Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Состояние вопроса о расчете годового энергопотребления центральными системами кондиционирования воздуха (ЦСКВ)
1.1. Общие принципы анализа алгоритма годовой работы ЦСКВ 12
1.2. Внутренние метеорологические параметры различных типов помеще ний... 17
1.3. Применяемые климатические модели для оценки годового энергопотребления ЦСКВ 22
1.4. Обзор методов расчета годового энергопотребления ЦСКВ... 30
1.5. Методы сравнительной оценки ЦСКВ по эффективности поддержания микроклимата в помещении 33
1.6. Цели и задачи исследования... 38
ГЛАВА 2. Разработка вероятностно-статистической модели климата 40
2.1. Цели и задачи выбора климатической модели... 40
2.2. Методика обработки первичных данных метеонаблюдений... 42
2.3. Разработка вероятностно-статистической модели климата 45
2.4. Разработка модели климата в форме «типового» года... 51
2.5. Сравнение вероятностно-статистической модели и модели «типовой»
год 52
ГЛАВА 3. Разработка математической модели расчета затрат теплоты, холода, электроэнергии и воды цскв с различными схемами обработки приточного воздуха 56
3.1. Назначение математической модели, исходные данные и результаты 56
3.2. Деление области возможных сочетаний параметров климата на погодные зоны. Описание границ между ними 60
3.3. Алгоритмы расчета затрат теплоты, холода и воды различными ЦСКВ в разных погодных зонах 68
ГЛАВА 4. Натурный эксперимент по определению энергозатрат цскв без увлажнения 83
4.1. Описание объекта исследования 83
4.2. Измеряемые величины и измерительные приборы... 87
4.3. Методика проведения эксперимента 90
4.4. Анализ результатов эксперимента 93
4.5. Сравнение результатов измерений с расчетом 104
ГЛАВА 5. Многовариантные расчеты потребления теплоты, холода, воды и электроэнергии системами кондиционирования воздуха при различных схемах обработки приточного воздуха ... 109
5.1 Исходные данные для расчета 109
5.2. Анализ потребления энергоресурсов ЦСКВ в различных погодных зонах 110
5.3. Потребление теплоты различными ЦСКВ 112
5.4. Потребление холода различными ЦСКВ 120 5.5 Потребление воды различными ЦСКВ 125
5.6. Потребление электроэнергии различными ЦСКВ 129
5.7. Сравнение энергетических показателей различных ЦСКВ между собой 136
5.8. Экономическое сравнение ЦСКВ с различными схемами обработки приточного воздуха 140
5.9. Сравнение затрат теплоты, электроэнергии и воды на поддержание оптимальных условий в помещении по сравнению с допустимыми 147
5.10. Сравнение затрат теплоты, электроэнергии и воды при применении охлаждения здания установками без аппаратов увлажнения обрабатываемого воздуха и с ними 153
5.11. Сравнение энергопотребления различными ЦСКВ по данным вероятностно-статистической модели и по «типовому» году 153
5.12. Сравнение результатов расчета энергопотребления ЦСКВ на основе предлагаемой климатической модели и существующих инженерных методик... 155
5.13. Разработка инженерного метода расчета энергопотребления ЦСКВ 159
Заключение 162
Уcловные обозначения и сокращения 166
Список литературы 172
- Применяемые климатические модели для оценки годового энергопотребления ЦСКВ
- Разработка вероятностно-статистической модели климата
- Алгоритмы расчета затрат теплоты, холода и воды различными ЦСКВ в разных погодных зонах
- Потребление теплоты различными ЦСКВ
Применяемые климатические модели для оценки годового энергопотребления ЦСКВ
Центральные системы кондиционирования воздуха применяются [4]: для помещений большого объема с равномерно распределенной внутренней нагрузкой, незначительной внешней нагрузкой (зрительные залы театров, кинотеатров, спортивно - зрелищные сооружения, аудитории, торговые залы, производственные помещения и др.) для помещений большого объема с неравномерно распределенной нагрузкой отдельно для каждой зоны (зона зрителя и катка ледового дворца спорта, производственные цеха с неравномерно размещенным оборудованием и т.д.), что обусловлено технологическим процессом, большими расходами воздуха и протяженностью воздуховодов, или как одна многозональная система; для небольших помещений с особыми требованиями к качеству и точности поддержания заданных параметров воздуха (прецизионные СКВ); для помещений с повышенными требованиями к чистоте воздуха (чистые помещения, в которых воздухообмен определяется качеством внутреннего воздуха); для многокомнатных зданий в качестве одной или нескольких систем для обработки первичного воздуха в многозональных системах при различном тепловом режиме отдельных помещений вследствие неодинакового расположения помещений относительно сторон света, наличия и интенсивности солнечной радиации и различных по величине тепло и влагопоступлений внутри этих помещений.
