网站首页  词典首页

请输入您要查询的论文:

 

标题 湿空气物理性质计算的算法思想
范文

    【摘要】大气压力、干球温度、湿球温度、相对湿度、露点温度、含湿量、焓值、水蒸气分压及饱和水蒸气分压等,是空调设计的重要指导参数。本文在大气压固定,已知任意两个参数基础上,分别建立其它参数的计算方程。

    【关键字】干球温度;湿球温度;相对湿度;露点温度;含湿量;焓值;水蒸气分压;饱和水蒸气分压

    1 引言

    空气,实则是干空气与水蒸气混合体,湿空气中水蒸气含量虽少,但作用极大,空调任务之一,就是调节空气中的水蒸气量。在空调设计中,大气压力、干球温度、湿球温度、相对湿度、露点温度、含湿量、焓值、水蒸气分压及饱和水蒸气分压等参数,有重要指导意义。本文在大气压固定,已知任意两个参数基础上,分别建立其它参数的计算方程。

    2 空气状态参数计算公式

    【公式1】湿空气热力学温度T = 273.15 + t;

    【公式2】湿空气饱和水蒸气分压Pq.b = f(T)

    1)t = -100~0℃:

    ln(Pq.b) = c1 / T + c2 + c3 * T + c4 * T2 + c5 * T3 + c6 * T4 + c7 * ln(T)

    2)t = 0~200℃:

    ln(Pq.b) = c8 / T + c9 + c10 * T + c11 * T2 + c12 * T3 + c13 * ln(T)

    式中,

    c1 = -5674.5359; c2 = 6.3925247; c3 = -0.9677843 * 10-2;

    c4 = 0.62215701 * 10-6; c5 = 0.20747825 * 10-8; c6 = -0.9484024 * 10-12;

    c7 = 4.1635019; c8 = -5800.2206; c9 = 1.3914993;

    c10 = -0.04860239; c11 = 0.41764768 * 10-4; c12 = -0.14452093 * 10-7;

    c13 = 6.5459673

    【公式3】湿空气露点温度tl,α = ln(Pq):

    tl = -60~0℃时,tl = -60.45 + 7.0322*α + 0.37*α2

    tl = 0~70℃时,tl = -35.957 - 1.8726*α + 1.1689*α2

    【公式4】湿空气相对湿度φ = Pq / Pq.b * 100%;

    【公式5】湿空气含湿量d = 622 * Pq / (P - Pq);

    【公式6】湿空气的焓h = 1.01 * t + 0.001 * d * (2500 + 1.84t);

    备注:t为干球温度,Pq为水蒸气分压力,P为大气压,ts为湿球温度。

    其中,公式2、公式3是前人在实验过程中,根据实验数据拟合出来的,即按右边的式子可以粗略计算左边的结果,反推则不能成立。如此,直接套用公式,若已知干球温度、含湿量,仅可计算饱和水蒸气分压、水蒸气分压、露点温度、相对湿度、焓值,无法计算湿球温度。然而,利用计算机的算法思想,可以推导出各参数结果。以下则给出日常工作中总结的经验计算方法。

    3 已知湿球温度计算焓值

    【经验算法1】已知湿球温度计算焓值。在理想情况下,湿空气在水蒸气饱和时,湿球温度对应的焓值与干球温度对应的焓值相等。基于此,则在已知湿球温度,可以计算焓值。

    1)根据湿球温度ts,使用公式2,计算饱和水蒸气分压Pq.b.s = f(273.15 + ts);

    2)根據饱和水蒸气分压Pq.b.s,使用公式5,计算含湿量ds = 622 * Pq.b.s / (P - Pq.b.s);

    3)使用公式6,计算焓值h = 1.01 * ts + 0.001 * ds * (2500 + 1.84ts)。

    4 已知焓值、相对湿度计算含湿量

    【经验算法2】已知焓值、相对湿度计算含湿量。反推公式4、5,含湿量d1 = 622 * Pq.b * φ / (P - Pq.b * φ)。反推公式6,含湿量d2 = (1000 * h - 1010 * t) / (2500 + 1.84 * t)。t为变量,使用递归思想,逐步偏移t值以致d1 ≈ d2,则可以计算含湿量。具体计算思路如下:

    1)初始化温度t;

    2)启用while循环,循环体中执行步骤3~7;

    3)根据温度t计算饱和水蒸气分压Pq.b. = f(273.15 + t);

    4)根据水蒸气分压计算含湿量d1 = 622 * Pq.b * φ / (P - Pq.b * φ);

