Vysokoeffektivnye resheniya dlya sistem okhlazhdeniya s ispol'zovaniem frikullinga i rekuperatsii tepla na baze oborudovaniya Climaveneta


Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The problems of the efficient cold supply and recovery of heat release of large data handling centers are examined. In the beginning of the paper the examples of different methods of cold supply are cited, the necessity and economic benefit of heat recovery of refrigeration plants are grounded. Further different methods of cold supply are compared in terms of electric power annual costs using a data handling center at 1 megawatt capacity as an example. The efficiency of the large data handling center operation is analyzed with calculation of the PUE coefficient. The schemes and examples of using recovered heat according to current rates and norms on consumption of services in the housing and municipal sector are given. In conclusion a short list of Climaveneta S.p.A. refrigerating plants with free cooling technology and possible heat recuperation that may be used for a twelvemonth cold supply of data handling centers is cited. So, the article proves with convincing arguments the efficiency of using the scheme with heat recuperation offered for a large data handling center. Keywords: efficient cold supply for a data handling center; chiller; recuperator; free cooling; heat supply.

About the authors

Anatoliy Alekseevich Spasskiy

ООО «Климавента»

Email: anatole@acr.ru
105066, Москва, ул. Нижняя Красносельская, д. 40/12, корп. 20, оф. 404а

Anna Vadimovna Sushentseva

ООО «Климавента»

Email: annasushentseva@gmail.com
105066, Москва, ул. Нижняя Красносельская, д. 40/12, корп. 20, оф. 404а

References

  1. Мааке В., Эккерт Г.Ю., Кошпен Польман Ж.Л. Учебник по холодильной технике. - М.: Издво МГУ, 1998. - 1145 с.
  2. Постановление Правительства Москвы от 15 декабря 2015 г. N 889ПП «Об утверждении цен, ставок и тарифов на жилищнокоммунальные услуги для населения».
  3. Распоряжение Комитета по ценам и тарифам Московской области от 18.12.2015 г. № 168Р «Об установлении на 2016 год цен (тарифов) на электрическую энергию для населения Московской области».
  4. Распоряжение Комитета по ценам и тарифам Московской области от 16.06.2015 № 67Р «Об установлении розничных цен на природный газ, реализуемый населению, а также жилищноэксплуатационным организациям, организациям, управляющим многоквартирными домами, жилищностроительным кооперативам и товариществам собственников жилья для бытовых нужд населения (кроме газа для арендаторов нежилых помещений в жилых домах)».
  5. Материалы интернетресурса http://www.iksconsulting.ru

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2016 Spasskiy A.A., Sushentseva A.V.

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».