Базовой, практически для всех типов помещений, является ЦСКВ, в которой обрабатывается наружный воздух или его смесь с рециркуляционным воздухом. Источники теплоты, холода и воды, общие для всех ЦСКВ и местных агрегатов, соединены с функциональными блоками ЦСКВ в системах тепло-, холодо- и во 13 доснабжения. В ЦСКВ облегчается борьба с создаваемым шумом и упрощается обслуживание. Регулирование параметров воздуха в помещении при изменении внутренних и внешних воздействий осуществляется путем изменения количества теплоты, поступающей с приточным воздухом в помещение путем изменения температуры и расхода приточного воздуха.
Теоретические основы расчета, основы проектирования ЦСКВ и автоматизации их работы, заложили такие отечественные ученые как Б.В. Баркалов [1], В.Н. Богословский [5, 6] А.А. Гоголин [15, 16], Л.М. Зусманович [23, 24, 25], Е.Е. Карпис [29, 30, 31], О.Я. Кокорин [8, 33, 35, 36], А.В. Нестеренко [54], С.В. Нефе-лов [55], В.И. Прохоров [64, 65], Л.В. Петров [8], А.А. Рымкевич [71, 72, 73, 74, 75], А.Г. Сотников [86, 88, 89, 92], Е.В. Стефанов [96], П.В. Участкин [106, 107] и др.
В расчетах энергозатрат рассматриваются прямоточные и с частичной рециркуляцией ЦСКВ при их самостоятельной работе и в составе комбинированных систем кондиционирования воздуха. В последнем случае в качестве исходных внутренних условий принимается результат работы внутренних доводчиков, причем доводчиками считаются только вентиляторные конвекторы (фэнкойлы) и сплит-системы.
«Так как в диапазоне температуры от -40 оС до +50 оС и давлении 100 кПа относительная погрешность при определении давления насыщенного водяного пара в воздухе без учета состава сухой части парогазовой смеси носит систематический характер и не превышает 0,55%» [10, стр. 15], понятия «энтальпия» и «теплосодержание» влажного воздуха в работе считаются идентичными.
Мощности, типоразмер оборудования, обрабатывающего приточный воздух, от которых в большой степени зависит энергопотребление в течение года, определяются на основе расчетных параметров наружного климата. Постоянно изменяющиеся наружные погодные условия, тепло- и влагопоступления в помещении вызывают необходимость изменять режим функционирования ЦСКВ, со 14 став которых является основой для выбора технологической схемы обработки воздуха, подбора оборудования центрального кондиционера, определения технологических показателей работы ЦСКВ (расходов холода, теплоты, воды и электроэнергии) за годовой цикл ее работы и применение наиболее оптимальной последовательности обработки воздуха, а также основой для разработки функциональной схемы автоматического регулирования [3]. При проектировании систем кондиционирования воздуха выбор технологической схемы обработки воздуха необходимо проводить на основе сравнения возможных вариантов [74].
Теоретические основы выбора оптимальной схемы обработки воздуха в ЦСКВ с использованием методологии системного анализа заложены А.А. Рымке-вичем [71, 74]. Он предложил термодинамическую модель систем кондиционирования воздуха, представляющую собой совокупность расчетных схем, неравенств, учитывающих специальные ограничения возможности работы аппаратов, и систем балансовых уравнений, выражающих зависимость параметров обрабатываемого воздуха на выходе из аппарата от отдельных факторов, определяющих исходные условия. Системный подход требует разделения ЦСКВ на подсистемы с учетом необходимого обмена информации между ними [74]. Разделение ЦСКВ на подсистемы с учетом обеспечения необходимого состава ее элементов может быть представлена следующим образом: подсистема воздухозабора; подсистема воздуховыбросов в атмосферу; подсистема рециркуляции центрального кондиционера; подсистема приточного воздуха; подсистема очистки воздуха (фильтр); подсистема шумоглушения; подсистема распределителей воздуха в помещении; подсистема первой ступени нагрева воздуха; подсистема второй ступени нагрева воздуха; подсистема адиабатного увлажнения; подсистема политропной обработки воздуха. В состав подсистемы включаются теплообменное оборудование, камеры смешения, насосы, трубопроводы и др. А.А. Рымкевич ввел понятие четырех классов нагрузок [74] в зависимости от особенностей расположения на I - d -диаграмме опорных точек, характеризующих параметры внутреннего, наружного и уходящего воздуха.