    5)根据焓值h、温度t计算含湿量d2 = (1000 * h - 1010 * t) / (2500 + 1.84 * t);

    6)偏移t值,以固定偏移量递减,如 偏移量取值0.1;

    7)计算d1 – d2绝对值v,若v 值足够小,表示含湿量d1已然求出,此时跳出循环,否则继续执行步骤3~7。

    5 已知焓值计算湿球温度

    【经验算法3】已知焓值计算湿球温度。湿空气的水蒸气饱和时,即相对湿度φ = 100%,可以在经验算法2基础上,先求出含湿量d,再反推公式6,温度t = (1000 * h - 2500 * d) / (1010 + 1.84 * d),即可计算湿球温度。

    6 程序设计

    采用C#编程语言,在已知焓值、相对湿度前提下,给出其它各参数计算的详细编码,如下:

    double tg; //干球温度

    double ts; //湿球温度

    double tl; //露点温度

    double Pq.b; //饱和水蒸气分压

    double Pq; //水蒸气分压

    double φ; //相对湿度

    double d; //含湿量

    double h; //焓值

    double P; //大气压

    //根据温度求饱和水蒸气分压

    double Get Pq.bBYt(double t)

    {

    double T = 273.15 + t;

    double c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7;

    if (-100 <= t && t < 0)

    {

    c1 = -5674.5359;

    c2 = 6.3925247;

    c3 = -0.9677843*Math.Pow(10, -2);

    c4 = 0.62215701*Math.Pow(10, -6);

    c5 = 0.20747825 * Math.Pow(10, -8);

    c6 = -0.9484024 * Math.Pow(10, -12);

    c7 = 4.1635019;

    }

    else if (0 <= t && t <= 200)

    {

    c1 = -5800.2206;

    c2 = 1.3914993;

    c3 = -0.04860239;

    c4 = 0.41764768 * Math.Pow(10, -4);

    c5 = -0.14452093 * Math.Pow(10, -7);

    c6 = 0;

    c7 = 6.5459673;

    }

    return Math.Exp(c1 / T + c2 + c3 * T + c4 * Math.Pow(T, 2) + c5 * Math.Pow(T, 3) + c6 * Math.Pow(T, 4) + c7 * Math.Log(T));

    }

    //根据焓值、相对湿度求含湿量

    double GetdBYhANDφ(double h, double φ)

    {

    double t = 65, d1, d2, Pq ,v;

    while (true)

    {

    Pq = Get Pq.bBYt(t) * φ;

    d1 = 622 * Pq / (P - Pq);

    d2 = (1000 * h - 1010 * t) / (2500 + 1.84 * t);

    v = Math.Abs(d1 - d2);

    t -= 0.1;

    if (v <= 0.1 || t < -50)

    {

    break;

    }

    }

    return d1;

    }

    //根据水蒸气分压计算露点温度

    double GettlBY Pq (double Pq)

    {

    double α = Math.Log(Pq);

    double t1 = -60.45 + 7.0322 * α + 0.37 * Math.Pow(α, 2);

    if (t1 >= 0)

    {

    t1 = -35.957 - 1.8726 * α + 1.1689 * Math.Pow(α, 2);

    }

    return t1;

    }

    d = GetdBYhANDφ(h, φ);

    tg = (1000 * h - 2500 * d) / (1010 + 1.84 * d);

    Pq = P * d / (622 + d)

    Pq.b = Pq / φ * 100%;

    ts = GetdBYhANDφ(h, 100%);

    tl = GettlBY Pq(Pq);

    根據上述编码,设计并绘制了焓湿图,如下图示意:

    7 结语

    已知任意两个状态参数,可以计算其它参数,本文举例采用计算机的递归算法思想。在空调设计中,能用于指导快速绘制焓湿图。本文给出了日常工作中总结的经验计算方法,经验证可行,计算结果准确,误差小,现已使用在实际产品上。

    参考文献

    [1] 陆耀庆,实用供热空调设计手册第二版[M].北京:中国建筑工业出版社,2007.

    [2] 赵荣义,等.空气调节(第三版)[M].北京:中国建筑工业出版社,1994.

    [3] 纪威,杨萱.湿空气热物理性质计算方程[J].暖通空调,1996(3):16-19.

    * 作者简介:罗晓(1987 - ),男,项目经理,主要从事空调控制系统设计。

随便看

 

科学优质学术资源、百科知识分享平台,免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。

 

Copyright © 2004-2023 puapp.net All Rights Reserved
更新时间:2025/3/22 20:12:42