基于计算法的夏季空调室外计算湿球温度探讨

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暖通空调习题解答

暖通空调习题解答

暖通空调习题解答第⼆章热负荷、冷负荷与湿负荷计算2-1 夏季空调室外计算⼲球温度是如何确定的?夏季空调室外计算⼲球温度是如何确定的?答:本部分在教材第9页《规范》规定,夏季空调室外计算⼲球温度取夏季室外空⽓历年平均不保证50h的⼲球温度;夏季空调室外计算湿球温度取室外空⽓平均不保证50h的湿球温度(“不保证”系针对室外空⽓温度⽽⾔)。

这两个参数⽤于计算夏季新风冷负荷。

2-2 试计算北京市夏季空调室外计算逐时温度。

答:参见计算表格。

2-3 冬季空调室外计算温度是否与采暖室外计算温度相同?答:参见教材第10页不同,因为规范对两者定义就是不同的。

《规范》规定采⽤历年平均不保证1天的⽇平均温度作为冬季空调室外计算温度;《规范》规定采暖室外计算温度取冬季历年平均不保证5天的⽇平均温度。

从定义上可知同⼀地点的冬季空调室外计算温度要⽐采暖室外计算温度更低。

2-4 冬季通风室外计算温度是如何确定的,在何种⼯况下使⽤?答:见教材第10页《规范》规定冬季通风室外计算温度取累年最冷⽉平均温度。

冬季通风室外计算温度⽤于计算全⾯通风的进风热负荷。

2-5 夏季通风室外计算温度和相对湿度是如何确定的,在何种⼯况下使⽤?答:《规范》规定夏季通风室外计算温度取历年最热⽉14时的⽉平均温度的平均值;夏季通风室外相对湿度取历年最热⽉14时的⽉平均相对湿度的平均值。

这两个参数⽤于消除余热余湿的通风及⾃然通风中的计算;当通风的进风需要冷却处理时,其进风冷负荷计算也采⽤这两个参数。

2-6 在确定室内空⽓计算参数时,应注意什么?答:见教材第10页(1)建筑房间使⽤功能对舒适性的要求、⼯艺特定需求;(2)地区、冷热源情况、经济条件和节能要求等因素。

2-7 建筑物维护结构的耗热量包括哪些?如何计算?答:《规范》规定,维护结构的耗热量包括基本耗热量和附加(修正)耗热量两部分。

见教材第13页(1)维护结构的基本耗热量,即按照基本公式计算(2)围护结构附加耗热量包括:朝向修正率、风⼒附加、⾼度附加等主要修正。

湿球温度快速计算方法研究及误差来源分析

湿球温度快速计算方法研究及误差来源分析

Progress 研究进展湿球温度快速计算方法研究及误差来源分析左河疆 高娜 高睿娜(宁夏回族自治区气候中心,银川 750002)摘要:湿球温度是进行暖通空调和建筑设计等工程中必需的一个重要环境参数。

但由于各种原因,国内各地气象站自2000年之后已经陆续停止了湿球温度的人工观测项目。

为解决工程设计中缺少这个环境参数的问题,本文设计了一种利用气温、相对湿度和气压快速计算湿球温度的算法,并给出了Python语言实现的该算法的关键部分。

经过比测,计算结果与传统人工观测相差较小,大部分情形下与观测结果一致。

与常用的遍历法给出的结果差别很小(<0.01 ℃)。

此方法计算速度极快,绝大多数情况下可在3步循环内计算得到精度在0.01 ℃的结果,完全可以满足实际工作中湿球温度的计算需求。

最后给出了宁夏地区不同年代的夏季室外计算湿球温度的统计结果,分析了计算结果误差产生的主要来源,并给出了提高计算精度的思路。

关键词:湿球温度,快速计算法,误差来源,PythonDOI:10.3969/j.issn.2095-1973.2023.04.020Research on Rapid Calculation Method of Wet Bulb Temperature and Analysis of Error SourceZuo Hejiang, Gao Na, Gao Ruina(Climate Center of Ningxia Hui Autonomous Region, Yinchuan 750002)Abstract: Wet bulb temperatures are an important environmental parameter for construction projects such as HV AC and building design. However, due to various reasons, meteorological stations across China have stopped the manual observation of wet bulb temperature since 2000. In order to solve the problem of the lack of this environmental parameter in the engineering design, this paper not only puts forward an algorithm that uses air temperature, relative humidity and air pressure to quickly calculate the temperature of the wet bulb, but also gives the key part of the algorithm implemented in python language. The comparative measurement shows that the differences between the calculation results and the traditional manual observations remain small, and in most cases the former is consistent with the latter. To be specific, the difference between the calculated results and those from the commonly used traversal lookup method is tiny (< 0.01 ℃). The calculation speed of the proposed method is extremely fast, and in most cases, the result with an accuracy of 0.01 ℃ can be calculated in a 3-step cycle, which can fully meet the calculation needs of the wet bulb temperature in actual work. Finally, the statistical results of the calculated summertime outdoor wet bulb temperature in different years in Ningxia are listed to analyze the main sources of error in calculation results and to offer suggestions for improving the calculation accuracy.Keywords: wet bulb temperature, rapid calculation method, error source, Python0 引言建筑物内人体舒适度是建筑设计时的一个重要控制指标,而夏季室外计算湿球温度是计算该值时的一个必要环境参数[1-3]。

