通风空调设备用蒸发冷却节能技术的研究
【摘要】:
蒸发冷却空调机组自90年代末已经在我国新疆地区得到广泛使用,用于取代传统机械制冷。而单元式蒸发冷却空调机也自2002年开始逐渐在广东地区用于大空间工业厂房作为通风降温设备使用。
当前能源短缺已成为影响国内乃至世界经济发展的重要因素。
目前,我国有大量的工业厂房,其特点是空间大,而且内部往往有内热源存在,有的工业生产过程中还会产生一些有毒、有害气体,随着GBZ1—2002《工业企业设计卫生标准》等相关标准的提出,采用自然通风降温的方法已很难达到相关标准的要求,而采用传统机械制冷空调则投资、运行费用高,空气质量差,而蒸发冷却设备以其自身的特点,优于传统通风降温设备和机械制冷空调。
另一方面,随着经济增长,大量的摩天大楼矗立在中国的大城市中,大楼里的照明、暖气、空调造成电力供应紧张,使得大楼过度消耗、浪费能源。最糟糕的是,大楼外面涂着银色或金色的反光玻璃薄膜使得周围气温大大提高,进一步加大了能源的消耗。这种情形下,蒸发冷却设备与机械制冷相结合使用的优势再一次得到突显。
因此,本文对填料中直接蒸发冷却设备的热质交换机理进行了理论与实验研究。主要工作如下:
1.在分析已有模型的基础上,针对各种类型的蒸发冷却淋水填料,建立了直接蒸发冷却设备无量纲数学模型。该模型是三个偏微分方程组成的方程组。计算中,避开了直接求解对流换热系数α_a和气/水接触面积A,而是求两者的乘积α_aA。结果显示偏微分方程组的数值解与实验测试值的误差很小。
2.建立了BP神经网络模型并结合大量实验数据对模型进行训练,用部分实验数据对模型进行验证,结果显示建立的神经网络模型对蒸发冷却性能的预测结果良好。其次,在建立边界层理论模型中,考虑了动量源项的影响以减小数学模型和实际问题之间的偏差。
3.为了验证理论模型的可靠性并进一步深入了解实际蒸发冷却过程中的热、质传递情况,自建了蒸发冷却填料测试实验台,并对影响填料性能的参数进风干球温度t_1、进风相对湿度φ_1、风速v、循环水水温t_(w1)、阻力Δp、填料厚度δ做了测试。实验结果表明,风速小,效率高,但处理风量小,填料厚度(块数)增大,效率明显升高,但阻力也明显上升。进风干球温度t_1、进风相对湿度φ_1、循环水水温t_(w1)和湿球温度t_s在定风速时对效率影响不明显。淋水量足够大就可,主要应考虑布水均匀性。实验结果与理论计算趋势十分吻合。
4.对通风空调用单元式蒸发冷却设备在非干燥地区普通工业厂房和有内热源的大空间工业厂房中的应用做测试,结果显示其节能、环保效果明显,在非干燥地区工业厂房、车间中可以作为通风降温设备推广使用。
5.对通风空调用单元式直接蒸发冷却设备及蒸发冷却空调系统提出优化设计措施,以提高其降温和节能效果。
以上研究为蒸发冷却空调处理设备的设计和实际应用提供了相应的理论基础和依据。
|
|
|
|
1 |
刘刚;曹阳;;水温控制精度对蒸发式冷气机制冷量测量准确度的影响研究[J];建筑科学;2010年06期 |
2 |
李传锋;;浅议蒸发冷却器在冶金行业的应用[J];给水排水;2009年S2期 |
3 |
徐志明;吴斌;宋景东;张建明;周超宇;樊川;杨伟;;燃气轮机进气喷雾蒸发冷却的经济性分析[J];燃气轮机技术;2006年04期 |
4 |
黄翔;徐方成;武俊梅;;蒸发冷却空调技术在节能减排中的重要作用[J];制冷与空调;2008年04期 |
5 |
李海波;;高阶反馈型神经网络及其在优化计算中的应用[J];东南大学学报(自然科学版);1990年06期 |
6 |
朱铭铨,姬中岳,刘镜;神经网络与CIMS监控技术[J];中国机械工程;1992年03期 |
7 |
崔定军,杨尔辅,张振鹏,刘国球;基于神经网络的火箭发动机动态过程建模[J];航空动力学报;1995年03期 |
8 |
赵矿所,林钧清;神经网络在舰船噪声识别中的应用[J];舰船科学技术;1995年06期 |
9 |
刘磊,王康斌;基于神经网络的过程软测量[J];天津大学学报;1995年02期 |
10 |
孙道恒,胡俏,徐灏;固体力学有限元的神经计算原理[J];机械工程学报;1996年06期 |
11 |
代劲松,宋素芳东北大学;基于BP网络模型的汽轮发电机组的振动故障诊断[J];中国电力;1996年04期 |
12 |
黄敏超,王克昌,陈启智;火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测[J];中国空间科学技术;1996年06期 |
13 |
王少萍,王占林;液压泵故障诊断的神经网络方法[J];北京航空航天大学学报;1997年06期 |
14 |
谢寿生,樊思齐;自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用[J];航空动力学报;1997年04期 |
15 |
张伟;基于神经网络的机器人位姿逆解[J];机器人;1997年02期 |
16 |
黄文培,黄洪钟,王金诺;基于神经网络的机械结构系统优化问题的分解算法[J];机械工程学报;1997年04期 |
17 |
杨晓萍,孙超图,解建宝;电力变压器故障诊断的神经网络专家系统[J];西安理工大学学报;1997年03期 |
18 |
史天运,王信义,张之敬,朱小燕;神经网络与模糊故障诊断专家系统结合的应用研究[J];北京理工大学学报;1998年01期 |
19 |
栗然,张锋奇,盛四清,张京;专家系统与人工神经网络的发展与结合[J];华北电力大学学报;1998年02期 |
20 |
王勇;神经网络在岩土工程中的应用[J];河海大学学报(自然科学版);1998年04期 |
|