CN106765744A - 确定供水降温时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种确定供水降温时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法，包括步骤：根据辐射供冷空调系统实际运行条件，确定辐射板表面温度变化的影响因素及各因素的变化范围；根据确定的辐射板表面温度变化规律的影响因素及各因素的变化范围，运用ANSYS软件模拟不同影响因素下供水降温时辐射板表变温度变化情况，获取样本数据；基于SAS软件，运用统计分析程序样本数据回归分析，获得供水降温时辐射板表面温度变化预测模型。本发明回归分析获得的预测结果准确性较高，控制系统简单，可以实现实时控制，适宜在居住建筑供暖系统控制中应用。

Description

确定供水降温时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法
技术领域
本发明属于辐射供冷技术领域，具体涉及确定供水降温时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法。
背景技术
辐射供冷空调系统与传统空调系统相比，具有舒适性好，无吹风感，无噪音，室内温度场分布均匀，节能的优点。辐射供冷空调系统实现了温湿度独立控制，解决了温湿度耦合造成的能源浪费问题。在相同的热湿环境下，采用辐射供冷空调系统，人体热舒适感相同的前提下，可以提高室内设计温度1-2℃。目前，我国辐射供冷空调系统的供水温度一般为16℃，回水温度为18℃，因此，辐射供冷空调系统为低品位冷源的利用提供了可能，展现了其节能的优势。基于辐射供冷空调系统节能与舒适的优势，解决环境问题，响应国家建立资源节约型与环境友好型的战略，辐射供冷空调系统成为低能耗建筑和绿色建筑的首选空调系统形式之一，具有广阔的应用前景。
与传统空调系统相比，辐射供冷空调系统拥有大面积的冷辐射表面，因此结露是其最大的问题。在辐射供冷空调系统中，为了防止冷辐射面出现结露，辐射板表面温度与贴附层露点温度需要一定的温差，即安全温差。当辐射板表面温度与贴附层露点温度之差小于设定的安全温差时，辐射空调系统的冷表面就会出现结露的风险。在实际的辐射供冷空调系统中，安全温差已经设定，一般固定不变，当室内湿负荷突然增加时，需提高供水温度或调节流量来防结露，当运行稳定后，辐射板表面温度与贴附层露点温度之差大于安全温差时会造成能源浪费。因此，在研究辐射供冷房间湿量扩散特性、湿度分层特性以及贴附层露点温度动态变化的基础上，有必要揭示为防结露提高供水温度，系统达到稳定后再降低供水温度时辐射板表面温度变化规律，为降低供水温度防结露提供技术支持。
发明内容
本发明的目的在于解决上述的技术问题而提供一种确定供水温度降低时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
确定供水降温时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法，包括以下步骤：
1)根据辐射供冷空调系统实际运行条件，确定辐射板表面温度变化的影响因素及各因素的变化范围；
2)根据步骤1)确定的辐射板表面温度变化规律的影响因素及各因素的变化范围，运用ANSYS软件模拟不同影响因素下供水温度降低时辐射板表变温度变化情况，获取样本数据；
3)基于SAS软件，运用统计分析程序对步骤2)获得的样本数据进行回归分析得到供水温度降低时辐射板表面温度变化预测模型。
步骤1)中，所述辐射板表面温度变化的影响因素包括室内环境温度ta、外窗内表面温度twin、非供冷内表面平均温度taverage。
其中，所述供水温度降低时辐射板表面温度变化预测模型如下：
tp＝-1.82173e-τ+0.30414ta+0.15160taverage+0.02339twin+0.42719Δtw+9.34133
tp为辐射板表面温度，单位℃，
τ为辐射板供水温度降低后的时间τ∈[0,40]，单位min，
ta为室内环境温度，单位℃，
twin为外窗内表面温度，单位℃，
taverage为非供冷表面平均温度，单位℃，
Δtw为供水温度变化，单位℃。
本发明通过根据辐射供冷空调系统实际运行条件，确定辐射板表面温度变化的影响因素及各因素的变化范围，然后运用ANSYS软件模拟不同影响因素下供水降温时辐射板表变温度变化情况，获取样本数据，再基于SAS软件，运用统计分析程序对获得的样本数据进行回归分析，确定预测模型以获得供水降温时辐射板表面温度变化规律，回归分析获得的预测结果准确性较高，控制系统简单，可以实现实时控制，适宜在居住建筑供暖系统控制中应用；运用本预测模型可以实现在为防结露提高供水温度，当系统达到稳定后，辐射板表面温度与贴附层露点温度之差大于安全温度时，有效确定降低供水温度的最佳时间，以降低辐射板表面温度以防结露，从而充分发挥辐射空调的供冷能力，减少能量浪费。
附图说明
图1为辐射供冷系统示意图；
图2为供水温度降低时辐射板表面温度随时间的变化曲线图。
具体实施方式
下面，结合实例对本发明的实质性特点和优势作进一步的说明，但本发明并不局限于所列的实施例。
参见图1所示，本发明所述辐射供冷系统，包括辐射板，与所述辐射板的循环水路连接的板式换热器4，其中板式换热器4的进水口连接分水器的一个出水口，分水器的另一个出水口连接新风机组的进水口，冷水机组的出水口连接分水器的进水口，分水器将冷水机组的水分到板式换热器以及新风机组进行换热；板式换热器4、新风机组的回水口分别与集水器的两个回水入水口连接，冷水机组的回水口分别连接集水器的回水出水口，集水器将自新风机组与板式换热器的回水返回到冷水机组；以上形成循环系统。
