应用BP神经网络的管式间接-直接复合式蒸发冷却空调机组性能预测

为了减少空调机组性能实验的次数,利用已有复合式蒸发冷却空调机组测出的实验数据为训练样本,采用BP神经网络的方法,训练预测了机组混合运行管式间接段和直接段的送风干球温度、湿球温度及热湿交换效率,并和实验测定值进行比较;结果显示:送风干球温度的平均相对误差为1.86%,送风湿球温度的平均相对误差为2.52%,热湿交换效率的平均相对误差为1.47%,验证了BP神经网络在蒸发冷却机组的性能预测中具有很好的适应性,在训练次数大约为1600时,达到了设定的目标精度要求。

两级蒸发冷却空调机组运行中的问题及改进措施

本文介绍了两级蒸发冷却空调的原理,分析了两级蒸发冷却空调的在实际应用中的优点,针对空调机组实际运行中管式间接段出现的二次风机上方出现较大水雾问题、换热后的喷淋水在接水盘四溅、椭圆换热管出现无淋水、椭圆换热管模块一次出风口出现渗水滴等问题进行分析并提出相应的改进措施,供有关设计、施工及管理人员参考。