CN115358072A - 一种有机朗肯循环的新型高级㶲分析计算方法 - Google Patents

一种有机朗肯循环的新型高级㶲分析计算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115358072A
CN115358072A CN202210996311.2A CN202210996311A CN115358072A CN 115358072 A CN115358072 A CN 115358072A CN 202210996311 A CN202210996311 A CN 202210996311A CN 115358072 A CN115358072 A CN 115358072A
Authority
CN
China
Prior art keywords
loss
state
components
analysis
component
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210996311.2A
Other languages
English (en)
Inventor
夏小霞
刘芝鹏
王志奇
孙童
张华龙
徐泽华
赵亚斌
杨胡娅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xiangtan University
Original Assignee
Xiangtan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xiangtan University filed Critical Xiangtan University
Priority to CN202210996311.2A priority Critical patent/CN115358072A/zh
Publication of CN115358072A publication Critical patent/CN115358072A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10Numerical modelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/08Thermal analysis or thermal optimisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engine Equipment That Uses Special Cycles (AREA)

Abstract

本发明公开了一种新型的高级
Figure DDA0003805500110000011
分析计算方法,适用于任何热力循环
Figure DDA0003805500110000012
分布特性的计算。本方法首先根据循环给定参数,基于热力学第一定律建立各部件的能量平衡方程,进行能量分析;然后基于热力学第二定律建立各部件和系统的
Figure DDA0003805500110000013
平衡方程,进行传统
Figure DDA0003805500110000014
分析,得到各部件和系统的
Figure DDA0003805500110000019
损失;最后构建
Figure DDA0003805500110000018
损失一级和二级分解量的计算模型,进行高级
Figure DDA0003805500110000017
分析,得到各部件和系统的
Figure DDA0003805500110000016
损失分布特性;在此基础上,确定各部件的改进优先等级和提升系统性能的最关键部件。本发明提供了一种物理意义明确、步骤简洁明了的高级
Figure DDA0003805500110000015
分析方法,该方法能明确

Description

一种有机朗肯循环的新型高级㶲分析计算方法
技术领域
本发明涉及一种有机朗肯循环的新型高级
Figure BDA0003805500090000012
分析计算方法,适用于任何动力循环、制冷循环和热泵循环
Figure BDA0003805500090000013
分布特性的计算,属于热力循环的热力性能分析技术领域。
背景技术
基于热力学第一定律的能量分析方法,只从能量数量的角度对能量分布情况进行分析。而基于热力学第一定律和第二定律的
Figure BDA0003805500090000014
分析方法,从能量的数量和质量两个方面对能量的利用情况进行分析,
传统
Figure BDA0003805500090000015
分析方法用于评估热力循环的热力学完善度,确定不可逆损失的位置、大小和来源,能得到各部件的
Figure BDA0003805500090000016
损失和
Figure BDA0003805500090000017
效率,但无法揭示部件之间的相互作用和系统提升的真实潜力。
高级
Figure BDA0003805500090000018
分析方法对
Figure BDA0003805500090000019
损失进行分解,把
Figure BDA00038055000900000110
损失分为内部
Figure BDA00038055000900000111
损失、外部
Figure BDA00038055000900000112
损失、可避免
Figure BDA00038055000900000113
损失和不可避免
Figure BDA00038055000900000114
损失4个一级分解量,并把两种分解方法进行组合,进一步得到内部可避免
Figure BDA00038055000900000115
损失、内部不可避免
Figure BDA00038055000900000116
损失、外部可避免
Figure BDA00038055000900000117
损失和外部不可避免
Figure BDA00038055000900000118
损失4个二级分解量。高级
Figure BDA00038055000900000119
分析方法可以得到各部件
Figure BDA00038055000900000120
损失的具体组成,揭示各部件之间的相互作用,并确定系统改善的关键部件,为提升系统性能提供有益的借鉴和指导。
发明内容
本发明的目的是提供一种有机朗肯循环的新型高级
Figure BDA00038055000900000121
分析计算方法,本方法首先根据循环给定参数,基于热力学第一定律建立各部件的能量平衡方程,进行能量分析;然后基于热力学第二定律建立各部件和系统的