室外热环境评价指标湿球黑球温度简化计算方法

室外热环境评价指标湿球黑球温度简化计算方法
t m pe a u e, r l tv um i iy,s a a i to e rtr ea i e h dt ol rr d a i n,m e n arv l c t nd W BG T e e i e r l t d t o ee t n . a i e o iy a w r nt r e a e O s m x e t
为 该 回 归 方 程 具 有 较 高 的 可 信 度 , 以 在 城 市 热 环 境 的 实 测 评 价 和 : ̄J预 测 过 程 中 , 为 湿 球 黑 球 温 度 可 f - . 4r 作
的 简化 计 算 方 法 应 用 。
关键词 : 外热环境 ; 球 黑球 温度 ; 室 湿 多元 线 性 回 归
J u n l fCh n qn in h iest o r a o g ig Ja z u Un v r i o y
Vo . 0 NO 5 13 .
Oc. 2 0 t 0 8
室 外 热 环 境 评 价 指 标 湿 球 黑 球 温 度 简 化 计 算 方 法
张 磊 , 孟 庆 林 , 赵 立 华 , 张 宇峰
t m pe a u e, r ltv hu i iy, m e n ar v l c t e rtr eaie m dt a i e o iy, s ar r dito a w e bul gl be t m p r t r i ol a a i n nd t b o e eaue n
球 温 度 具 有 一 定 的 线 性 相 关 度 , 以 采 用 上 述 三 个 气 象 因 子 作 为 湿 球 黑 球 温 度 的 简 化 计 算 参 数 ; 归 分 可 回 析 结 果 表 明 : 归 的 关 联 式 与 实 测 湿 球 黑 球 温度 的 相 关 性 较 高 , 且 满 足 多 元 线 性 回 归 的 各 项 检 验 , 回 并 认

空气调节工程思考题习题答案

空气调节工程思考题习题答案

绪论思索题1.人类对空气调整工程提出了哪些规定?空气调整系统是怎样满足这些规定旳?答: 对空气温度、湿度、空气流速和清洁度进行调整, 使空气到达所规定旳状态。

此外, 就目前社会发展来看, 人类对空调工程旳规定远不止这些, 其中对节能、环境保护以及对社会安全性旳保障也提出了更高旳规定。

空调系统采用换气旳措施, 保证所规定环境旳空气新鲜, 通过热湿互换来保证环境旳温湿度, 采用净化旳措施来保证空气旳清洁度。

不仅如此, 还必须有效旳进行能量旳节省和回收, 改善能量转换和传递设备旳性能, 优化计算机控制技术等来到达节能旳目旳以满足人类规定。

2.空气调整与全面通风有哪些相似和不一样之处?空气调整由哪些环节构成?答: 全面通风往往达不到人们所规定旳空气状态及精度。

空气调整是调整空气旳状态来满足人类旳需求。

两者同样是变化了人体所处环境旳空气状态, 不过空气调整包括了通风、供暖和制冷等过程。

空气调整包括: 空气处理、空气运送、空气末端分派以及气流组织。

3.空气调整技术目前旳发展方向是什么?答: 节能、环境保护、生活安全性。

空调新技术旳发展: 如空调系统旳评价模拟、温湿度分别处理、计算机网络控制技术等。

第一章湿空气旳物理性质和焓湿图思索题1.为何湿空气旳构成成分中,对空气调整来说水蒸汽是重要旳一部分?答: 湿空气是由干空气和水蒸气构成旳, 干空气旳成分比较稳定, 其中旳水蒸气虽然含量较少不过其决定了湿空气旳物理性质。

2.为何夏季旳大气压力一般说比冬季要低某些?答: 温度升高, 空气体积增大压力减小。

3.饱和与不饱和水蒸汽分压有什么区别,它们与否受大气压力旳影响?答: 饱和湿空气旳水蒸气旳饱和程度代表了对应压力下旳不饱和湿空气可吸取水蒸气旳最大值。

饱和水蒸汽分压由湿空气温度唯一决定, 而不饱和水蒸汽分压与大气压力有关, 由实际旳大气压决定。

4.为何浴室在夏天不象冬天那样雾气腾腾?答: 夏天旳气温高于冬季, 浴室旳水蒸气旳露点温度一定, 夏季空气旳温度高于露点温度, 而冬季空气旳露点温度低于其露点温度。

