曹晨,李宏哲,劉駿亞,于曉琳,張煜晨
(合肥通用機(jī)械研究院,安徽 合肥 230031)
焓差法空調(diào)制冷量測量不確定度分析
曹晨,李宏哲,劉駿亞,于曉琳,張煜晨
(合肥通用機(jī)械研究院,安徽 合肥 230031)
焓差法空調(diào)制冷量測量方法是當(dāng)前對空調(diào)制冷量進(jìn)行檢測分析的重要方法。焓差法主要測量空調(diào)制冷運行過程中溫度、壓力和流量的三個重要指標(biāo),并且對空調(diào)的制冷效果進(jìn)行評判。其中,空調(diào)制冷空氣焓差檢測受到外在條件的影響,存在不確定性。本文從焓差法空調(diào)制冷測量檢測的方法運用特點進(jìn)行分析,提出幾點有利于提升測量準(zhǔn)確度的可行性建議。
焓差法;空調(diào)制冷;測量方法;不確定度
焓差法空調(diào)測量不確定度的影響因素角度。其中,在空調(diào)制冷數(shù)值測算活動中,空調(diào)制冷標(biāo)準(zhǔn)不確定度分量受到人為操作的影響比較大。焓差值分析中不確定度來源分析中,人為操作帶來的誤差發(fā)生比例最高。除此之外,在焓差值空調(diào)制冷量測算活動中,室內(nèi)外測溫度、濕度的波動情況,對空調(diào)制冷量的測算也會造成較大影響。
空調(diào)制冷活動中,蒸發(fā)器和冷凝器對溫度的變化比較敏感,采用焓差法對制冷量進(jìn)行測量,考慮到溫度不規(guī)則起伏對于壓縮機(jī)的影響,將不確定度進(jìn)行排除,從而得到更加精準(zhǔn)的實驗數(shù)值。在空調(diào)能量轉(zhuǎn)化模式中,房間最后實現(xiàn)降溫完全是由冷空氣供應(yīng)決定的。冷空氣供應(yīng)越充足穩(wěn)定,室內(nèi)的降溫效果越高。監(jiān)測人員應(yīng)該采集單位時間內(nèi)房間溫度數(shù)值變化情況,溫度數(shù)值的變化是否呈現(xiàn)出均勻下降的態(tài)勢,判斷空調(diào)制冷運轉(zhuǎn)狀況是否穩(wěn)定。
為了降低空調(diào)制冷測量不確定度,可以采用多次、多點測量取平均值的方法,提升測量工作的覆蓋范圍。積極使用緊密程度更高的測量儀器設(shè)備,從而在技術(shù)實現(xiàn)上將可能影響測量不確定度的因素排除。積極引進(jìn)國外先進(jìn)的數(shù)據(jù)測量與分析系統(tǒng),結(jié)合本地的環(huán)境變化因素進(jìn)行分析,設(shè)計出精準(zhǔn)程度更高的焓差值測量系統(tǒng)方法。
2.1 影響焓差法空調(diào)不確定度的顯性來源
焓差法空調(diào)制冷測量技術(shù),主要受到測量儀器的精度影響,儀器的精度越低,測量的不確定度越高,制冷量的測量誤差越大。值空氣焓差法測量中,使用的測量方法越系統(tǒng),儀器的精密程度越高,測量的不確定程度越低,得到的空調(diào)制冷量數(shù)據(jù)越準(zhǔn)確。一些精密程度較低的實驗器具對空調(diào)外壁和制冷劑溫度采集沒有區(qū)分,導(dǎo)致儀器數(shù)據(jù)信息采集失準(zhǔn)。
焓差值空調(diào)制冷量測量中,靜壓調(diào)零對于被測空調(diào)器出風(fēng)量造成的波動影響比較大,由于部分用戶空調(diào)機(jī)設(shè)備使用兩相電,并且線路老化問題嚴(yán)重,導(dǎo)致空調(diào)機(jī)在運行的過程中,冷凝器的正常運作受到不穩(wěn)定電壓波動的影響,導(dǎo)致焓差法空調(diào)制冷量測量出現(xiàn)較多確定因素。焓差值空調(diào)制冷量產(chǎn)生不確定的另外一個重要因素,是數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的讀數(shù)誤差問題。
由于空調(diào)內(nèi)掛機(jī)的芯片質(zhì)量較差,導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集活動的持續(xù)性比較差,存在部分?jǐn)?shù)據(jù)漏采和誤采的現(xiàn)象,最終產(chǎn)生了較為明顯的制冷數(shù)據(jù)采集不確定現(xiàn)象。在空調(diào)制冷數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計中,技術(shù)人員應(yīng)該考慮到空氣的膨脹系數(shù),考慮濕空氣對應(yīng)干空氣的比容關(guān)系。下雨天的測量中空氣濕度比較大,天氣連續(xù)晴朗時空氣比較干燥,不同天氣環(huán)境中的飽和水蒸氣含濕量不同,都會對空調(diào)制冷數(shù)據(jù)測量產(chǎn)生不利影響。
2.2 隱性條件對于焓差法系統(tǒng)不確定度影響分析
除了這些影響較大的不確定因素,焓差法測量還會受到一些隱性條件影響。