Разработка вероятностно-статистической модели климата
Учет изменения направления луча процесса обработки воздуха в помещении может быть выполнен помесячным расчетом. Что касается изменения луча процесса в течение суток, то исследования показывают незначительные изменения результатов расчета энергопотребления системами кондиционирования воздуха по сравнению с расчетом со среднесуточным значением тепловлажностного отношения обработки воздуха в помещении. Это влияние незначительно, во-первых, потому, что в помещении определенного назначения, как правило, соотношение тепло- и влагоизбытков специфично именно для данного типа помещений, а во-вторых, для эксплуатационных расчетов можно использовать не максимальные, а средние за определенные отрезки суток нагрузки. Поэтому именно эта модель в виде фактических повторяемостей срочных значений температуры, относительной влажности наружного воздуха и атмосферного давления является весьма перспективной, так как позволяет делать сравнительные расчеты энергозатрат и воды ЦСКВ с различной схемой обработки воздуха достаточно точно и быстро. К достоинствам вероятностно-статистической модели следует отнести и то, что она позволяет проанализировать работу отдельных аппаратов систем кондиционирования воздуха в различные периоды года [110].
Вероятностно-статистическая модель, применяющаяся в расчетах энергопотребления, позволяет делать расчеты энергозатрат на обработку наружного воздуха системами кондиционирования.
В формулы расчета энергозатрат входит повторяемость энтальпии i, Дж/(кг с.в.) и влагосодержания d, г/(кг с.в.). На обработку были взяты метеорологические данные [50] за период с 1 января 1981 г. по 31 декабря 2010 г. по станции ВДНХ. Почасовые значения температуры и относительной влажности наружного воздуха рассчитаны по данным наблюдений за восемь сроков: 0:00, 3:00, 6:00, 9:00, 12:00, 15:00, 18:00, 21:00 часов.
Для определения энтальпии /, кДж/(кг св.), соответствующей каждому сочетанию температуры и относительной влажности воздуха в каждые сутки было определено атмосферное давление как среднее из замеренных на метеостанции максимального и минимального за сутки. В каждые сутки было рассчитано восемь значений энтальпии: для каждого срока наблюдений.
Парциальное давление насыщенного водяного пара рпн, Па, определялось по формуле [94], справедливой при температуре воздуха t от минус 40 С до плюс 45 оС:
Также широко известны формулы Г.К Филоненко [54, стр. 7], справедливая для интервала температуры от 0 оС до 100 оС, М.И. Фильнея [54, стр. 7] , дающая более точное совпадение с табличными значениями давления насыщенного пара, и М.Г. Тарабанова [10, стр. 12], однако принято решение использовать формулу из нормативного документа.
Остальные параметры влажного воздуха можно определить аналогично по формулам, приведенным в справочных материалах. После того, как вычислены влаго содержание и теплосодержание воздуха для восьми сроков наблюдения на метеостанции, определены почасовые значения всех четырех параметров. Для этого в каждом промежутке времени в три часа следовало получить два значения каждого параметра, относящиеся к целым часам между часами замеров. Для этого применялась линейная интерполяция. Значения промежуточных параметров определялись по известным формулам (на примере температуры):
Все значения сочетаний температуры и относительная влажности воздуха распределялись по ячейкам таблицы, где градация по температуре составляла 2 С, а по относительной влажности 5 %. Если пронумеровать интервалы в 2 оС по температуре от минус 36 оС до плюс 36 оС, то получим К= 36. Число интервалов в 5 % по относительной влажности от 5 % до 100 % влажности равно J = 19. Обозначим граничные значения температуры для строки таблицы к через tk.\ и tk (от меньшего к большему), граничные значения относительной влажности для столбца таблицы j через -1 и ,- (от меньшего к большему).
Повторяемость рг(к, j) удобно выражать в процентах от общего числа случаев N. Можно также N считать числом почасовых значений параметров и рассматривать/? , j) как долю от всего времени, принятого к рассмотрению, приходящуюся на наблюдение сочетания температуры и относительной влажности в каждой ячейке модели климата.
