Analysis of losses in fan coil units by using the entropy-statistical method

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: Systems with chillers and fan coil units are widely used in air conditioning. Therefore, entropy-statistical analysis of energy losses in a duct-type two-pipe fan coil unit with controlled air flow is relevant.

AIM: This work aimed to review a method for determining losses by using the entropy-statistical method and to calculate losses due to non-ideal heat transfer and hydraulic losses in fan coil units.

MATERIALS AND METHODS: Losses were determined using the entropy-statistical method.

RESULTS: A comparative analysis of the results was performed. Diagrams of the distribution of loss components and recommendations for their reduction are presented.

作者简介

Valentina Osipenko

VEZA

Email: region@veza.ru

Engineer

俄罗斯联邦, Moscow Region

Nikolai Lavrov

Bauman Moscow State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: 79035596471@yandex.ru
SPIN 代码: 9187-7444

Dr. Sci. (Tech.), Professor

俄罗斯联邦, 5, 2-nd Baumanskaya, Moscow, 105005

参考

  1. Arharov AM. Osnovy kriologii. Jentropijno-statisticheskij analiz nizkotemperaturnyh sistem. Moscow: Izdatel’stvo MGTU im. N.Je. Baumana, 2014, 507 p. (in Russ.).
  2. Shishov VV, Talyzin MS. Prakticheskoe primenenie jentropijno-statisticheskogo metoda analiza holodil’nyh ciklov. Refrigeration Technology. 2015;104(3):25–30. (in Russ.). doi: 10.17816/RF98878
  3. Arharov AM, Shishov VV, Talyzin MS. Jentropijno-statisticheskij analiz nizkotemperaturnyh holodil’nyh ciklov i vybor na ego osnove optimal’noj sistemy holodosnabzhenija magazina. Refrigeration Technology. 2016;105(3):30–34. (in Russ.). doi: 10.17816/RF99047
  4. Zdobnov MI, Lavrov NA, Shishov VV. Analiz poter’ v teploobmennike teploutilizatore s pomoshh’ju jentropijno-statisticheskogo metoda. Refrigeration Technology. 2019;108(2): 37–40. (in Russ.). doi: 10.17816/RF99501
  5. Zdobnov MI, Lavrov NA, Shishov VV, Karakulov SI. Analiz poter’ v isparitel’no kondensatornom konture central’nogo kondicionera s pomoshh’ju jentropijno-statisticheskogo metoda. Refrigeration Technology. 2019;108(8):28–33. (in Russ.). doi: 10.17816/RF104152
  6. Zdobnov MI, Lavrov NA. Analiz poter’ v ventiljacionnyh ustanovkah s pomoshh’ju jentropijno-statisticheskogo metoda. Refrigeration Technology. 2018;107(8):36–41. (in Russ.). doi: 10.17816/RF99432
  7. Tishhenko IV, Abalakin SA, Merkulov VI, et al. Jentropijno-statisticheskij analiz sistemy kondicionirovanija vozduha passazhirskogo samoleta. Holodil’naja i kriogennaja tehnika, sistemy kondicionirovanija i zhizneobespechenija: materialy Tret’ej mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii. 2020, p. 318–326. (in Russ.).
  8. Arharov AM, Arharov IA, Sychjov VV, et al. O rezul’tatah jentropijnogo i jeksergeticheskogo analiza processa smeshenija chastej ideal’nogo gaza raznoj temperatury // Refrigeration Technology. 2014;103(7):35–39. (in Russ.). doi: 10.17816/RF98779
  9. Belova EM. Sistemy kondicionirovanija s chillerami i fjenkojlami. Moscow: Izd-vo Evroklimat, 2003, 400 p. (in Russ.).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Duct-type two-pipe fan coil unit VENDO-KS-10/2-N.

下载 (81KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Energy losses due to non-ideal heat transfer.

下载 (81KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Energy loss in the fan.

下载 (72KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Hydraulic losses from the passage of liquid through the heat exchanger.

下载 (90KB)
索引源数据

版权所有 © Osipenko V.V., Lavrov N.A., 2022

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».