空調(diào)機(jī)噴嘴前的風(fēng)溫變化、室外側(cè)環(huán)境干濕球與室內(nèi)側(cè)吸程度的強(qiáng)弱,都會對空調(diào)制冷測量產(chǎn)生較為明顯的影響。室外側(cè)溫度波動情況,受到太陽光照射的強(qiáng)度影響比較大。除此之外,空氣中焓差測量法受到大氣壓力變化、空調(diào)冷凝器噴嘴壓力差的變化影響也比較大,可能會產(chǎn)生測量上的誤差。焓差法空調(diào)制冷的不確定因素,還有一個原因是噴嘴直徑的測量誤差帶來的。
空調(diào)制冷測量活動中,總輸入功率一定時,其冷卻盤管進(jìn)口水溫和冷卻盤管出口水溫變化比較大,使用焓差法對水溫的變化進(jìn)行分析和檢測,最終得到評價空調(diào)質(zhì)量的效能水平。目前市面上的空調(diào)一般采用壓縮式制冷的方式,采用制冷循環(huán)的工作模式實現(xiàn)制冷。壓縮機(jī)對蒸發(fā)器內(nèi)部的冷凍水進(jìn)行處理,由蒸發(fā)器對冷凍室內(nèi)的液體進(jìn)行集中蒸制,水在蒸發(fā)的過程中吸收室內(nèi)的熱量,并且形成冷空氣供應(yīng)。空調(diào)制冷中冷凝器負(fù)責(zé)將空氣中的水冷卻,并且形成源源不斷的冷凍水供應(yīng),起到對室內(nèi)降溫的效果。
分析水溫變化受總輸入功率影響的概率分布情況,計算水溫分布的標(biāo)準(zhǔn)不確定度。在測量活動中,技術(shù)人員需要對被測機(jī)的凝結(jié)水流量進(jìn)行檢測,除了中間墻之外,護(hù)衛(wèi)內(nèi)壁的平均溫度和外壁的平均溫度,也應(yīng)該是焓差法測量的標(biāo)稱重點。將這些外部條件進(jìn)行合成不確定度分析,控制重復(fù)性測量的引入分量,才能夠找準(zhǔn)試驗標(biāo)準(zhǔn)的偏差值。
在焓差法測量開展之前,首先確保管道系統(tǒng)中制冷裝置運轉(zhuǎn)正常,優(yōu)化送分靜壓系統(tǒng)。(基于暖通空調(diào)末端裝置的風(fēng)量調(diào)節(jié)系統(tǒng),完成風(fēng)門開度的調(diào)節(jié)。)空調(diào)在持續(xù)制冷的過程中能耗比較高,采用labview分析系統(tǒng)對空氣泵直連控制,能夠優(yōu)化制冷空調(diào)的送風(fēng)靜壓效果。對穩(wěn)定狀態(tài)下的焓差值多類型數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析,并且根據(jù)空調(diào)壓縮機(jī)噴嘴面積確定冷涼的平均值,計算空調(diào)運站中的制冷量擴(kuò)展不確定度。監(jiān)測制冷機(jī)制冷卻水處理量是否穩(wěn)定,判斷空調(diào)制冷量的不確定度傳播系數(shù)。
以制冷量Q=27755.1W的空調(diào)機(jī)為例:
其制冷量的擴(kuò)展不確定度為U(Q)=u(q) X2=282.4。
采用多次測量取平均值控制誤差的方法對空調(diào)制冷量的測量不確定度進(jìn)行探究。此時的空調(diào)制冷量不確定度傳播系數(shù)為:
C△P=62.82,
C△1=1.90,
C△2=-1.90,
C△=-27253.50。
根據(jù)實地測量的溫差變化情況,制定空調(diào)的制冷量不確定度列表。
當(dāng)Ua(Q)為93.62W時,
△P=15.78W,
H1為81.45W,
H2位-67.26,
CyU(V)=-0.47,
Cdu(d)=-1.79。
使用焓差法計算空調(diào)制冷量,技術(shù)人員需要考慮在不同時段但是制冷風(fēng)量輸送一定的情況下,濕空氣的比容大小。其中,空調(diào)制冷最大功率條件下的房間含濕量,是計算空調(diào)焓值的重要參考指標(biāo)。
從整體上來看,影響焓差法空調(diào)制冷量測定精確程度的因素有很多。在實際應(yīng)用中對冷卻盤管單位時間水流量的檢測不夠準(zhǔn)確,導(dǎo)致被測機(jī)和空調(diào)柜的凝結(jié)水進(jìn)入房間的水溫計算出現(xiàn)誤差。
因此,在焓差法空調(diào)制冷量測量活動中,技術(shù)人員需要對空調(diào)柜的凝結(jié)水溫和被測機(jī)的凝結(jié)水溫進(jìn)行測量,并且記錄溫度變化的情況。忽視對空調(diào)柜機(jī)內(nèi)外壁的的溫度變化數(shù)據(jù)采集,將會擴(kuò)大制冷量檢測的不確定度。提升水溫檢測設(shè)備的靈敏系數(shù),有利于減少測量中的誤差問題產(chǎn)生。
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TU831
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1671-0711(2017)01(下)-0072-02