В результате статистического анализа повторяемостей комплексов температуры с относительной влажностью наружного воздуха t- и энтальпии с влагосо-держанием наружного воздуха i-d получены таблицы их распределения в часах и в процентах. Причем повторяемости сочетаний t- и i-d определены как для всего года, так и для каждого месяца отдельно, что, в случае необходимости, позволит скорректировать луч процесса в помещении для каждого месяца [110].
Распределения повторяемостей тепловлажностных параметров наружного воздуха разрабатывались для следующих восьми различных временных интервалов разной продолжительности в течение суток: сутки в целом, с 9 до 18 часов, с 18 до 9 часов, с 8 до 20 часов, с 20 до 8 часов, с 7 до 15 часов, с 15 до 23 часов и с 23 до 7 часов. В результате статистического анализа повторяемостей комплексов температуры с относительной влажностью наружного воздуха t- и энтальпии с влагосодержанием наружного воздуха i-d получены таблицы их распределения в часах и в процентах. Причем повторяемости сочетаний t- и i-d определены как для всего года, так и для каждого месяца отдельно. При составлении таблиц приняты следующие шаги разбивки: по температуре – 2 оС, по относительной влажности 5 %, по энтальпии 2 кДж/(кг с.в.), по влагосодержанию 1 г/(кг с. в.).
Повторяемость в процентах вычислялась, как отношение числа часов наблюдения параметра в каждой двумерной градации разбивки к общему числу часов в рассматриваемом временном интервале за год в двух вариантах. Во-первых, за временной интервал принимался круглый год. Тогда в таблицах для любого промежутка времени в сутках сумма по всем ячейкам таблицы равна доле рассматриваемого промежутка времени от суток, а для помесячных таблиц для какого-либо промежутка времени в сутках сумма, равная этой доле, складывается из долей каждого месяца года. Во-вторых, за временной интервал принималось время в году, рассматриваемого промежутка времени суток. В этом случае в таблицах сумма по всем ячейкам таблицы равна 100 %, а для помесячных таблиц для какого-либо промежутка времени в сутках сумма, равная 100 %, складывается из долей каждого месяца года.
Модель представляет собой таблицу в которой, вертикальная шкала температуры имеет в каждой строке диапазон в 2 С, а горизонтальная шкала относительной влажности делит столбец на диапазоны в 5 %. Каждому сочетанию температуры и относительной влажности (на пересечении строки и столбца) в процентах от продолжительности года приводится вероятность того, что такое сочетание параметров в среднем многолетнем разрезе будет в Москве иметь место.
То, что повторяемость жаркой погоды существенно выше в дневные часы, чем для суток в целом и тем более для вечерних и ночных часов подтверждено сравнением, приведенным в таблице 2.1 [109].
Алгоритмы расчета затрат теплоты, холода и воды различными ЦСКВ в разных погодных зонах
Формирование «типового года», в соответствии с [127] выполняется следующим образом. Для каждого климатического параметра р (температуры, интенсивности солнечной радиации, парциального давления и т.д.) определяется его среднесуточное значение рср. Затем для каждого календарного месяца m во всей выборке все значения параметра сортируются в порядке увеличения. После чего вычисляется функция распределения среднесуточных значений параметра р за все годы наблюдений, Ф(р,m,i)=K(i)/(N+1), здесь К (і) — порядоковый номер ряда 1-й величины среднесуточных значений в пределах календарного месяца m за весь период наблюдений (т [1-12]); N — количество дней календарных месяцев т за весь период наблюдений (в целом массиве). Потом для каждого года у и каждого месяца т значения параметра сортируются в порядке увеличения внутри каждого конкретного месяца т и конкретного года у. Следом определяется функция распределения среднесуточных значений параметра р в рамках каждого календарного месяца т, принадлежащего году у: F(p,y,m,i)=J(i)/(n+\). J(i) — порядковый номер ряда /-й величины среднесуточных значений в пределах конкретного месяца т конкретного года у; п — количество дней в месяце т года у. После этого для каждого календарного месяца т каждого года у полной базы наблюдений рассчитывается статистическая величина критерий Fs Финкельштейна-Шафера (FinkelseinSchafer) [128]: функции интегрального распределения среднесуточных значений параметра соответственно в пределах месяца m для каждого конкретного года у и в пределах того же месяца m за весь период наблюдений.