Figure BDA00038055000900000122
平衡方程,进行传统
Figure BDA00038055000900000123
分析,得到各部件和系统的
Figure BDA00038055000900000124
损失;最后构建
Figure BDA00038055000900000125
损失一级和二级分解量的计算模型,进行高级
Figure BDA00038055000900000126
分析,得到各部件和系统的
Figure BDA00038055000900000127
损失分布特性;在此基础上,确定各部件的改进优先等级和提升系统性能的最关键部件。
为达到上述目的,本发明的技术方案如下:
一种有机朗肯循环的新型高级
Figure BDA00038055000900000128
分析计算方法,具体步骤如下。
步骤1,进行能量分析。具体包括:
根据循环给定参数,通过MATLAB和REFPROP软件调用物性参数,计算得到各状态点的温度、压力、比焓和比熵。
基于热力学第一定律,建立各部件的能量平衡方程,计算得到各部件的换热量、作功、耗功和循环热效率。
各部件的能量平衡方程和循环热效率的计算公式如下:
蒸发器:Qeva=mORC(h3-h2)=mh(hh1-hh2)
膨胀机:Wtur=mORC(h3-h4)=mORC(h3-h4stur
冷凝器:Qcon=mORC(h4-h1)=mw(hw2-hw1)
工质泵:Wpum=mORC(h2-h1)=mORC(h2s-h1)/ηpum
循环热效率:ηORC=(Wtur-Wpum)/Qeva
式中:Q为换热量,W;W为功,W;m为质量流量,kg·s-1;h为比焓,J·kg-1;η为效率;下标ORC、eva、tur、con、pum、h、w分别为有机朗肯循环、蒸发器、膨胀机、冷凝器、工质泵、热源和冷却水。下标1-4、2s、4s 为工质状态点,h1、h2分别为热源进、出口状态点,w1、w2分别为冷却水进、出口状态点。
步骤2,进行传统
Figure BDA0003805500090000024
分析。具体包括:
根据能量分析的结果,计算得到工质和冷热源各状态点的焓
Figure BDA00038055000900000222
各状态点焓
Figure BDA0003805500090000026
的计算式为:Ei=mei=m[(hi-h0)-T0(si-s0)]
式中:E为焓火用,W;e为比焓火用,J·kg-1;s为比熵,J·kg-1·K-1;下标i、0分别为任意状态点和环境状态点。
基于热力学第二定律,建立各部件和系统的
Figure BDA0003805500090000027
平衡方程,计算得到各部件和系统在实际工况下的提供
Figure BDA0003805500090000028
收益
Figure BDA0003805500090000029
损失和
Figure BDA00038055000900000210
效率。
各部件和系统的
Figure BDA00038055000900000211
平衡方程及
Figure BDA00038055000900000212
效率的计算公式如下:
蒸发器:EF,eva=mh(eh1-eh2),EP,eva=mORC(e3-e2),ED,eva=EF,eva-EP,eva
膨胀机:EF,tur=mORC(e3-e4),EP,tur=Wtur,ED,tur=EF,tur-EP,tur
冷凝器:EF,con=mORC(e4-e1),EP,con=mw(ew2-ew1),ED,con=EF,con-EP,con
工质泵:EF,pum=Wpum,EP,pum=mORC(e2-e1),ED,pum=EF,pum-EP,pum
系统:EF,sys=mh(eh1-eh2)+Wpum,EP,sys=mw(ew2-ew1)+Wt,ED,sys=EF,sys-EP,sys
Figure BDA00038055000900000213
效率:ηex,k=EP,k/EF,k
式中:下标F、P、D分别为提供、收益和损失;下标sys为系统;下标ex为
Figure BDA00038055000900000214
下标k为部件编号。
步骤3,进行高级
Figure BDA00038055000900000215
分析。具体包括:
构建其他3类工况(实际-理想工况、不可避免-实际工况、不可避免 -理想工况)的计算模型,分别计算得到各部件和系统的内部
Figure BDA00038055000900000216
损失
Figure BDA0003805500090000021
不可避免
Figure BDA00038055000900000221
损失
Figure BDA0003805500090000022
和内部不可避免
Figure BDA00038055000900000217
损失
Figure BDA0003805500090000023
并根据各分量之间的关系,计算
Figure BDA00038055000900000218
损失的其余分量,得到各部件和系统的
Figure BDA00038055000900000220
分布特性。
Figure BDA00038055000900000219
损失其余分量的计算公式如下:
外部
Figure BDA0003805500090000036
损失:
Figure BDA0003805500090000031
可避免
Figure BDA0003805500090000037
损失:
Figure BDA0003805500090000032
内部可避免
Figure BDA0003805500090000038
损失:
Figure BDA0003805500090000033
外部不可避免
Figure BDA0003805500090000039
损失:
Figure BDA0003805500090000034
外部可避免
Figure BDA00038055000900000310
损失:
Figure BDA0003805500090000035
式中:上标EN、EX、AV、UN分别为内部、外部、可避免和不可避免。
步骤4,根据各部件的内部可避免
Figure BDA00038055000900000311
损失的大小,得到基于高级
Figure BDA00038055000900000312
分析的各部件的改进优先等级,并确定提升系统性能的最关键部件。
如权利要求1所述的一种新型的高级
Figure BDA00038055000900000313
