Сравнительный анализ воздушных конденсаторов

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Обоснование. В холодильной отрасли постоянно развиваются новые технологии, внедряемые в повседневную практику работы коммерческих и промышленных предприятий. Наглядным примером последнего является использование микроканальных воздушных теплообменников. Они отличаются высокой энергетической эффективностью, экономией материалов и минимальным содержанием хладагента. Несмотря на все преимущества, микроканальные конденсаторы обладают главным недостатком — малоизученностью. Поэтому настоящая работа посвящена исследованию указанных теплообменников, а именно, экспериментальному исследованию параметров теплообмена и сравнительному анализу микроканальных и пластинчато-трубчатых воздушных конденсаторов.

Цель работы — сравнительный анализ микроканального и пластинчато-трубчатого конденсатора по температурному градиенту и термодинамической эффективности холодильных машин на базе этих конденсаторов.

Методы. Поставленные задачи решались путем проведения в лаборатории экспериментального исследования микроканальных и пластинчато-трубчатых конденсаторов, обработкой экспериментальных данных, оценкой погрешностей измерений, а также термодинамическим анализом циклов работы холодильных машин на базе воздушных конденсаторов.

Результаты. Получены результаты по температурному градиенту, температурам переохлаждения исследуемых теплообменников, а также рассчитаны величины холодильных коэффициентов машин.

Заключение. Исследования показали, что разница температур конденсации и окружающей среды на микроканальном конденсаторе меньше, чем на пластинчато-трубчатом теплообменнике. Холодильная машина на базе микроканального аппарата обладает более высоким эффективным холодильным коэффициентом.

Об авторах

Алмаз Габдулнурович Сайфетдинов

Казанский национальный исследовательский технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: almazy_kstu@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-3192-5848
SPIN-код: 2464-6793

канд. техн. наук, доцент

Россия, 420015, Казань, ул. К. Маркса, 68 (кафедра НКТТ)

Юлия Александровна Фирсова

Казанский национальный исследовательский технологический университет

Email: firsovay@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-9845-8957
SPIN-код: 3938-3442

канд. техн. наук, доцент

Россия, 420015, Казань, ул. К. Маркса, 68 (кафедра НКТТ)

Данил Дмитриевич Дюжин

Казанский национальный исследовательский технологический университет

Email: warriorcwz@gmail.com
ORCID iD: 0009-0005-8895-7249
420015, Казань, ул. К. Маркса, 68 (кафедра НКТТ)

Список литературы

  1. Bulletin of the UCC APIC. Modern technologies used in refrigeration machines. Climate World. 2014;82:94–101. (In Russ.)
  2. Firsova Yu.A., Saifetdinov A.G. Calculations on refrigeration equipment and technology. Kazan: KNITU; 2020. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Схема испытательного стенда.

Скачать (172KB)
3. Рис. 2. Градиент температур на МКТО и ПТТО.

Скачать (64KB)
4. Рис. 3. Величина переохлаждения жидкого хладагента в МКТО и ПТТО.

Скачать (68KB)

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».