Далее каждому календарному месяцу из многолетних наблюдений присваивается порядковый номер – ранг в ряду, в котором в возрастающем порядке выстроены значения статистического критерия FS(p, y, m). В такой же последовательности выполняется обработка для всех параметров, участвующих в конкретном «типовом году». И в заключение, каждого календарного месяца для трех месяцев с самым низким полным ранжированием (с самой меньшей суммой критериев FS(p, y, m) по всем параметрам) из всех месяцев каждого календарного месяца вычисляют отклонение среднемесячной скорости ветра от соответствующего многолетнего среднего значения для календарного месяца (как дополнительного параметра). Месяц (из трех) с самым низким отклонением по скорости ветра выбирается как «лучший» месяц для включения в «типовой год».
Описанным методом [13, 48, 118] выполнена статистическая обработка данных для пяти специализированных «типовых» годов, в результате которой получены месяцы с наименьшей суммой рангов. Для работы интересным является «типовой» год с почасовыми значениями температуры, относительной влажности и (справочно) с энтальпией и влагосодержанием наружного воздуха.
Целью настоящего этапа работы является сравнение полноты охвата всех возможных сочетаний температуры и относительной влажности, а также оценки их повторяемости в двух моделях климата: вероятностно-статистической, содержащей в себе все, имевшие место в выбранном интервале суток упомянутые сочетания, и в виде «типового» [13] года, представляющего собой одну из возможных реализаций года. Она предоставляет почасовые данные различных метеорологических и актинометрических показателей для всех месяцев года, выбранных из многолетней выборки таким образом, что средние за месяц характеристики климатических данных приближаются к своим средним многолетним значениям, и разброс их также наиболее полно отражает разброс отдельных значений параметров в каждый месяц [48].
Для сравнения были приняты модели, разработанные на одной и той же первичной климатической базе для г. Москвы. Данные «типового» года были переформатированы в такие же таблицы вероятностно-статистической модели.
Из сравнения таблиц по обеим моделям следует, что редко наблюдаемые в реальности сочетания тепловлажностных параметров наружного воздуха при температуре выше 32 оС в модели «типового» года отсутствуют, а в вероятностно-статистической модели они имеют повторяемость 1,14 % от года. Холодная часть года в «типовом» году укорочена, она начинается с температуры минус 30 оС, тогда как в вероятностно-статистической модели она представлена температурой минус 32 оС. Вероятностно-статистическая модель показывает вероятность сочетаний тепловлажностных параметров, начиная от 15 % относительной влажности, а «типовой» год только от 25 %.
Расхождения в распределениях повторяемости температуры и относительной влажности наружного года видны из представленных рисунков 3.1, 3.2 и 3.3. На рисунке 3.1 представлены повторяемости сочетаний температуры и относительной влажности наружного воздуха в вероятностно-статистической модели и в «типовом» году. Видно, что они расходятся в разных моделях не только на периферии области возможных сочетаний параметров в г. Москве. Повторяемости температуры и относительной влажности отложены по вертикальной шкале. Кривые вероятностно-статистической модели гладкие, так как охватывают все, имевшие место за 30 лет сочетания параметров, а кривые «типового» года имеют углы и значительные колебания, так он является единственной реализацией года. Однако следует отметить, что «типовой» год довольно близко отражает картину изменения повторяемости температуры и относительной влажности в различных пределах градаций. Вместе с тем отклонения повторяемости температуры в «типовом» году от повторяемости в вероятностно-статистической модели достигают более 1,5 % от собственного времени наблюдения (порядка 67 ч), а повторяемости относительной влажности в отдельной точке отличаются более чем на 1,9 %
Потребление теплоты различными ЦСКВ
Многовариантные расчеты потребления теплоты, холода, электроэнергии и воды выполнены для ЦСКВ, алгоритмы функционирования которых рассмотрены в разделах 3.1, 3.3: со вторым подогревом; с байпасом при управляемом процессе увлажнения в увлажнителе; с пароувлажнителем; без увлажнения, с рециркуляцией. Во всех перечисленных ЦСКВ (кроме установки со вторым подогревом) предусмотрены управляемые процессы осушения приточного воздуха в воздухоохладителе.
Расход наружного воздуха для всех установок принят одинаковым и равным 10000 кг/ч. Расчеты выполнялись для вариантов рабочей разности температуры внутреннего и приточного воздухаинята равной 0 оС, 2 оС, 5 оС. Температура холодной воды в воздухоохладителе 7 12 С.
Характеристики аппаратов обработки воздуха взяты из реальных проектов кондиционирования воздуха, в которых они определялись по расчетным точкам для холодного и теплого периодов года.
Расчеты предприняты для трех временных отрезков суток: с 9 до 18 часов (с продолжительностью работы установки с учетом выходных дней 1970 часов), с 8 до 20 часов (2964 часа) часов и при круглосуточной работе (5928 часов).
