水平微肋管内R134a流动冷凝换热研究

叶金婷; 李庆普; 张晨; 陈伟健; 江波; 朱婷

doi:10.12465/issn.0253-4339.20251123002

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水平微肋管内R134a流动冷凝换热研究

更新时间：2026-04-24

- 水平微肋管内R134a流动冷凝换热研究
- R134a Flow-Condensation Heat Transfer in Horizontal Micro-Fin Tube
- 制冷学报 2026年页码：1-8
- 作者机构：
  
  上海海事大学商船学院上海 201306
- 作者简介：
  
  李庆普，男，讲师，上海海事大学商船学院，18301933780，E-mail：qpli@shmtu.edu.cn。研究方向：空调热泵技术、强化换热技术、低品位余热回收技术等。Li Qingpu， male， lecturer， Merchant Marine College， Shanghai Maritime University， 86-18301933780， E-mail：qpli@shmtu.edu.cn. Research fields： air conditioning and heat pump technology，enhanced heat transfer technology， low-grade waste heat recovery technology， etc.
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(52506019)
- DOI：10.12465/issn.0253-4339.20251123002
  中图分类号： TB61⁺1;TB657.5;TK124
- 收稿：2025-11-23，
  
  修回：2025-12-16，
  
  录用：2026-01-16，
  
  网络首发：2026-04-24，
- 稿件说明：
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叶金婷,李庆普,张晨等.水平微肋管内R134a流动冷凝换热研究[J].制冷学报,

Ye Jinting Li Qingpu Zhang Chen Chen Weijian Jiang Bo Zhu Ting.R134a Flow-Condensation Heat Transfer in Horizontal Micro-Fin Tube[J].Journal of Refrigeration,
叶金婷,李庆普,张晨等.水平微肋管内R134a流动冷凝换热研究[J].制冷学报, DOI：10.12465/issn.0253-4339.20251123002.

Ye Jinting Li Qingpu Zhang Chen Chen Weijian Jiang Bo Zhu Ting.R134a Flow-Condensation Heat Transfer in Horizontal Micro-Fin Tube[J].Journal of Refrigeration, DOI：10.12465/issn.0253-4339.20251123002.

摘要

为促进高效管式冷凝换热器的开发，本文对6种不同结构微肋管内R134a流动冷凝换热特性展开了研究，评估Koyama等、Miyara等、Cavallini等及Oliver等4种关联式的预测效果，并研究实验工况与微肋管结构的影响机制。结果表明：R134a传热系数随质流密度（500~1 100 kg/（m

·s））增加、冷凝温度（35~45 ℃）降低而增大，Koyama等关联式预测集中性最佳（误差区间-43.6%~-27.4%），Cavallini等关联式整体预测表现最优但集中性差，Miyara等关联式高估（误差区间21.3%~56.4%）、Oliver等关联式低估（误差区间-31.4%~-52.5%）换热特性。因此，基于Koyama等关联式对微肋管内流动冷凝换热特性的预测效果，本文对模型中表征工质湍流度的无量纲变量进行了重新定义，所得模型可精确预测1#（14.6%）

2#（-11.0%）

3#（4.9%）

4#（-12.0%）

5#（8.4%）

6#（2.7%）微肋管内R134a流动冷凝换热特性，-12.0%~14.6%的平均预测误差足以验证所得理论模型的实

用价值。

Abstract

To promote the development of high-efficiency tubular condensation heat exchangers， we studied R134a flow-condensation heat transfer characteristics in six micro-fin tubes with different structures， evaluated the prediction performance of four correlations （Koyama et al.， Miyara et al.， Cavallini et al.， and Oliver et al.）， and explored the influence mechanisms of experimental conditions and tube structural parameters. The results show that the R134a heat transfer coefficient increases with the increase of mass flux （500~1 100 kg/（m²·s）） and the decrease of condensation temperature （35~45 ℃）； the Koyama et al.'s correlation exhibits the best prediction concentration （deviation range of -43.6% to -27.4%）， the Cavallini et al.'s correlation has the optimal overall prediction performance but poor concentration， the Miyara et al.'s correlation overestimates （deviation range of 21.3%~56.4%）， and the Oliver et al.'s correlation underestimates （deviation range of -31.4% to -52.5%） the heat transfer characteristics. Therefore， based on the prediction performance of the Koyama et al.'s correlation for the flow-condensation heat transfer characteristics in micro-fin tubes， the dimensionless variable characterizing the fluid turbulence in the model was redefined. The obtained model can accurately predict R134a flow-condensation heat transfer characteristics in 1# （14.6%） & 2# （-11.0%） & 3# （4.9%） & 4# （-12.0%） & 5# （8.4%） & 6# （2.7%） micro-fin tubes. The average prediction deviation， which ranges from -12.0% to 14.6%， sufficiently validates practical values provided by the model developed.

关键词

Keywords

references

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