基于GPD的夏季空调室外计算温度确定方法

基于GPD的夏季空调室外计算温度确定方法

第50卷 第7期 2017年7月天津大学学报(自然科学与工程技术版)Journal of Tianjin University (Science and Technology )V ol. 50 No. 7Jul. 2017收稿日期:2016-06-12;修回日期:2016-09-11.作者简介:田 喆(1975— ),男,博士,教授. 通讯作者:田 喆,tianzhe@.网络出版时间:2016-10-31. 网络出版地址:/kcms/detail/12.1127.N.20161031.0942.002.html. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(51378336);中国气象局气候变化专项资助项目(CCSF201423).Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 51378336)and the Climate Change Special Foundation of China Meteoro-logical Administration (CMA )(No. CCSF201423).DOI:10.11784/tdxbz201606023基于GPD 的夏季空调室外计算温度确定方法田 吉吉1,李佳庆1,郑 爽2,韩文轩1,李明财3(1. 天津大学环境科学与工程学院,天津 300350;2. 天津大学理学院,天津 300350;3. 天津市气候中心,天津 300074)摘 要:为以概率方式确定空调室外计算温度,提出用广义帕累托分布(GPD )描述室外空气湿球和干球极端高温数据概率分布的方法.以天津市30年气象数据为基础,建立了极端高温数据的GPD 模型,以此确定了历年平均不保证50h 的空调室外计算温度.从数据采集频率、气候变化和地域气候类型适用性3个角度验证了GPD 方法的适用性.结果表明:GPD 密度曲线与经验分布曲线吻合度较高,对天津市而言,GPD 法确定的空调室外计算温度与“规范法”差值不大于0.1℃;GPD 法对气象数据采集频率不敏感,分别以逐时和定时数据为统计基础确定的室外计算温度相差最大的是干球温度,差值为0.1℃;此外,GPD 法可以准确反映气候变暖带来的室外计算温度变化,并且对不同地区不同特征的气候也具有良好的适应性.综上,GPD 法可以用于空调室外计算温度的统计确定. 关键词:空调室外计算温度;广义帕累托分布;极值分布;极端高温数据中图分类号:TU831.6 文献标志码:A 文章编号:0493-2137(2017)07-0773-07Methods for Summer Outdoor Design Temperatures of Air -ConditioningBased on Generalized Pareto DistributionTian Zhe 1,Li Jiaqing 1,Zheng Shuang 2,Han Wenxuan 1,Li Mingcai 3(1.School of Environmental Science and Engineering ,Tianjin University ,Tianjin 300350,China ;2.School of Science ,Tianjin University ,Tianjin 300350,China ;3.Tianjin Climate Center ,Tianjin 300074,China )Abstract :To determine the air-conditioning outdoor design temperature ,the generalized Pareto distribution (GPD )was used to study the probability distribution of outdoor air extremely high wet- and dry-bulb temperatures observa-tion data .Firstly ,taking Tianjin as an example ,based on the 30 years climate data ,the GPD model of extremely high temp eratures was established and the air-conditioning outdoor design temp eratures were calculated with 50 h non-guaranteed .And then ,the applicability of GPD method was verified from three perspectives :data acquisition frequency ,climate change and climate types .The results indicate that GPD density curve has a good agreement with empirical distribution curve in Tianjin .The difference in outdoor air-conditioning design temperatures detween GPD method and standard method is no more than 0.1℃.GPD method is insensitive to data acquisition frequency. Besides ,the design temperatures on the bases of hourly data and timing data are calculated by GPD method ,the biggest difference being 0.1℃ fordry-bulb temperature .GPD method can reflect the influence of climate change and is suitable for describing the probability distribution of meteorological parameters with different climate features .In summary ,GPD method can be ap p lied to statistical determination of summer outdoor design temp eratures of air-conditioning.Keywords :air-conditioning outdoor design temp erature ;generalized Pareto distribution ;extreme value distribu-·774·天津大学学报(自然科学与工程技术版)第50卷 第7期tion;extremely high temperature夏季空调室外计算湿球和干球温度是空调负荷计算、设备选型的基础数据,在暖通空调领域有举足轻重的地位.系统设计若采用多年不遇且持续时间较短的当地室外极高温度,必然会导致空调设备庞大而造成资源浪费,反之则可能导致室内环境不能满足使用需求.室外计算温度小幅度的变化也会对空调系统设计产生重大影响[1-2],因此,空调室外计算温度必须慎重选取.空调室外计算温度的确定主要包括3部分内容:①室外气象数据统计时长确定;②室外计算温度不保证概率选取;③室外气象数据分布规律研究[3].统计时长决定了空调计算参数研究的基础数据,包括气象数据量及数据年限.不保证概率表示允许一定程度的室外极端天气条件下室内环境可以不满足设计要求.而气象参数出现概率分布作为设计参数确定的核心内容,是以统计学方法确定各气象要素数值出现概率的规律.室外计算温度确定过程可总结为:确定气象数据样本,构建气象要素出现概率分布,根据设定的不保证概率确定对应的室外计算温度.我国规范[4-7]规定夏季空调室外计算温度采用历年平均不保证50h的实测值,即将30年气象观测数据降序排列,选取第1501大(5030+1=1501×)的数值作为设计值.由于条件限制,我国早前的大部分气象台站只具备每日4次或6次的定时观测数据,每个观测值代表了6h或4h的气象序列.而长期数据又存在大量观测值相同的情况.定时数据、观测值不唯一及排序法本身的离散性使得设计参数选取精度受到一定程度的影响.从本质上讲,“规范法”是以出现频数(不保证时数)间接代替参数出现概率,以排序法作为统计手段确定计算温度.采用相对严格的概率分布方法选取室外计算温度,其数学意义更为清晰,方法也更为严谨.对夏季空调室外计算温度而言,虽然室外温度全年浮动较大,但为了保证夏季室内环境满足设计要求,空调室外计算温度均选取当地较高温度.换言之,当地高温数据分布情况直接决定了空调设计温度值.这些极端高温数据是“很少发生,然而一旦发生却产生极大影响的随机事件”[8],符合统计学中对极值的广义定义.因此,本文采用极值理论分析室外湿球和干球温度数据分布规律.极值理论历史悠久,在气象、水文、金融等领域应用广泛.对室外气象参数而言,在20世纪50年代,Jenkinson[9]证明了夏季室外年最高气温近似服从极值理论中的耿贝尔分布(Gumbel).Thom[10]基于室外气象要素的经验累积分布函数(ECDF)选取了5个水平的室外设计温度.可以说该方法奠定了ASHRAE设计参数确定的基石.目前,国际上空调设计参数规范一般采用ECDF作为统计方法[4,11-12]. Leadbetter等[13]进一步指出对于大样本的观测资料如逐年高温、降雨量等,其统计区间最大值数据都会趋向于服从3种极值分布(Gumbel、Fréchet、Weibull分布)中的一种.Davison等[14]采用极值理论中的广义帕累托(GPD)模型描述了河流浪高超阈值数据的分布规律,为核电站选址提供依据.Kharin等[15]利用广义极值分布(GEV)拟合了站点的日最高温度,考察了该模型的时空特征.刘广海等[16-17]采用Gumbel分布模型研究北京夏季气温并得到了高温分布图,为空调设计温度研究提供了补充.万仕全[18]指出GPD能够充分模拟极值的区域特征,实现了点到场过程的拓展,是我国现有气候资料基础上研究极值规律的理想方法.Xu等[19]建立了室外干球温度的GPD模型,并据此确定了空调设计温度的最优统计时长.广义极值分布和经典极值理论分布(包括Gumbel、Fréchet、Weibull分布)均是以区组最大值或最小值为研究对象,探究其概率分布规律的极值模 型[8].但对空调设计温度而言,需要考虑超过某值的所有极端数据的概率分布.ECDF以频率近似替代概率,是观测数据与理论分布函数的桥梁,具有一定的近似性且对数据量依赖性强.而GPD模型研究对象为超阈值数据,可计算任意不保证率下的分位数,具有概率属性.因此,将GPD应用于空调室外计算温度的确定,可以更加准确地贯彻概率设计的思想.综上,本文以30年为统计时长,采用极值理论中的GPD模型描述室外湿球和干球温度超阈值数据的概率分布,确定99.4%概率下的室外计算温度值(以下统称GPD法),并进一步分析该方法对数据采集频率、气候变化和不同气候类型的适用性.1 空调室外计算温度确定方法GPD法以长期室外温度观测数据中超过某阈值的极值温度为研究对象,采用极值理论中的GPD模型研究其分布规律,进而确定某概率下室外计算温度.具体实现步骤如下:(1)选取30年室外温度作为研究对象;(2)建立极端温度数据的GPD模型,确定分布2017年7月 田 喆等:基于GPD 的夏季空调室外计算温度确定方法 ·775·函数;(3) 对应于历年平均不保证50h ,相同水平的出现概率为99.4%.计算99.4%概率下GPD 模型的分位数即为空调室外计算温度值. 1.1 数据来源及预处理本文数据为天津市气候中心提供的中国建筑热工分区[20]代表城市(黑龙江省哈尔滨市、天津市、上海市、广东省广州市、云南省昆明市)1961-01-01—2010-12-31共50年室外空气干球温度及相对湿度数据,台站信息详见表1.气象台站仅有每日4次定时记录数据,为了适应未来科学研究,将定时记录数据通过3次样条插值成逐时数据[21-22].借助焓湿图及相关经验公式,通过干球温度和相对湿度获得对应的湿球温度数据.本节以天津市1981—2010年室外湿球和干球温度为例,说明GPD 法计算空调室外计算温度过程.表1 台站信息Tab.1 Station information城市 北纬东经海拔/m哈尔滨 45°45′ 126°46′ 142.3 天津 39°05′ 117°04′ 002.5 上海 31°10′ 121°26′ 002.6 昆明 25°01′ 102°41′ 1,892.40, 广州23°10′ 113°20′ 041.71.2 室外空气温度GPD 模型建立 1.2.1 模型识别空调房间允许每年内有一定的时间不满足设计要求,所以对空调室外计算温度的确定而言,不是研究年最高温度或远离均值温度的分布,而是研究超过某极端高温的分布.