Энергетические и экономические преимущества объединения автономных источников теплоснабжения зданий с источниками холодоснабжения систем кондиционирования воздуха

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье показаны энергетические и экономические преимущества объединения автономных источников теплоснабжения зданий с источниками холодоснабжения систем кондиционирования воздуха (СКВ). Рассмотрен пример расчета годовых затрат на холодоснабжение СКВ от парокомпрессионной холодильной машины и от абсорбционной бромисто-литиевой машины, работающей на сбросном тепле.

Об авторах

О. Я. Кокорин

МГСУ

Автор, ответственный за переписку.
Email: info@eco-vector.com

доктор техн. наук, проф.

Россия, Москва

И. Е. Левин

фирма «ТрейнТехнолоджиз»

Email: info@eco-vector.com
Россия

Список литературы

  1. Большаков М.Г Крышные и подвальные котельные // АВОК. 2000. № 2.
  2. Кокорин О.Я., Кронфельд Я.Г, Левин И.Е. Применение абсорбционных холодильных машин в системах кондиционирования воздуха//Холодильная техника. 2001. № 7.
  3. Системы кондиционирования воздуха, отопления и вентиляции с энергоснабжением от собственного источника/О.Я. Кокорин, В.В Комиссаров, Я.Г. Кронфельд, С.Р. Безуматов// Холодильная техника. 2001. № 8.
  4. СНиП 2.04.05—91*. Отопление, вентиляция и кондиционирование. ТУП ЦПП, 1998.
  5. Шарипов А.Я. Энергоэффективные и энергосберегающие технологии в системе теплоснабжения жилого района Куркино г. Москвы // Энергосбережение. 2001. №5.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Высотное административно-общественное здание в комплексе “Москва-Сити” с газовой крышной котельной на техническом этаже

3. Абсорбционная одноступенчатая холодильная машина (400...1630 кВт)

4. Абсорбционная одноступенчатая холодильная машина (2000...4800 кВт) Система Horizon™

5. Абсорбционная двухступенчатая холодильная машина (1300...6000 кВт) Система Horizon™


© Кокорин О.Я., Левин И.Е., 2003

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

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).