Практическое применение энтропийностатистического метода анализа холодильных циклов


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Актуальность работ по совершенствованию методов анализа работы холодильных систем определяется необходимостью сравнения холодильных установок с различными компонентами и хладагентами, которое требует учета некоторых особенностей при проектировании холодильных систем. Энтропийностатистический метод анализа (ЭСМА) позволяет сравнить потери в различных компонентах холодильной системы и выявить элементы, требующие проведения мероприятий по повышению эффективности их работы. Описаны применение ЭСМА и методика расчетов для исследования работы реальной холодильной системы на основании данных, полученных из системы диспетчеризации (графики изменения параметров работы в зависимости от времени). ЭСМА применялся для исследования холодильных систем с неизменным составом оборудования до проведения работ по оптимизации и после. В результате анализа были выявлены элементы, требующие дальнейшей оптимизации их работы. Этот результат не мог бы быть получен при использовании традиционного метода сравнения холодильных систем с помощью холодильного коэффициента. Увеличение степени термодинамического совершенства холодильной системы после оптимизации, полученное на основании расчета, соответствует снижению энергопотребления по показаниям счетчиков электроэнергии. Перспективность применения ЭСМА для анализа работы и оптимизации существующих и для проектирования новых холодильных систем в том, что он позволяет отказаться от применения дорогостоящего оборудования и использования абсолютных показателей работы, таких, как холодопроизводительность и фактическая нагрузка на холодильное оборудование. Исключение из анализа абсолютных показателей не влияет на полученный результат, но позволяет произвести оптимальную настройку существующей и проектирование новой холодильной системы.

Об авторах

Виктор Викторович Шишов

МГТУ им. Н.Э.Баумана

Email: vv@shishov.net
Канд. техн. наук 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, 5

Максим Сергеевич Талызин

Email: talyzin_maxim@mail.ru

Список литературы

  1. Архаров А.М., Шишов В.В. Энтропийностатистический анализ классических холодильных циклов для систем кондиционирования // Холодильная техника. 2011. № 7.
  2. Архаров А.М., Шишов В.В. Энтропийностатистический анализ классических холодильных циклов для систем кондиционирования (цикл с экономайзером) // Вестник МГТУ. Машиностроение. 2012. № 8.
  3. Архаров А.М., Шишов В.В. Анализ низкотемпературных холодильных циклов с помощью энтропийностатистического анализа // Холодильная техника. 2014. № 8.
  4. Шишов В.В. Энтропийностатистический анализ классических холодильных циклов для систем кондиционирования // Вестник МГТУ. Машиностроение. 2012. № 8.
  5. Шишов В. В. Рекомендации по температурным напорам// Холодильная техника. 2014. № 9.
  6. Шишов В. В., Талызин М. С. Температурный напор в конденсаторах с воздушным охлаждением// Холодильная техника. 2014. № 9.
  7. 1. Arkharov A.M., Shishov V.V. Entropic and statistical analysis of classic refrigerating cycles for air conditioning systems//Kholodilnaya Tekhnika. 2011. № 7.
  8. 2. Arkharov A.M., Shishov V.V. Entropic and statistical analysis of classic refrigerating cycles for air conditioning systems (cycle with economizer)//Vestnik MGTU. Mashinostroenie.2012.
  9. № 8.
  10. 3. Arkharov A.M., Shishov V.V. Analysis of low temperature refrigerating cycles using the entropic and statistical analysis// Kholodilnaya Tekhnika. 2014. № 8.
  11. 4. Shishov V.V. Entropic and statistical analysis of classic refrigerating cycles for air conditioning systems //Vestnik MGTU. Mashinostroenie. 2012. № 8.
  12. 5. Shishov V.V. Recommendations on temperature heads. Kholodilnaya Tekhnika. 2014. № 9.
  13. 6. Shishov V.V., Talyzin M.S. Temperature heads in condensers at air cooling// Kholodilnaya Tekhnika. 2014. № 9.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Шишов В.В., Талызин М.С., 2015

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».