从数据信息利用角度讲,GPD 模型与其他模型相比避免了对数据的较大浪费,而且不会出现一组数据比另一组数据包含更多极值信息的情况.因此GPD 模型最适合本文研究.超阈值数据可以很好地由GPD [8,23]近似取得,其分布函数的表达形式为1/(;,,)1(1)x G x ξμμσξξσ−−=−+ (1)式中:μ∈R 为位置参数;0σ>为尺度参数;ξ∈R 为形状参数.1.2.2 模型建立用GPD 对室外湿球和干球温度进行极值分析,首先需要选取合适的阈值(μ位置参数).阈值太大,只有少数几个超出量,估计量的方差较大且不能充分利用数据信息.阈值太小,超阈值分布与GPD 相差较大,估计量成为有偏估计.因此选取阈值时需要综合权衡方差和偏之间的关系.GPD 除了阈值(μ位置参数),还包括尺度参数σ和形状参数ξ,本文选用极大似然估计法确定尺度和形状参数.因为极大似然估计能够适应模型变化的估计方法,可以把各种信息综合到统计推断中,最重要的是极大似然估计具有优良的大样本性质,能够以标准差的形式给出估计方法不确定性的度量[8].确定以上3个参数并检验模型拟合效果即完成整个建模过程.为了得到合适的阈值,选取一系列的阈值,对不同的阈值用极大似然估计得到对应参数,如果参数估计值在所选阈值附近是稳定的,就说明这个阈值是合适的.针对湿球温度和干球温度分别在[20℃,30℃]和[20℃,40℃]之间均匀地选取10个值计算尺度系数和形状系数,结果如图1所示.湿球温度阈值在25.5℃附近两参数很稳定.干球温度除了40℃左右参数波动较大,其他区域都比较稳定,在32℃附近最为稳定.故选取湿球温度和干球温度阈值分别为25.5℃和32℃.(a )湿球温度(b )干球温度图11981—2010年中国天津湿球温度和干球温度模型参数随阈值的变化Fig.1Model parameters of wet - and dry -bulb tempera -tures with different thresholds in Tianjin of China ,1981—2010用极大似然法估计尺度和形状参数后可得中国天津1981—2010年湿球温度和干球温度分布函数为·776· 天津大学学报(自然科学与工程技术版) 第50卷 第7期10.185WB 25.5()110.185 1.339x G x ⎡−⎤⎛⎞=−−⎜⎟⎢⎥⎝⎠⎣⎦25.5x ≥(2)10.166DB 32.0()110.166 1.948y F y ⎡−⎤⎛⎞=−−⎜⎟⎢⎥⎝⎠⎣⎦ 32.0y ≥ (3)1.2.3 模型检验进一步通过P-P 图、Q-Q 图、重现水平图及密度函数曲线判断模型拟合效果(见图2和图3).P-P 图与Q-Q 图分别表示拟合函数与经验分布的概率取值和分位数的散点图,可见散点大致位于第1象限对角线上.重现水平图是根据拟合函数画出高分位数的曲线及95%置信区间,再画出样本的高分位数散点,图中只有尾部少数几个点落在置信区间外,其他的点都落在95%置信区间内.密度函数曲线与样本频率直方图趋势一致,图2由于湿球温度阈值为25.5℃,天津市近30年历史最高湿球温度值为31.9℃,因此横坐标有观测点的数据范围是[25.5℃,31.9℃].同理可知图3干球温度有观测点的数据范围是[32℃,41℃].随着干球、湿球温度增大,密度函数曲线的概率逐渐减小,且湿球温度变化程度略大于干球温度.除了数据起始点32℃和25.5℃附近,其他区域GPD 概率密度曲线与经验分布函数密度曲线基本重合.以上均说明分布函数拟合效果良好.因此,式(2)和式(3)即为中国天津1981—2010年室外空气湿球和干球极端温度分布函数表达式.(a )P-P 图 (b )Q-Q 图(c )重现水平图 (d )概率密度图图2 1981—2010年中国天津湿球温度GPD 拟合检验图Fig.2 Diagnostic charts of GPD for wet -bulb tempera -tures in Tianjin of China ,1981—2010(a )P-P 图 (b)Q-Q 图(c )重现水平图 (d )概率密度图图31981—2010年中国天津干球温度GPD 拟合检验图Fig.3Diagnostic charts of GPD for dry -bulb tempera -tures in Tianjin of China ,1981—20101.3 室外计算温度确定目前中国夏季空调室外计算温度采用历年平均不保证50h 的干球温度与湿球温度[4-7].本质上是将30年室外气象观测数据以ECDF 的形式给出在概率为99.4%时对应的分位数.因此,借助式(2)和式(3)计算概率为99.4%的参数值即为天津市室外计算湿球和干球温度值.进一步将GPD 法的计算结果与按照规范方法(以下简称“规范法”)的计算值比较(见表2).由表2可知,用本方法计算的空调室外干、湿球温度分别为34.3℃和27.2℃,与“规范法”相比,干球温度稍高0.1℃,湿球温度相等.计算结果初步证明了利用GPD 法确定空调计算温度的可行性.表2 1981—2010年中国天津室外计算温度比较Tab.2Comparison of outdoor design temperatures inTianjin of China ,1981—2010方法空调室外计算干球温度/℃ 空调室外计算 湿球温度/℃GPD 法 34.3 27.2 “规范法” 34.2 27.2差值00.1 02 GPD 法的适用性分析2.1 数据采集频率的适用性限于科技发展水平,20世纪中国大部分台站气象数据采集为每日2:00、8:00、14:00、20:00的4次定时数据.因此,分别基于天津市1981—2010年逐时数据和定时数据确定空调设计温度,以研究2017年7月田 喆等:基于GPD的夏季空调室外计算温度确定方法 ·777·GPD法对数据采集频率的响应.将99.4%概率下计算结果与“规范法”结果比较(见表3).由表3可知,两种方法按照逐时数据和定时数据确定的设计湿球温度差均为0.3℃,设计干球温度采用“规范法”的差值为0.1℃,大于GPD法计算差值.GPD法对数据采集频率具有较好的适应性.表31981—2010年中国天津不同统计基础的室外计算温度Tab.3Outdoor design temperatures on different statis-tical bases in Tianjin of China,1981—2010干球温度/℃湿球温度/℃数据类型GPD法“规范法” GPD法“规范法”逐时数据34.3 34.2 27.2 27.2 定时数据34.3 34.3 26.9 26.9 2.2 气候变化的适用性气候变暖,室外空气湿球温度和干球温度呈一定程度的上升趋势,尤其在20世纪90年代显现出显著性变化.由统计知,1961—2010年中国代表城市年平均干球温度上升趋势明显,速度为0.4~0.5℃/(10a).年平均湿球温度上升幅度略小,约为0.2~0.3℃/ (10a).基于天津市不同统计时间采用GPD法确定室外设计温度,以此验证方法对气候变化的适应性.统计时间分别为1961—1990年、1971—2000年、1981—2010年.由于气候变化,各统计时间数据基础不同,超过阈值的个数以及对应模型参数略有不同,但湿球温度和干球温度GPD阈值相同.天津市不同统计时间GPD概率密度见图4.干球温度以33.8℃为转折点,随着时间推移气候变暖,极端高温小于33.8℃的发生概率逐渐减小,而33.8℃以上的高温发生概率呈缓慢增大趋势.湿球温度因其本身变化范围远小于干球温度,因此概率密度图变化不明显,考察数据后知变化趋势相同,以27.3℃为温度转折点.可见,气候变暖影响了极端温度的概率分布情况,使室外空气图4中国天津各统计时间GPD概率密度Fig.4GPD probability density at different statistical times in Tianjin of China 湿球温度和干球温度更加偏向于高温.进一步计算99.4%概率时各统计时间的空调室外计算温度,如表4所示.随着时间推移,气候变暖,计算温度呈缓慢上升趋势.其中计算干球温度上升幅度大于湿球温度,每滑动10年平均上升为0.35℃.表4中国天津不同统计时间的室外计算温度Tab.4Outdoor design temperatures at different statisti-cal times in Tianjin of China统计时间夏季空调室外计算干球温度/℃夏季空调室外计算湿球温度/℃1981—2010年 34.3 27.2 1971—2000年 33.9 27.1 1961—1990年 33.6 27.1 2.3 气候类型的适用性中国幅员辽阔,地形复杂.各地由于纬度、地理条件不同,气候差异悬殊.不同的气候特征对建筑物的要求也千差万别.因此中国《民用建筑热工设计规范》[20]从建筑热工设计角度出发,将中国分为5个热工区:严寒地区、寒冷地区、夏热冬冷地区、夏热冬暖地区、温和地区.选取1981—2010年各热工区代表城市(哈尔滨、天津、上海、昆明、广州)温度数据,采用GPD法计算其夏季空调室外设计温度,以此验证该方法对气候类型的适用性.各城市GPD函数概率密度见图5.随着湿球温度和干球温度的增高,各城市概率密度逐渐减小,由(a)干球温度(b)湿球温度图51981—2010年中国代表城市GPD概率密度Fig.5GPD probability density of representative cities in China,1981—2010·778·天津大学学报(自然科学与工程技术版)第50卷 第7期于湿球温度波动范围小于干球温度,因此概率密度变化更加显著.图5中昆明、上海、广州的变化率较大,这3个城市极端高温呈密集发生状态.相比之下,哈尔滨和天津曲线变化率较小,反映了这两个城市极端高温的稀疏性.按照极端高温将各城市升序排序为:昆明、哈尔滨、天津、上海、广州,昆明市的极端高温在5个城市中最低,与温和地区气温较低且变化范围小的气候特点相符.而上海和广州极端高温较高,与其地处中国南部并分别属于夏热冬冷地区和夏热冬暖地区有关.进一步计算99.4%概率时各城市空调室外计算温度并与“规范法”计算结果比较(见表5).由表5可知,设计干球温度差值在±0.03℃之间,湿球温度差值在±0.12℃之间.整体来讲与“规范法”计算结果差值不大.因此,GPD法能够适用于不同的气候特征室外计算温度的确定.表5中国代表城市室外计算温度比较Tab.5Outdoor design temperatures of representative cities in China夏季空调室外计算干球温度/℃夏季空调室外计算湿球温度/℃城市GPD法“规范法” 差值 GPD法“规范法” 差值哈尔滨 31.1631.170.0124.34 24.35 0.01 天津 34.3134.30-0.010 27.20 27.19 -0.010上海 35.3235.30-0.020 28.33 28.31 -0.010广州 35.0335.00-0.030 28.42 28.48 0.06 昆明 27.5827.600.0220.98 21.10 0.123 结 语本文采用GPD法确定空调室外计算温度.首先选取30年作为统计时长,采用GPD模型研究室外湿球和干球温度的超阈值观测数据的概率分布规律.然后据此计算对应于历年平均不保证50h概率下的空调室外计算温度.以天津市为例,用GPD模型拟合极值湿球温度和干球温度数据,模型检验图表明函数拟合良好.GPD函数的概率密度图与原始数据的经验分布概率密度图基本吻合.进一步计算不保证50h的设计温度,并与规范方法的设计值进行比较.结果表明,GPD法计算的空调室外计算干球温度稍高于“规范法”温度值,差值为0.1℃,湿球温度相等.为了研究GPD法对数据采集频率的响应,比较天津市1981—2010年逐时数据和每日4次定时数据设计参数计算结果.在99.4%的不保证率下,两统计基础计算的温度最大差值仅为0.3℃,且差值小于“规范法”.GPD法基本不受数据采集频率的影响,能够适用于不同的统计基础.结果表明,随着气候变暖,计算温度呈缓慢上升趋势.每滑动10年,计算干球温度平均上升0.35℃.另外,由GPD法确定的各城市设计温度与“规范法”相比,计算干球温度差值在±0.03℃之间,湿球温度差值在±0.12℃之间.可见GPD法能够很好地适应全国不同气候特征的室外空气温度分析.综上,GPD法可作为确定空调室外计算温度的统计方法.参考文献:[1]刘 斌,杨 昭,朱 能,等. 舒适性与空调系统能耗研究[J]. 天津大学学报,2003,36(4):489-492.Liu Bin,Yang Zhao,Zhu Neng,et al. 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关于夏季空气调节室外空气计算参数的讨论