分析计算方法,其特征在于:步骤1所述的给定参数包括:蒸发温度、冷凝温度、蒸发器和冷凝器夹点温差、蒸发器过热度、冷凝器过冷度、膨胀机和工质泵等熵效率、工质质量流量、热源和冷源进口温度,所述的各部件包括蒸发器、膨胀机、冷凝器和工质泵。
如权利要求1所述的一种新型的高级
Figure BDA00038055000900000314
分析计算方法,其特征在于:步骤3所述的实际-理想工况,是指当前部件处于实际状态下运行,而其余部件处于理想状态下运行。
如权利要求1所述的一种新型的高级
Figure BDA00038055000900000315
分析计算方法,其特征在于:步骤3所述的不可避免-实际工况,是指当前部件处于不可避免状态下运行,而其余部件处于实际状态下运行。
如权利要求1所述的一种新型的高级
Figure BDA00038055000900000316
分析计算方法,其特征在于:步骤3所述的不可避免-理想工况,是指当前部件处于不可避免状态下运行,而其余部件处于理想状态下运行。
如权利要求3和5中所述的一种新型的高级
Figure BDA00038055000900000317
分析计算方法,其特征在于:理想状态是指不存在不可逆损失的状态。
如权利要求4和5中所述的一种新型的高级
Figure BDA00038055000900000318
分析计算方法,其特征在于:不可避免状态是指考虑材料特性、生产成本与制造加工方法等技术限制,系统及部件在现有技术条件下能达到的最好状态。
附图说明
图1为本发明的具体流程图。
图2为有机朗肯循流程图。
图3为传统
Figure BDA00038055000900000319
分析各部件
Figure BDA00038055000900000320
损分布饼状图。
图4为高级
Figure BDA00038055000900000321
分析各部件内部可避免
Figure BDA00038055000900000322
损分布饼状图。
具体实施方式
本发明以一个典型的有机朗肯循环为研究对象,对其进行高级
Figure BDA0003805500090000042
分析,具体步骤如下。
步骤1,进行能量分析。具体包括:
根据循环给定的蒸发温度、冷凝温度、蒸发器和冷凝器夹点温差、蒸发器过热度、冷凝器过冷度、膨胀机和工质泵等熵效率、工质质量流量、热源和冷源进口温度,通过MATLAB和REFPROP软件调用物性参数,计算得到各状态点的温度、压力、比焓和比熵。
基于热力学第一定律,建立各部件的能量平衡方程,计算得到各部件的换热量、作功、耗功和循环热效率。
各部件的能量平衡方程和循环热效率的计算公式如下:
蒸发器:Qeva=mORC(h3-h2)=mh(hh1-hh2)
膨胀机:Wtur=mORC(h3-h4)=mORC(h3-h4stur
冷凝器:Qcon=mORC(h4-h1)=mw(hw2-hw1)
工质泵:Wpum=mORC(h2-h1)=mORC(h2s-h1)/ηpum
循环热效率:ηORC=Wnet/Qeva
步骤2,进行传统
Figure BDA0003805500090000043
分析。具体包括:
根据能量分析的结果,计算得到各状态点的焓
Figure BDA0003805500090000044
各状态点焓
Figure BDA0003805500090000045
的计算式为:Ei=mei=m[(hi-h0)-T0(si-s0)]
基于热力学第二定律,建立各部件和系统的
Figure BDA0003805500090000046
平衡方程,计算得到各部件和系统在实际工况下的提供
Figure BDA00038055000900000415
收益
Figure BDA00038055000900000416
损失和
Figure BDA00038055000900000410
效率。
各部件和系统的
Figure BDA00038055000900000411
平衡方程及
Figure BDA00038055000900000412
效率的计算公式如下:
蒸发器:EF,eva=mh(eh1-eh2),EP,eva=mORC(e3-e2),ED,eva=EF,eva-EP,eva
膨胀机:EF,tur=mORC(e3-e4),EP,tur=Wtur,ED,tur=EF,tur-EP,tur
冷凝器:EF,con=mORC(e4-e1),EP,con=mw(ew2-ew1),ED,con=EF,con-EP,con
工质泵:EF,pum=Wpum,EP,pum=mORC(e2-e1),ED,pum=EF,pum-EP,pum
系统:EF,sys=mh(eh1-eh2)+Wpum,EP,sys=mw(ew2-ew1)+Wt,ED,sys=EF,sys-EP,sys
Figure BDA00038055000900000413
效率:ηex,k=EP,k/EF,k
表1为传统
Figure BDA00038055000900000414
分析的结果。
表1
Figure BDA0003805500090000041
Figure BDA0003805500090000051
步骤3,进行高级
Figure BDA00038055000900000512
分析。具体包括:
构建其他3类工况(实际-理想工况、不可避免-实际工况、不可避免 -理想工况)的计算模型,分别计算得到各部件和系统的内部
Figure BDA00038055000900000513
损失
Figure BDA0003805500090000052
不可避免
Figure BDA00038055000900000515
损失
Figure BDA0003805500090000053
和内部不可避免
Figure BDA00038055000900000514
损失
Figure BDA0003805500090000054
表2为实际、不可避免和理想工况下的运行参数。
表2
Figure BDA0003805500090000055
并根据各分量之间的关系,计算
Figure BDA00038055000900000516
损失的其余分量,得到各部件和系统的
Figure BDA00038055000900000517
分布特性。
Figure BDA00038055000900000518
损失其余分量的计算公式如下:
外部
Figure BDA00038055000900000519
损失:
Figure BDA0003805500090000056
可避免
Figure BDA00038055000900000520
损失:
Figure BDA0003805500090000057
内部可避免
Figure BDA00038055000900000521
损失:
Figure BDA0003805500090000058
