Analysis of losses in fan coil units by using the entropy-statistical method

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Systems with chillers and fan coil units are widely used in air conditioning. Therefore, entropy-statistical analysis of energy losses in a duct-type two-pipe fan coil unit with controlled air flow is relevant.

AIM: This work aimed to review a method for determining losses by using the entropy-statistical method and to calculate losses due to non-ideal heat transfer and hydraulic losses in fan coil units.

MATERIALS AND METHODS: Losses were determined using the entropy-statistical method.

RESULTS: A comparative analysis of the results was performed. Diagrams of the distribution of loss components and recommendations for their reduction are presented.

About the authors

Valentina V. Osipenko

VEZA

Email: region@veza.ru

Engineer

Russian Federation, Moscow Region

Nikolai A. Lavrov

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: 79035596471@yandex.ru
SPIN-code: 9187-7444

Dr. Sci. (Tech.), Professor

Russian Federation, 5, 2-nd Baumanskaya, Moscow, 105005

References

  1. Arharov AM. Osnovy kriologii. Jentropijno-statisticheskij analiz nizkotemperaturnyh sistem. Moscow: Izdatel’stvo MGTU im. N.Je. Baumana, 2014, 507 p. (in Russ.).
  2. Shishov VV, Talyzin MS. Prakticheskoe primenenie jentropijno-statisticheskogo metoda analiza holodil’nyh ciklov. Refrigeration Technology. 2015;104(3):25–30. (in Russ.). doi: 10.17816/RF98878
  3. Arharov AM, Shishov VV, Talyzin MS. Jentropijno-statisticheskij analiz nizkotemperaturnyh holodil’nyh ciklov i vybor na ego osnove optimal’noj sistemy holodosnabzhenija magazina. Refrigeration Technology. 2016;105(3):30–34. (in Russ.). doi: 10.17816/RF99047
  4. Zdobnov MI, Lavrov NA, Shishov VV. Analiz poter’ v teploobmennike teploutilizatore s pomoshh’ju jentropijno-statisticheskogo metoda. Refrigeration Technology. 2019;108(2): 37–40. (in Russ.). doi: 10.17816/RF99501
  5. Zdobnov MI, Lavrov NA, Shishov VV, Karakulov SI. Analiz poter’ v isparitel’no kondensatornom konture central’nogo kondicionera s pomoshh’ju jentropijno-statisticheskogo metoda. Refrigeration Technology. 2019;108(8):28–33. (in Russ.). doi: 10.17816/RF104152
  6. Zdobnov MI, Lavrov NA. Analiz poter’ v ventiljacionnyh ustanovkah s pomoshh’ju jentropijno-statisticheskogo metoda. Refrigeration Technology. 2018;107(8):36–41. (in Russ.). doi: 10.17816/RF99432
  7. Tishhenko IV, Abalakin SA, Merkulov VI, et al. Jentropijno-statisticheskij analiz sistemy kondicionirovanija vozduha passazhirskogo samoleta. Holodil’naja i kriogennaja tehnika, sistemy kondicionirovanija i zhizneobespechenija: materialy Tret’ej mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii. 2020, p. 318–326. (in Russ.).
  8. Arharov AM, Arharov IA, Sychjov VV, et al. O rezul’tatah jentropijnogo i jeksergeticheskogo analiza processa smeshenija chastej ideal’nogo gaza raznoj temperatury // Refrigeration Technology. 2014;103(7):35–39. (in Russ.). doi: 10.17816/RF98779
  9. Belova EM. Sistemy kondicionirovanija s chillerami i fjenkojlami. Moscow: Izd-vo Evroklimat, 2003, 400 p. (in Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Duct-type two-pipe fan coil unit VENDO-KS-10/2-N.

Download (81KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Energy losses due to non-ideal heat transfer.

Download (81KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Energy loss in the fan.

Download (72KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Hydraulic losses from the passage of liquid through the heat exchanger.

Download (90KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2022 Osipenko V.V., Lavrov N.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».