关于夏季空气调节室外空气计算参数的讨论
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0 引言 2 0世纪以来空调技术的发展很大程度上提高 了人居环境品质。在室内环境营造过程中, 室外气 候条件, 包括室外空气干球温度、 湿球温度 ( 或比 焓) 、 露点温度( 或含湿量) , 都是影响建筑热环境的 重要参数, 这些参数对不同空气处理设备的热湿处 理过程也有直接影响。 干球温度影响围护结构传 热、 设备冷却效果; 当室外大气压力确定时, 湿球温 度与比焓一一对应, 影响冷却塔、 蒸发冷却器等设 备的热湿处理效果; 对于湿度处理设备而言, 与空 气露点直接相关的含湿量则是影响除湿设备效果 的主要空气参数。 因此, 在空调系统设计中, 合理
国家“ 十一五” 科技支撑计划项目( 编号: ) 2 0 0 6 B A J 0 1 A 0 8
的室外空气计算参数至关重要。 目前, 我国采用的夏季空气调节室外空气设计
[ ] 12 参数是《 采暖通风与空气调节设计规范 》 ( 以下
简称《 设计规范 》 ) 中规定的按历年平均不保证 5 0 B J h统 计 的 计 算 干 球 温 度 和 计 算 湿 球 温 度。G [ ] 1 — 《 设计规范》 采用1 — 1 9 8 7 9 5 1 1 9 8 0年气象数据 给出了一些主要城市的干球温度和湿球温度设计 值。 — 设计规 2 0 0 4年 起 施 行 的 G B5 0 0 1 9 2 0 0 3《 [ ] 2 范》 对 室 外 空 气 计 算 参 数 的 规 定 与 G — B J1 9
图1 图中未标出0 ℃以下数据点) 3个城市全年气象数据(
Hale Waihona Puke ( ) 2 0 1 1 1

《空调工程(第3版)》试题答案(19)

《空调工程(第3版)》试题答案(19)

一、填空题(每题1分,共20分)1、局部排风系统由(排风罩)、(风管)、(净化设备)和(风机)等组成。

2、自然通风可分为(有组织的自然通风),(管道式自然通风)和(渗透通风)等形式。

3、空调系统常见的气流组织形式有(上送下回方式)、(上送上回方式)、(中送风方式)、(下送风方式)。

4、风管水力计算方法有(控制流速法)、(压损平均法)、(静压复得法)等。

5、按空调水系统的循环水量的特性划分,可分为(定流量系统)和(变流量系统)。

6、按空调水系统中的循环水泵设置情况划分,可分为(一次泵水系统)和(二次泵水系统)。

7、空调工程中使用的制冷机有压缩式、(吸收式)和(蒸汽喷射式)三种,其中以压缩式制冷机应用最为广泛。

二:名词解释(每题3分,共15分)1、得热量和冷负荷得热量是指某一时刻由外界进入空调房间和空调房间内部所产生的热量的总和;冷负荷是指为了维持室内温度恒定,在某一时刻需要供给房间的冷量。

得热量和冷负荷有时相等,有时不等。

得热的性质和围护结构的蓄热特性决定了两者的关系。

2、空调系统冷负荷是由系统所服务的各空调区的冷负荷和附加冷负荷构成。

3、附加冷负荷系指新风冷负荷,空气通过风机、风管的温升引起的冷负荷,冷水通过水泵、水管、水箱的温升引起的冷负荷以及空气处理过程产生冷热抵消现象引起的附加冷负荷等。

4、空气处理设备空气处理设备是由过滤器、表面式空气冷却器、空气加热器、空气加湿器等空气热湿处理和净化设备组合在一起的,是空调系统的核心,室内空气与室外新鲜空气被送到这里进行热湿处理与净化,达到要求的温度、湿度等空气状态参数,再被送回室内。

5、空气输配系统空气输配系统是由送风机、送风管道、送风口、回风口、回风管道等组成。

它把经过处理的空气送至空调房间,将室内的空气送至空气处理设备进行处理或排出室外。

三:简单题(每题5分,共20分)。

湿球温度计算方法研究

湿球温度计算方法研究
值 ;y为实测序 列均值 ;n为资料序列长度 。
0 6 .2 6
05 4 . 8
球状干涅表 i 通风速度 04 / ) .m s
柱 状干湿表 ( 通风 速度 04 / ) .m s 现用百叶箱球状 干湿表 ( 风 速 度 08 s) 通 m/

0 5 .7 8
0 1 .5 8 0 74 97
饱 和水汽 压采 用世 界气象 组织 推荐 的戈 夫一 格雷 奇
( o f G a c )公式 。纯水平 液面饱和 水汽压的计算 公 G f- r th
干湿表类型及通风速度 通风干湿表 f 通风速度 25 / .m s)
Ai 1 ( 一1) × 0 ℃ 湿球未结冰 湿 球结冰
∑【( )) v ’】 (z j
DC =1 : —— 一 _ —●
∑ (一 o
() 5
式 中:D 为确 定性系数; ( 为实测值 ; Y( 为计算 c f ) c) i
关 键 词 :湿球 温度 ; 干球 温度 ; 对 湿 度 ; 定性 系数 相 确
中图分 类 号 : 4 2 P 1

文 献 标识 码 : A
文章 编 号 : 0 9 2 7 2 1 ) 0 0 4 — 2 1 0 - 3 4( 0 1 1 - 02 0

问题 提 出
《 力 工 程 水 文 技 术 规 程 ( L T 0 4 1 9 ) 》 中 规 电 D / 58— 98
湿 球温度计算方法研究
张 磊 杨 亚 东 田文文 李 静
( . 南省 众 慧 电力 工程 咨询 有 限责任 公 司; . 南省 电力勘 测设 计 院 , 南 郑 州 4 0 0 ; 1河 2河 河 5 0 7 3 燕 山大 学信 息科 学与 工程 学 院 , . 河北 秦皇 岛 0 6 0 6 0 4)
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判断假设干球温度下的含湿量dx 与干球温度下 的 含湿量d 的接近程度。当假设干球温度下的含湿
试 算 法 求 解 湿 球 温 度 的 步 骤 为 :先 假 设 一 个 湿 球温度值tx* ,依据式(6)计 算 出 假 设 的 湿 球 温 度 对 应的饱和大气 压 pw*sx,之 后 通 过 式 (4)计 算 出 湿 球
专业论坛
暖通空调 HV&AC 2015年第45卷第4期
2 1
基于计算法的夏季空调室外 计算湿球温度探讨*
西安建筑科技大学 霍旭杰☆ 杨 柳△ 耿 烨
摘要 依据 ASHRAE手册,分别采用试算法、牛顿迭代法及经验系数法计算了我国严寒地 区、寒冷地区、夏热冬冷地区、夏热冬暖地区以及温和地区的5个典型代表城市的夏季空调室外计 算 湿 球 温 度 ,对 比 了 现 行 规 范 中 各 城 市 相 对 应 的 设 计 参 数 。 结 果 表 明 ,采 用 试 算 法 和 牛 顿 迭 代 法 统计夏季空调室外计算温度时,其统计结果与现行规范中设计参数的相对误差范围为 1.25%~ 2.98% ;采 用 经 验 系 数 法 统 计 夏 季 空 调 室 外 计 算 温 度 时 ,其 统 计 结 果 与 现 行 规 范 中 设 计 参 数 的 相 对 误 差 范 围 为 1.16% ~2.19% 。 此 外 ,采 用 湿 球 温 度 计 算 法 统 计 夏 季 空 调 室 外 计 算 湿 球 温 度 时 , 其 统 计 结 果 的 比 焓 与 查 图 法 所 得 设 计 参 数 比 焓 较 为 接 近 ,可 用 于 湿 度 控 制 系 统 及 空 调 系 统 的 设 计。认为湿球温度计算法可应用于夏季空调室外计算湿球温度的统计中。





湿

d* sx
,最




(1)或

(2)计

出假设湿球温度下的干球 温 度 含 湿 量 dx;此 外,通
过式(5)计 算 出 干 球 温 度 下 的 饱 和 大 气 压 pws,然
后通过式(3)计算出干球温度下的含湿量 d。 最后
2 ASHRAE 手 册 中 湿 球 温 度 的 计 算 方 法 2.1 试 算 法
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温度tx* 即 为 所 求 的 湿 球 温 度t球 温 度 下 的 含 湿 量dx,直到其无 限 接 近 干 球 温 度 下 的 含 湿 量 d 为 止。
量dx 无限接近干 球 温 度 下 的 含 湿 量 d 时,在 一 定 的误差范 围 内,可 认 为 假 设 干 球 温 度 下 的 含 湿 量 dx 等 于 干 球 温 度 下 的 含 湿 量 d,相 应 地 假 设 湿 球
2015(4)
霍 旭 杰 ,等 :基 于 计 算 法 的 夏 季 空 调 室 外 计 算 湿 球 温 度 探 讨
关键词 湿球温度 试算法 牛顿迭代法 经验系数法 夏季空调室外计算湿球温度
Discussion on outdoor design wet-bulb temperature for summer air conditioning based on calculation method
By Huo Xujie★ ,Yang Liu and Geng Ye
目 前 湿 球 温 度 的 计 算 方 法 主 要 分 为 两 类 ,我 国 采用经验系 数 法 计 算 湿 球 温 度[2];美 国 ASHRAE 手册中列举了湿球温度的计算公式 。 [3] 其中,饱 和 水 蒸 气 压 力 采 用 计 算 精 度 较 高 的 Hyland and Wexler[4-5]及IAPWS公式[6-7],但 对 湿 球 温 度 方 程 并未列举出具体的数值求解步骤。
* 国家杰出青年科学基 金 资 助 课 题 (编 号:51325803);国 家 科
技 支 撑 计 划 课 题 (编 号 :2014BAJ01B01)
的4次定时观测数据统计出设计参数。因而高效
准确的湿球温度确定方法对室外气象参数的统计
结 果 ,尤 其 是 对 夏 季 空 调 室 外 计 算 湿 球 温 度 统 计 结
当湿球温度t* 在冰点以上时,
d=
(2 501-2.326t* )ds* -1.006(t-t* ) 2 501+1.86t-4.186t*
(1)
当湿球温度t* 在冰点以下时,
d=
(2 830-0.24t* )ds* -1.006(t-t* ) 2 830+1.86t-2.1t*
(2)
含湿量与大气压存在以下关系:
获得的统计结果用于湿度控制系统以及空调系统 设计的可行性。
1 ASHRAE 手 册 中 湿 球 温 度 的 计 算 公 式 求解湿球温度t* 需要的 基 本 参 数 为 干 球 温 度
t、相对湿度φ 及大气压力p,涉 及 的 变 量 主 要 有 干 球温度下的饱和 大 气 压 pws、湿 球 温 度 下 的 饱 和 大 气压pw*s、干球温度下的含 湿 量 d 及 湿 球 温 度 下 的 含湿量ds* ,湿球温度可采用式(1)或式(2)求解。
果具有重要意义。
☆ 霍旭杰,男,1986年12月生,在读博士研究生 △ 杨柳(通信作者)
710055 西安建筑科技大学建筑学院 (029)82205390 E-mail:yangliu@xauat.edu.cn 收 稿 日 期 :2014-07-24 修 回 日 期 :2014-08-22
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暖通空调 HV&AC 2015年第45卷第4期
(5)
[ p* ws
= exp t*
+C2783.15+C9
+C10(t*
+273.15)+C11(t*
+273.15)2 +
] C12(t* +273.15)3 +C13ln(t* +273.15)
(6)
式(5),(6)中 C8,C9,C10,C11,C12,C13分 别 为 计 算 系 数 ,C8 = -5.800 220 6×103 ,C9 =1.391 499 3, C10=-4.864 023 9×10-2,C11 =4.176 476 8× 10-5,C12=-1.445 209 3×10-8,C13=6.545 967 3。
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查图法确定湿球温度能够直观地显示出干球 温 度 、相 对 湿 度 以 及 含 湿 量 等 参 数 ,使 用 方 便 ,但 数 据精度不高且使用效率较低。湿球温度计算法则 具 有 较 高 的 计 算 效 率 与 计 算 精 度 ,但 对 专 业 人 员 要 求 高 ,难 以 普 及 。 在 夏 季 空 调 室 外 计 算 湿 球 温 度 的 统计 中,仍 延 续 TJ 19—1975《工 业 企 业 供 暖 通 风 和空气调节设计 规 范 》给 出 的 统 计 方 法 。 [1] 而 GB 50736—2012《民用建 筑 供 暖 通 风 与 空 气 调 节 设 计 规范》(以下简称《规 范》)只 是 更 新 数 据,并 未 改 变 统计方法 。 [1] 因此,本文主要研究湿球温度计 算 法 用 于 统 计 夏 季 空 调 室 外 计 算 湿 球 温 度 的 可 行 性 ,以 及其统计结果对湿度控制系统以及空调系统设计 的影响。
★ Xi’an University of Architecture and Technology,Xi’an,China
0 引 言 湿球温度是建筑室外设计计算参数统计的基
础 气 象 数 据 ,是 建 筑 空 调 设 计 及 建 筑 能 耗 分 析 的 关 键 参 数 之 一 。 其 中 ,夏 季 空 调 室 外 计 算 湿 球 温 度 主 要用于湿度 控 制 系 统 以 及 空 调 系 统 的 设 计 。 [1] 在 夏 季 空 调 室 外 计 算 湿 球 温 度 的 统 计 中 ,必 须 首 先 确 定 湿 球 温 度 下 限 的 统 计 范 围 ,再 利 用 我 国 气 象 台 站
本文 分 别 选 择 试 算 法 和 牛 顿 迭 代 法 求 解 ASHRAE 手册中的湿 球 温 度 方 程,同 时 采 用 经 验 系数法计算湿球温度。通过3种湿球温度计算法 分 别 确 定 我 国 严 寒 地 区 、寒 冷 地 区 、夏 热 冬 冷 地 区 、 夏热冬暖地区以及温和地区的5个典型代表城市 的湿球温度统 计 下 限 范 围,利 用 1970—2000 年 各 城市的湿 球 温 度 实 测 数 据,依 据 历 年 平 均 不 保 证
50h的统计方法得出 5 个典型代表城市的夏季 空 调 室 外 计 算 湿 球 温 度 ,比 较 了 其 与 《规 范 》中 对 应 的 各 城 市 设 计 参 数 的 绝 对 误 差 和 相 对 误 差 ,分 析 了 计 算 精 度 所 引 起 的 比 焓 变 化 ,探 讨 了 湿 球 温 度 计 算 法
d =0.621 945 pws p -pws
ds* =0.621 945pp-w*ps w*s 式(3),(4)中
(3) (4)
[ pws =expt+2C783.15+C9 +C10(t+273.15)+C11(t+273.15)2 +
] C12(t+273.15)3 +C13ln(t+273.15)
Keywords wet-bulb temperature,trial method,Newton iteration method,empirical coefficient method,outdoor design wet-bulb temperature for summer air conditioning
Abstract According to 2009 ASHRAE handbook,selects five typical cities in severe cold,cold,hot summer and cold winter,hot summer and warm winter and mild zones for calculating outdoor design wet- bulb temperature for summer air conditioning using trial method,Newton iteration method and empirical coefficient method,respectively.Compares them with the corresponding design parameters in current design code.The result shows that the relative error range of the temperature is 1.25% to 2.98% using both trial method and Newton iteration method,and 1.16% to 2.19% using empirical method.Besides, when web-bulb temperature calculation method is used to perform statistical analysis for outdoor design wet- bulb temperature for summer air conditioning,the enthalphy obtained from statistics is close to that gained from diagram method,which can be used in the design of humidity control systems and air conditioning systems.Therefore,the calculation method of wet-bulb temperature can be used in statistics of outdoor design wet-bulb temperature for summer air conditioning.
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