外部不可避免
Figure BDA00038055000900000522
损失:
Figure BDA0003805500090000059
外部可避免
Figure BDA00038055000900000523
损失:
Figure BDA00038055000900000510
表3为高级
Figure BDA00038055000900000524
分析的结果。
表3
Figure BDA00038055000900000511
步骤4,根据各部件内部可避免
Figure BDA00038055000900000525
损的大小,得到各部件的改进优先等级排序为:膨胀机、蒸发器、冷凝器和工质泵,确定膨胀机是提升系统性能的最关键部件。
以上所述,仅为本发明示意性的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变,均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种有机朗肯循环的新型高级
Figure FDA0003805500080000011
分析计算方法,其特征在于,包括步骤:
步骤1,进行能量分析,根据循环给定参数,通过调用物性参数,计算得到各状态点的温度、压力、比焓、比熵;基于热力学第一定律,建立各部件的能量平衡方程,计算得到各部件的换热量、作功、耗功和循环热效率;
步骤2,进行传统
Figure FDA0003805500080000012
分析,根据能量分析的结果,计算得到工质和冷热源各状态点的焓
Figure FDA00038055000800000124
基于热力学第二定律,建立各部件和系统的
Figure FDA0003805500080000014
平衡方程,计算得到各部件和系统在实际工况下的提供
Figure FDA00038055000800000125
收益
Figure FDA00038055000800000126
Figure FDA0003805500080000017
损失和
Figure FDA0003805500080000018
效率;
步骤3,进行高级
Figure FDA0003805500080000019
分析,构建其他3类工况(实际-理想工况、不可避免-实际工况、不可避免-理想工况)的计算模型,分别计算得到各部件和系统的内部
Figure FDA00038055000800000110
损失、不可避免
Figure FDA00038055000800000111
损失和内部不可避免
Figure FDA00038055000800000112
损失,并根据各分量之间的关系,计算
Figure FDA00038055000800000113
损失的其余分量,得到各部件和系统的
Figure FDA00038055000800000114
分布特性;
步骤4,根据各部件的内部可避免
Figure FDA00038055000800000115
损失的大小,得到基于高级
Figure FDA00038055000800000116
分析的各部件的改进优先等级,并确定提升系统性能的最关键部件。
2.如权利要求1所述的一种有机朗肯循环的新型高级
Figure FDA00038055000800000117
分析计算方法,其特征在于:步骤1所述的给定参数包括:蒸发温度、冷凝温度、蒸发器和冷凝器夹点温差、蒸发器过热度、冷凝器过冷度、膨胀机和工质泵的等熵效率、工质质量流量、热源和冷源进口温度,所述的各部件包括蒸发器、膨胀机、冷凝器和工质泵。
3.如权利要求1所述的一种有机朗肯循环的新型高级
Figure FDA00038055000800000118
分析计算方法,其特征在于:步骤3所述的实际-理想工况,是指当前部件处于实际状态下运行,而其余部件处于理想状态下运行,计算得到当前部件的实际
Figure FDA00038055000800000119
损失。
4.如权利要求1所述的一种有机朗肯循环的新型高级
Figure FDA00038055000800000120
分析计算方法,其特征在于:步骤3所述的不可避免-实际工况,是指当前部件处于不可避免状态下运行,而其余部件处于实际状态下运行。
5.如权利要求1所述的一种有机朗肯循环的新型高级
Figure FDA00038055000800000121
分析计算方法,其特征在于:步骤3所述的不可避免-理想工况,是指当前部件处于不可避免状态下运行,而其余部件处于理想状态下运行。
6.如权利要求3和5中所述的一种有机朗肯循环的新型高级
Figure FDA00038055000800000122
分析计算方法,其特征在于:理想状态是指不存在不可逆损失的状态。
7.如权利要求4和5中所述的一种有机朗肯循环的新型高级
Figure FDA00038055000800000123
分析计算方法,其特征在于:不可避免状态是指考虑材料特性、生产成本与制造加工方法等技术限制,系统及部件在现有技术条件下能达到的最好状态。
CN202210996311.2A 2022-08-19 2022-08-19 一种有机朗肯循环的新型高级㶲分析计算方法 Pending CN115358072A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210996311.2A CN115358072A (zh) 2022-08-19 2022-08-19 一种有机朗肯循环的新型高级㶲分析计算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210996311.2A CN115358072A (zh) 2022-08-19 2022-08-19 一种有机朗肯循环的新型高级㶲分析计算方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115358072A true CN115358072A (zh) 2022-11-18

Family

ID=84003047

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210996311.2A Pending CN115358072A (zh) 2022-08-19 2022-08-19 一种有机朗肯循环的新型高级㶲分析计算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115358072A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Tian et al. Exergoeconomic optimization of a new double-flash geothermal-based combined cooling and power (CCP) system at two different cooling temperatures assisted by boosters
