Experimental Studies on the Distribution of Air Flows in Air Cooled Steam Condensers


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The uniformity degree of the air distribution over the heat-exchange surface of an air cooled condenser (ACC) plays an important role since it determines the efficiency of this surface’s usage. In this paper, this factor at a special stand, where all the main processes of an air flow were simulated, is studied. The typical design of the A-framed ACC was chosen as the basis for the study. Two ACC models differing from one another by the presence of a diffuser after the fan were studied. Each of the models was tested in two versions: with a low-speed electric motor and a high-speed electric motor with a gearbox. In the ACC models, heat transfer surfaces were simulated by a set of flat metal grids with a uniform distribution of square cells. The aerodynamic drag of a set of grids was preliminarily selected so that the Euler criteria were equal for the full-scale object and model. During the tests, the air velocities in front of and behind the grids were measured by traversing, and the velocity fields (isotachs) of the cooling air in these sections were plotted. A condenser with a low-speed electric motor provides the most uniform distribution of cooling air over the heat-exchange surface, while condensers with a high-speed electric motor and gearbox and with a diffuser have significantly greater nonuniformity in the air supply. During the “suction” operation, the flow distribution is more uniform but worse than that for the version with a low-speed electric motor. The effect of the nonuniform velocity field of cooling air on the heat transfer of ACC is estimated. The real condenser module was calculated for various flow and velocity distributions along the tube length. Losses of heat removal due to the nonuniformity of the air flow of the considered circuits can be estimated within 1–3% at a ±50% deviation of the flow rate from the average value.

Об авторах

O. Mil’man

ZAO Turbokon Research and Production Implementation Enterprise; Tsiolkovsky Kaluga State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: turbocon@kaluga.ru
Россия, Kaluga, 248010; Kaluga, 248023

A. Kondrat’ev

ZAO Turbokon Research and Production Implementation Enterprise; Tsiolkovsky Kaluga State University

Email: turbocon@kaluga.ru
Россия, Kaluga, 248010; Kaluga, 248023

A. Ptakhin

ZAO Turbokon Research and Production Implementation Enterprise; Tsiolkovsky Kaluga State University

Email: turbocon@kaluga.ru
Россия, Kaluga, 248010; Kaluga, 248023

M. Korlyakova

Kaluga Branch, Bauman Moscow State Technical University

Email: turbocon@kaluga.ru
Россия, Kaluga, 248000

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2019

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».