本发明目的是，针对上述辐射供冷系统，确定在供水温度降低时其辐射板表面温度的变化规律。
本发明通过研究辐射板表面温度与与辐射板供水温度降低后的时间、室内环境温度、室内非供冷表面平均温度、外窗内表面温度及供水温度变化之间的相互作用关系，以实验和数值模拟结果为样本数据，运用基于SAS的多元统计分析，运用线性回归的方法提出供水温度降低后辐射板表面温度变化预测模型，从而获得供水温度降低时辐射板表面温度变化的规律。
具体的，本发明采用以下方法进行：
1)确定辐射板表面温度变化的影响因素
因为不同热环境参数主要取决于对辐射板表面温度影响显著的因素，因此确定降低供水温度防结露时辐射板表面温度变化规律需考虑辐射板表面温度变化规律的影响因素。
从辐射板的换热角度分析，影响辐射板表面温度的因素大致分为三部分：供水侧因素、毛细管网辐射板侧因素以及室内外环境侧因素。
(1)影响辐射板表面温度变化的供水侧因素有：水的物性参数、供水温度、回水温度。辐射板回水温度是随着供水温度变化，因此两者是非独立变量，供回水温度差一般保持在2℃，在此范围内水的物性参数变化很小，可以忽略其影响。因此，供水温度tw是影响辐射板表面温度变化的主要因素之一。
(2)影响辐射板表面温度变化的毛细管网辐射板侧因素有：毛细管及辐射板的导热系数，毛细管管径、管间距，辐射板厚度，室内环境温度和辐射板与室内环境间的综合换热系数。这些参数都与辐射板的安装有关，因此，其对辐射板表面温度的影响可视为常数。
(3)影响辐射板表面温度的室内外环境侧因素有：室内环境温度ta、外窗内表面温度twin、非供冷内表面平均温度taverage。
综上，可得出辐射板表面温度变化规律的影响因素和变化范围，见下表。
说明，供水温度tw根据《辐射供冷供暖技术规程》取值，室内环境温度ta根据暖通空调设计规范中对民用办公建筑室内设计参数取值，外窗内表面温度twin根据测试地区夏季室外计算温度取值，非供冷表面平均温度(不包含外窗)taverage参照ASHRAE中非供冷表面面积加权平均温度AUST取值。
2)利用ANSYS软件模拟获得样本数据
由以上分析可以看出，影响室内热环境的因素众多，且各因素之间相互影响。依据现有辐射板固定的实验台及影响因素的分析，确定实验方法。根据确定的实验方案，运用ANSYS软件模拟不同影响因素下辐射板表面温度的变化情况及达到稳定状态(即温度不出现波动)所需时间，从而获得样本数据。
ANSYS软件是模块化的动态仿真程序，对系统模拟分析时，只要通过调用实现这些特定功能的模块，给定合适的边界条件和初始条件，就可对系统的动态变化进行模拟分析。不同的实验工况仅仅通过改变边界条件和初始条件就可以实现。
3)基于SAS软件，运用统计分析程序对样本数据进行回归分析，获得供水供水温度降低防结露时辐射板表面温度变化的预测模型。
经回归，由方差分析可知回归方程整体显著水平较高，方程拟合优度和修正拟合优度分别为0.6864和0.6840，各自变量回归系数的t检验的P值(Pr>|t|)远远小于0.0001，各回归系数非常显著。
最后获得的所述供水温度降低时辐射板表面温度变化预测模型如下：
tp＝-1.82173e-τ+0.30414ta+0.15160taverage+0.02339twin+0.42719Δtw+9.34133
tp为辐射板表面温度，单位℃，
τ为辐射板供水温度降低后的时间τ∈[0,40]，单位min，
ta为室内环境温度，单位℃，
twin为外窗内表面温度，单位℃，
taverage为非供冷表面平均温度，单位℃，
Δtw为供水温度变化，单位℃。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.确定供水降温时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)根据辐射供冷空调系统实际运行条件，确定辐射板表面温度变化的影响因素及各因素的变化范围；
2)根据步骤1)确定的辐射板表面温度变化规律的影响因素及各因素的变化范围，运用ANSYS软件模拟不同影响因素下供水温度降低时辐射板表变温度变化情况，获取样本数据；
3)基于SAS软件，运用统计分析程序对步骤2)获得的样本数据进行回归分析得到供水温度降低时辐射板表面温度变化预测模型。
2.根据权利要求1所述确定供水降温时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法，其特征在于，步骤1)中，所述辐射板表面温度变化的影响因素包括室内环境温度ta、外窗内表面温度twin、非供冷内表面平均温度taverage。
3.根据权利要求1或2项所述确定供水降温时辐射供冷系统辐射板表面温度变化的方法，其特征在于，所述供水温度降低时辐射板表面温度变化预测模型如下：
tp＝-1.82173e-τ+0.30414ta+0.15160taverage+0.02339twin+0.42719Δtw+9.34133
tp为辐射板表面温度，单位℃，
τ为辐射板供水温度降低后的时间τ∈[0,40]，单位min，
ta为室内环境温度，单位℃，
twin为外窗内表面温度，单位℃，
taverage为非供冷表面平均温度，单位℃，
Δtw为供水温度变化，单位℃。
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