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二元非共沸制冷工质管外凝结换热研究

发布时间:2017-11-01 06:16

  本文关键词:二元非共沸制冷工质管外凝结换热研究


  更多相关文章: 混合制冷剂 管外凝结换热 强化管 计算模型


【摘要】:冷凝器是空调系统中的重要设备,其换热效率的高低对系统性能有着很大的影响。研究与应用高效冷凝器,对提高能源利用效率,实现节能减排有十分重要的意义。目前应用比较成熟的管外凝结换热计算模型都是针对纯工质的。混合制冷剂由于凝结换热的复杂性导致目前并没有较为成熟的管外凝结换热计算模型。而这对目前混合制冷剂广泛应用是一个缺失。因此,混合制冷剂管外凝结换热模型的研究与建立具有重要的意义与价值。本文选用光管、二维与三维强化管,对纯R134a以及含R125质量分数不同的三种R134a/R125混合工质(R125的质量分数分别为6%,12%,18%)在工况温度为40±0.05℃时进行了管外凝结换热实验研究,并在此基础上进一步进行理论分析,建立了二元非共沸制冷工质管外凝结换热模型。主要成果如下:(1)纯R134a与混合制冷剂R125/R134a在光管外的凝结换热系数随热流密度的变化趋势一致。随着热流密度的增大,管外凝结换热系数均呈下降趋势。随着R125浓度的增加,混合制冷剂光管管外的凝结换热系数不断下降。在热流密度为20k W/m2时,含6%,12%,18%R125的混合制冷剂的管外凝结换热系数分别为纯R134a的88%,84%,71%。(2)R125/R134a混合制冷剂在强化管外的凝结换热系数随热流密度的增大而增加,变化趋势与纯R134a在强化管外凝结换热相反。同时随着热流密度的不断增大管外凝结换热系数的增加趋于平缓,不同组分混合制冷剂的管外凝结换热系数有接近的趋势。(3)在相同热流密度下对比时,纯R134a在五根二维强化管(C31,C37,C39,C40,C41)的管外凝结换热系数分别为光管的15.1-22.0,13.7-21.8,,12.4-16.4,12.0-13.5,9.5-9.6倍。在一定范围内二维强化管管外凝结换热系数随着肋密度的增大而增大,二维强化管外的凝结换热存在最佳肋密度,其范围大致为1960fpm~2439fpm。(4)文中选用的五种常用二维强化管外凝结换热模型(B-K模型、Owen模型、Webb模型、Honda模型和Rose模型)与实验数据进行对比。结果显示Honda模型和Rose模型与实验数据偏差较小,精度较高。B-K模型对肋密度较小的管型精度较高。(5)建立了混合制冷剂管外凝结换热计算模型,与实验数据对比得到,模型计算数据与光管,二维以及三维强化管的管外凝结换热系数的实验值偏差在±20%以内,可为混合制冷剂管外凝结换热实验研究以及工程应用提供借鉴。
【关键词】:混合制冷剂 管外凝结换热 强化管 计算模型
【学位授予单位】:中原工学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TB61
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-10
  • 1. 绪论10-20
  • 1.1 研究背景及意义10-11
  • 1.2 凝结换热国内外研究现状及发展趋势11-18
  • 1.2.1 强化管研究与开发进展11-14
  • 1.2.2 混合制冷剂管外凝结换热实验研究进展14
  • 1.2.3 管外凝结换热预测模型研究进展14-18
  • 1.3 本文研究内容与研究目的18-20
  • 1.3.1 本文主要研究内容19
  • 1.3.2 本文研究意义19-20
  • 2. 实验系统及数据处理介绍20-34
  • 2.1 相变换热实验系统20-25
  • 2.1.1 实验系统介绍20-23
  • 2.1.2 实验台测量系统介绍23-25
  • 2.2 实验过程介绍25-28
  • 2.3 实验数据处理28-30
  • 2.3.1 总换热量的计算28
  • 2.3.2 总传热系数k的确定28
  • 2.3.3 试验管内外侧换热系数的确定28-30
  • 2.4 不确定度分析30-33
  • 2.5 本章小结33-34
  • 3. R134A/R125混合制冷剂管外凝结换热特性分析34-44
  • 3.1 实验工质与试验管参数34-36
  • 3.2 光管校核系统36
  • 3.3 强化管内表面强化倍率36-37
  • 3.4 管外凝结换热特性分析37-42
  • 3.4.1 不同组分的制冷剂在试验管外凝结换热37-40
  • 3.4.2 肋密度对管外凝结换热的影响40-42
  • 3.5 本章小结42-44
  • 4. 管外凝结换热预测模型分析44-56
  • 4.1 纯R134A实验数据与五种常用计算模型对比分析44-47
  • 4.2 二元非共沸制冷工质管外凝结换热预测模型的建立47-49
  • 4.3 凝结换热预测模型数据与实验数据对比49-54
  • 4.4 本章小结54-56
  • 5. 结论56-58
  • 5.1 本文主要结论56-57
  • 5.2 创新点57
  • 5.3 展望57-58
  • 参考文献58-62
  • 附录:硕士研究生期间发表论文62-63
  • 致谢63-64

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本文编号:1125608

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