生物能制冷机的研制与技术经济分析

来源 :广东工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:huaweihbl999
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着世界人口的增长和经济的快速发展,环境污染和能源短缺已成为两大难题。人们生活水平不断提高制冷需求也在不断上升,市场上基本都是采用电驱动压缩式制冷设备,而这类设备采用的氯氟烃类制冷剂会对臭氧层造成破坏,加剧温室效益,而吸收式制冷技术采用的是自然工质对,且具有运动部件少,结构简单等优势,近年来逐渐受到重视。我国是传统的农业大国,绿色生物质资源非常丰富,在农村地区秸秆类生物质由于没有好的利用途径,大多数基本在田间进行焚烧,产生的浓烟污染环境。基于此,提出将生物质和吸收式制冷技术相结合的生物能制冷机的概念,通过在高温燃烧器中燃烧生物质燃料产生热量驱动制冷机的来进行制冷,既避免燃烧产生浓烟又提高了能源的利用率。国内市场上暂时还没有该类产品,根据各部件的设计和理论计算,先生产出样机,然后搭建测试平台,分析影响制冷机性能的各个因素,不断改进,满足市场要求。测试主要采用实验的方法和控制变量法,依次对各个影响因素进行分析,包括:发生器处温度以及保温措施的影响、氨水浓度的影响、压强的影响、环境温度的影响。分析各个参数变化,并绘制出相应的变化曲线,为后面进一步的性能改进提供参考。结果表明:对于发生器与精馏器之间气泡泵采取保温措施非常重要,且精馏器入口温度在100℃左右时,制冷效果比较佳;氨水浓度对制冷机的COP有比较明显的影响,氨水的最佳浓度应控制在30%至35%之间;在16个大气压到22个大气压范围内系统COP随着压强的增大而减小,最低制冷温度随着压强的增大而增大;环境温度在15℃到24℃变化时对系统COP的影响比较小,随着环境温度的升高COP有非常小幅度的降低。根据测试总结的规律,生物能制冷机在精馏器入口温度100℃左右,氨水浓度35%,内部压强18个大气压,环境温度15℃的情况下COP值为0.24左右。通过对蒸发器部位和发生器部位的优化改进,系统COP提高了8.3%达到0.26左右,可以达到要求。进行成本分析,相比较压缩式制冷机生物能制冷机一年可节约54%的用电成本,经济效益显著。
其他文献
随着智能制造业和工业4.0的不断发展,机器人正逐渐应用于复杂的装配任务,然而传统机器人技术难以满足实际应用需求。近年来,在人工智能技术取得不断突破前提下,业界和学界都在探索如何通过人工智能技术实现机器人自主装配作业。当前已有机器人自主装配技术严重依赖于固定的装配动作或预设过程。存在装配成功率低、任务泛化性不足和环境适应性差等瓶颈问题。鉴于此,本文基于多模态感知技术与深度强化学习理论,开展基于多模态
短期电力负荷预测(Short-term load forecasting,STLF)在电力系统的自动化控制、电力安全、市场运营、调度方案优化等方面发挥着重要作用,其预测范围一般为提前1天~1周。由于电力负荷序列本身的非线性、非平稳等特征以及各种影响因素对负荷的复杂影响,很难实现高精度的短期负荷预测。本文提出一种结合相似日选择(Similar Day Selection,SD)、变分模态分解(Var
随着互联网技术的高速发展以及互联网与人类生活融合的不断加深,网络在给人们带来各种便利的同时,人们所面临的网络安全问题也越来越多样:从盗取系统管理员密码、窃取私人信息与隐私,到攻击学校、政府、医院等单位服务、信息系统,破坏了系统机密性,完整性与可用性,造成社会巨大经济损失。因此网络入侵检测技术的研究也越发必要。随着深度学习理论的提出,深度学习算法在不同领域发挥着不可替代的作用,在入侵检测领域也发展迅
复杂网络主要是由若干个节点和节点之间关系所组成。在我们的现实世界中,各个领域的关系网络,包括数据、物理、生物学和电子计算机等都已经被抽象出来,形成许许多多的复杂网络。有研究结果表明,社区内部形成的网络结构在复杂的大型社交网络中普遍存在。社区发现作为目前主要研究复杂网络的关键技术和核心问题,可以通过检测各种复杂网络的潜在模型,实现进一步的应用研究,其中重叠社区是社区发现过程中的一个核心部分,对复杂网
在科技飞速发展的今天,智能、便捷已然成为时代的需求,智能车也因此而受到广泛关注。随着智能车技术的发展,智能车系统日趋复杂,对智能车和道路环境进行精确建模的难度越来越高,而传统的智能小车控制方法要求建立精确的数学模型,这给智能车的发展带来极大的挑战。与传统控制方法不同,强化学习无需知晓智能车系统的精确模型,通过交互试错的方式进行训练,在智能体与环境交互的过程中,不断学习控制策略,进而实现控制目标。本
在国家相关经济及购房限制等政策性调控之下,我国施工企业施工项目开发得到一定抑制,越来越紧张的市场竞争环境,使得许多施工企业竞争力有所下降。加上新冠疫情影响,国内经济受到较大冲击,这些变化使国内建筑公司处于更严峻的生存环境。为提升自身竞争力,建筑公司开始探索新的路径。能提升建筑公司竞争力的其中一条路径为采购管理,但当前我国建筑公司的采购管理现状并不乐观,存在一些问题亟待改善,只有设计和完善采购管理系
信息物理融合系统(Cyber-Physical systems,CPS)是工业物联网的基本组成部分,在“工业4.0”和“中国制造2025”中扮演着至关重要的角色。它通过使用传感器、计算机和网络技术,将信息系统和网络系统有效的整合起来。近年来,随着工业化和信息化的深度融合,CPS应用高速增长,但CPS的安全防护技术的研究较为缓慢,CPS的安全面临着严峻挑战。入侵检测是一种主动的防御技术,被广泛应用于
双足机器人因体型结构与人类高度相似更易融入人类社会,因此目前已成为了当前机器人领域最前沿的课题之一。双足机器人的稳定步行作为最基础的模仿人类的行为方式,具有非常广泛的应用前景,引起了国际众多学者以及高新技术企业的关注。但其具备自由度较高、机械结构复杂以及耦合性高的特点,双足机器人如何实现平滑及稳定的步行是所有足式机器人研究领域中的热点以及难点。机器人在行走过程中,步行稳定控制研究不仅能够帮助人类更
地址事件表示(Address Event Representation,AER)视觉传感器在采集视觉信号时仅检测像素的亮度变化,因而具有低功耗、低延迟和宽动态范围等优点,在机器人、自动驾驶、军事、航天等领域有着非常重要的应用价值。AER传感器输出的事件流具有稀疏性和异步性,传统基于图像帧的计算机视觉方法无法直接应用。对于AER数据的处理,需要研究专门的事件流数据表示方法和目标分类算法。在众多事件流
人体姿态估计是计算机视觉中一个重要的研究方向,根据输入的图片或视频文件,捕捉行人每个关节点的位置。姿态估计在生活娱乐、交通安全、安防监控方面扮演重要的角色。当前单人姿态估计取得了比较好的成果,但是多人姿态估计面临着许多的挑战。在复杂场景中,一是图片中同时存在尺寸过大和过小的行人,二是拥挤场景中行人之间的关节点相互遮挡,这两种场景中的姿态估计准确率有待提升。针对上述复杂环境中出现的多人姿态估计问题,