Анализ потерь в фанкойлах с помощью энтропийно-статистического метода

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Системы с чиллерами и фанкойлами широко применяются в кондиционировании воздуха, именно поэтому представляется актуальным энтропийно-статистический анализ потерь энергии в канальном двухтрубном фанкойле с регулируемым расходом воздуха.

Цель настоящей работы – рассмотреть методику определения потерь с помощью энтропийно-статистического метода, произвести расчет потерь вследствие неидеальности теплообмена и гидравлических потерь в фанкойлах.

Материалы и методы. Определение потерь проводилось с помощью энтропийно-статистического метода.

Результаты и их применение. Проведен сравнительный анализ полученных результатов, представлены диаграммы распределения составляющих потерь и рекомендации для их уменьшения.

Об авторах

Валентина Владимировна Осипенко

ООО «ВЕЗА»

Email: region@veza.ru

инженер

Россия, Московская область

Николай Алексеевич Лавров

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: 79035596471@yandex.ru
SPIN-код: 9187-7444

д-р техн. наук, профессор

Россия, 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5, стр. 1

Список литературы

  1. Архаров А.М. Основы криологии. Энтропийно-статистический анализ низкотемпературных систем. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014. 507 с.
  2. Шишов В.В., Талызин М.С. Практическое применение энтропийно-статистического метода анализа холодильных циклов // Холодильная техника. 2015. № 3. С. 25–30.
  3. Архаров А.М., Шишов В.В., Талызин М.С. Энтропийно-статистический анализ низкотемпературных холодильных циклов и выбор на его основе оптимальной системы холодоснабжения магазина // Холодильная техника. 2016. № 3. С. 30–34.
  4. Здобнов М.И., Лавров Н.А., Шишов В.В. Анализ потерь в теплообменнике теплоутилизаторе с помощью энтропийно-статистического метода // Холодильная техника. 2019. № 2. С. 37–40.
  5. Здобнов М.И., Лавров Н.А., Шишов В.В., Каракулов С.И. Анализ потерь в испарительно конденсаторном контуре центрального кондиционера с помощью энтропийно-статистического метода // Холодильная техника. 2019. № 8. С. 28–33.
  6. Здобнов М.И., Лавров Н.А. Анализ потерь в вентиляционных установках с помощью энтропийно-статистического метода // Холодильная техника. 2018. № 8. С. 36–41.
  7. Тищенко И.В., Абалакин С.А., Меркулов В.И., Жаров А.А. Энтропийно-статистический анализ системы кондиционирования воздуха пассажирского самолета // Холодильная и криогенная техника, системы кондиционирования и жизнеобеспечения: материалы Третьей междунар. науч.-практ. конф. 2020. С. 318–326.
  8. Архаров А.М., Архаров И.А., Сычёв В.В., Батенин В.М., Клименко А.В. О результатах энтропийного и эксергетического анализа процесса смешения частей идеального газа разной температуры // Холодильная техника. 2014. № 7. С. 35–39.
  9. Белова Е.М. Системы кондиционирования с чиллерами и фэнкойлами. М.: Изд-во Евроклимат, 2003. 400 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Канальный двухтрубный двухтрубный фанкойл ВЕНДО-КС-10/2-Н.

Скачать (81KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Потери энергии вследствие неидеальности теплообмена.

Скачать (81KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Величина потерь энергии в вентиляторе.

Скачать (72KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Гидравлические потери от прохождения жидкости через теплообменник.

Скачать (90KB)
Метаданные

© Осипенко В.В., Лавров Н.А., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».