66509664191254 # 密度 >>> water.rho 997.2595184928771 #>>>> 高压蒸汽 <<<< >>> vapor = IAPWS97(P=15.5, x=1.0) # 温度 >>> vapor.T 617.9415516035506 # 饱和汽焓 >>> vapor.h 2596.2167214338015 # 饱和水焓 >>> IAPWS97(P=15.5, x=0).h 1629.8502994294881
当输入无效的参数组合时,实例会正常产生但不进行物性计算,实例的calculable方法返回空字符串;当输入有效的参数组合时,若可查询则calculable方法返回查询组合,若超出查询范围则抛出异常。
#>>>> 无效的输入 <<<< >>> test1 = IAPWS97(h=2000.0, T=300.0) # 未绑定属性h >>> test1.h Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'IAPWS97' object has no attribute 'h' # calculable返回空字符串 >>> test1.calculable '' #>>>> 有效的输入 <<<< >>> vapor = IAPWS97(P=15.5, x=1.0) # calculable返回输入的组合 >>> vapor.calculable 'Px' #>>>> 超出查询范围的输入 <<<< >>> test2 = IAPWS97(P=100.0, T=45.0) Traceback (most recent call last): ... NotImplementedError: Incoming out of bound
IAPWS97类提供了丰富的物性计算,若仅是为了查询物性,直接使用该类就行了。但在瞬态计算或其他需要频繁计算物性的场合下,通过IAPWS97类计算物性是不够明智的。因为一般情况下仅仅需要输出一个物性参数就足够了,如根据压力、焓值计算温度,而IAPWS97类计算了许多我们不需要的参数,这会拖慢程序的运行效率。本来程序具有超实时的运行能力,由于物性查询方法的错误使用,程序可能变得巨慢。物性查询成为程序的性能瓶颈,这显然是不合理的。
iapws.iapws97模块提供了一系列的基本方程(fundamental equations)和向后方程(backward equation),用于特定场合下的物性计算。
2.2 基本方程
iapws.iapws97模块提供了如下基本方程,用于不同区域内的物性计算。形如_Regionr()的函数,根据输入的参数,确定区域r内的状态,返回一个字典;_TSat_P、_PSat_T这两个函数计算饱和线上的物性。
- _Region1(T, P)
- _Region2(T, P)
- _Region3(rho, T)
- _Region4(P, x)
- _Region5(s)
- _TSat_P(P)
- _PSat_T(s)
_Region1和_Region2的输入均是T、P,那么在使用时要预先判断T、P所指示的区域:
from iapws import iapws97 # >>>> 区域1计算示例 <<<< # 确定区域 >>> iapws97._Bound_TP(300,3) 1 # 获得比容 >>> iapws97._Region1(300,3)['v'] 0.0010021516796866943 # 获得比焓 >>> iapws97._Region1(300,3)['h'] 115.3312730214384 # >>>> 区域2计算示例 <<<< # 确定区域 >>> iapws97._Bound_TP(700,3) 2 # 获得比容 >>> iapws97._Region1(300,3)['v'] 0.0010021516796866943 # 获得比熵 >>> iapws97._Region1(300,3)['s'] 0.39229479240262427
饱和线上的物性计算:
# 计算饱和温度 >>> iapws97._TSat_P(15.5) 617.9415516035506 # 计算饱和压力 >>> iapws97._PSat_T(100+273.15) 0.10141797792131013 >>>
2.3 向后方程
向后方程指形如_Backwardr_x_yz的方程,其中r为物性区域,yz为输入参数,x为返回参数。
- _Backward1_T_Ph
- _Backward1_T_Ps
- _Backward1_P_hs
- _Backward2_T_Ph
- ...
需要注意,和基本方程一样,向后方程也不进行区域判断。当选择错误的函数时,将输出离奇的计算结果:
>>> from iapws import iapws97 # 错误的使用示例 >>> iapws97._Backward2_T_Ph(3,500) 4.1313215739117547e+21 # 错误的使用示例 >>> iapws97._Backward3_T_Ph(3,500) -1637746.3600011615 # 判断区域 >>> iapws97._Bound_Ph(3,500) 1 # 正确的使用示例 >>> iapws97._Backward1_T_Ph(3,500) 391.7985087624256