Zoghi et al. Thermo-economic assessment of a novel trigeneration system based on coupling of organic Rankine cycle and absorption-compression cooling and power system for waste heat recovery
Jain et al. Energy, exergy, economic and environmental (4E) analyses based comparative performance study and optimization of vapor compression-absorption integrated refrigeration system
Abdolalipouradl et al. Exergoeconomic analysis of a novel integrated transcritical CO2 and Kalina 11 cycles from Sabalan geothermal power plant
Zhou et al. Energy, exergy and exergoeconomic analysis of a combined cooling, desalination and power system
Dai et al. Exergy analysis, parametric analysis and optimization for a novel combined power and ejector refrigeration cycle
Dhahad et al. Thermodynamic and thermoeconomic analysis of innovative integration of Kalina and absorption refrigeration cycles for simultaneously cooling and power generation
Jamali et al. Optimization of a novel carbon dioxide cogeneration system using artificial neural network and multi-objective genetic algorithm
Ebadollahi et al. Proposal and multi-criteria optimization of two new combined heating and power systems for the Sabalan geothermal source
Li et al. Thermo-economic analysis and optimization of a novel carbon dioxide based combined cooling and power system
Yuan et al. Performance analysis of an absorption power cycle for ocean thermal energy conversion
Nondy et al. Comparative performance analysis of four different combined power and cooling systems integrated with a topping gas turbine plant
PANAHI et al. The energy and exergy analysis of single effect absorption chiller
Cizungu et al. Modelling and optimization of two-phase ejectors for cooling systems
Tsatsaronis et al. Advanced exergoeconomic evaluation and its application to compression refrigeration machines
CN108491579A (zh) 一种多目标循环性能优化筛选混合工质的方法
Zheng et al. Comparative analysis on off-design performance of a novel parallel dual-pressure Kalina cycle for low-grade heat utilization
CN109063255A (zh) 一种节能控制方法、电子设备、存储介质、装置及系统
CN106250617B (zh) 一种火电机组双背压冷端系统变频泵循环水流量优化方法
Bouaziz et al. Performance of a water ammonia absorption system operating at three pressure levels
Cui et al. A modified exergy analysis method for vapor compression systems: Splitting refrigerant exergy destruction
CN115358072A (zh) 一种有机朗肯循环的新型高级㶲分析计算方法
Cimsit Thermodynamic performance analysis of the double effect absorption-vapour compression cascade refrigeration cycle
CN116983681A (zh) 一种智能复合式甲醇蒸发器
Shaikh et al. Thermodynamic analysis of combined vapor compression and vapor absorption refrigeration system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination