期刊文献+

湿式机械通风逆流冷却塔冷却能力检测 被引量:3

Cooling capacity testing of wet mechanical-draft counter-flow cooling tower
下载PDF
导出
摘要 依据机械通风冷却塔工艺设计规范和冷却塔的测试规程,对设计单位未给出其设计热力性能曲线的冷却塔,通过实际测试与Excel编程对设计规范和测试规程中提到的性能参数计算公式进行了验证,特别是对其冷却数Ω(特征数)的计算方法进行了深入研究,对测试规程中模糊的术语进行了阐述。 Based on the design standards and testing regulations for the mechanical draft cooling tower,for the cooling towers with their thermal performance curves not provided by designers,verifies the referred parameter formulas in design standards and testing procedures by practical testing and Excel programming.Especially makes a profound study on the calculation method of the cooling number Ω(a characteristic number) and clarifies some ambiguous terms in the testing regulation.
出处 《暖通空调》 北大核心 2011年第9期79-81,共3页 Heating Ventilating & Air Conditioning
基金 北京市科技计划资助项目(编号:D08040902890802)
关键词 逆流冷却塔 冷却能力 冷却数 测试规程 气水比 countercurrent cooling tower cooling capacity cooling number test regulation gas-water ratio
  • 相关文献

参考文献3

  • 1西安建筑科技大学.CECS118-2000冷却塔验收测试规程[s].北京:中国标准出版社,2000.
  • 2东北电力设计院.DLT1027-2006工业冷却塔测试规程[S].北京:中国电力出版社,2007.
  • 3中国工程建设标准化协会化工分会.GBT50392-2006机械通风冷却塔工艺设计规范[S].北京:中国计划出版社,2007.

同被引文献21

  • 1郑水华,金台,罗坤,唐磊,易超,樊建人.逆流式自然通风冷却塔热力性能的三维数值模拟[J].中南大学学报(自然科学版),2013,44(9):3898-3903. 被引量:6
  • 2吴建国,张培建,瞿国庆,陆平.基于特征模型的冷却塔监控装置设计[J].电力自动化设备,2006,26(10):67-69. 被引量:1
  • 3Panjeshahia M H, Ataei A, Gharaie R, et al. Optimum design of cooling water systems for energy and water' conservation[J]. Chemical Engineering Research and De- sign, 2009(87 ) : 200-209.
  • 4Merkel F. Verdunstungskuhlang[D]. Berlin:VDI Forschun gsarbeiten, 1925: 12-28.
  • 5Jaher H, Wehb R L. Design of cooling towers by effectiveness-NTU method[J]. Heat Transfer, 1989 ( 111 ) : 837-843.
  • 6Poppe M, Rogener H. Bereehnung von ruckkuhlwerken[M]. Berlin: VDI-Warmeatlas, 1991 : 1-15.
  • 7Kloppers J C, Kroger D G. Cooling tower performance evaluation:Merkel, Poppe, and e-NTU methods of anal- ysis(J]. Engineering for Gas Turbines and Power,2005(127): 1-7.
  • 8谭小卫,叶季衡,刘桂雄,等.一种冷却塔热力性能在线智能监测系统[P].国家实用新型(专利号:ZL2012202609345),2012.
  • 9Qi A, Liu Z Y, Li D D. Prediction of the performance of a shower cooling tower based on projection pursuit regres sion[J]. Applied Thermal Engineering,2008(28): 1031-1038.
  • 10Hosoza M, Ertunc H M, Bulgurcu H. Performance prediction of a cooling tower using artificial neural net- work[J]. Energy Conversion and Management,2007(48): 1349-1359.

引证文献3

二级引证文献12

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部