Расчеты проделаны для помещений с различными значениями температуры внутреннего воздуха, диапазоны которых при оптимальных и допустимых условиях по [17] ниже указаны в таблицах и графиках. Были рассмотрены все поддерживаемые диапазоны температуры и влажности внутреннего воздуха, предусмотренные для жилых и общественных зданий, приведенные в разделе 1.2.
При оптимальных условиях в помещении относительная влажность внутреннего воздуха ограничивалась диапазоном 30 – 60 %, а при допустимых – не более 65 %.
Расчеты, результаты которых приведены на графиках ниже, подтвердили известные качественные соотношения между потреблением теплоты, воды, холода и электроэнергии ЦСКВ с различной обработкой воздуха. Эти известные соотношения сохраняются для ЦСКВ, работающих в различное время суток, для достижения в помещении различных температурных условий, при различной рабочей разности температуры приточного и внутреннего воздуха и при различном тепло-влажностном отношении процесса обработки воздуха в помещении. Но, кроме этого, результаты многовариантных расчетов позволяют получить затраты теплоты, воды, холода и электроэнергии ЦСКВ, умножив соответствующую величину энергетического показателя с графика на число часов работы ЦСКВ в году, так как приведенные расходы отнесены к общему числу часов работы за год. Поэтому эти величины даются в кВт, а не в кВтч. Расходы воды приведены, соответственно в кг/ч.
Количественная оценка затрат теплоты, холода, электроэнергии и воды опирается на подробную (с мелкой разбивкой по температуре и относительной влажности) вероятностно-статистическую модель климата г. Москвы, предоставляющую повторяемость указанных сочетаний параметров наружного воздуха.
В главе 3 было рассмотрено разделение всей области возможных сочетаний температуры и относительной влажности наружного воздуха на погодные зоны, в каждой из которых работают определенные аппараты обработки воздуха. Так как алгоритм расчета предполагает последовательный перебор всех сочетаний параметров климата, а годовое потребление теплоты (на первый и второй подогрев), холода, воды и электроэнергии с учетом повторяемости каждого сочетания определяется по формулам (3.14), (3.15), (3.16), (3.17), (3.18), существует возможность отследить потребление каждого ресурса при определенных обстоятельст 111 вах. Ниже в качестве примера в таблице 5.1 представлены результаты расчетов энергопотребления и воды рассматриваемыми ЦСКВ в каждой погодной зоне при рабочей разности температуры 5 оС, тепловлажностном отношении 5 000 кДж/кг в период с 9 часов до 18 часов при температуре внутреннего воздуха 18–25 оС и относительной влажности 30–60 %.
Потребление теплоты, холода, электроэнергии и воды в год в каждой погодной зоне для различных схем обработки воздуха
Номерпогоднойзоны Расход теплотыВН1, Qвн1,кВтч РасходтеплотыВН2,Qвн2,кВтч Потребляемая электроэнергия насосами ВН1, Nвн1, кВтч Расходводы,W,кг Потребляемая мощность насо сом увлажнителя, Nувл, кВтч Расходхолода,Qхол,кВтч Потребляемая электроэнергия компрессором, Nхол,кВт.ч Числочасовработы впогоднойзоне,ч
Сравнение результатов расчета, приведенных на рисунке 5.1, подтверждает, что при постоянном тепловлажностном отношении процесса обработки воздуха относительная потребность в теплоте на обработку приточного воздуха увеличивается при снижении необходимой разности рабочей температуры. То есть относительная потребность в теплоте на нагревание наружного воздуха при меньших внутренних тепловыделениях, ассимилируемых приточным воздухом с меньшей разностью температуры, больше.
В графиках рисунка 5.1 находит отражение тот факт, что ЦСКВ, работающие в утренние, вечерние и ночные часы дольше, имеют относительное теплопо-требление тоже больше.
Влияние тепловлажностного отношения процесса обработки воздуха в помещении сказывается в том, что при малых значениях потребность в теплоте на нагрев приточного воздуха меньше, чем при больших (при = 5 000 кДж/кг меньше чем при = 30 000 кДж/кг), а при увеличении тепловлажностного отношения свыше = 30 000 кДж/кг это увеличение мало и на графиках практически не просматривается.
В таблице 5.2 приведены значения продолжительности работы воздухонаг-рквателей в каждой из рассматренных выше ЦСКВ. Таблица 5.2 подтверждает, что погодные зоны, в которых работают в холодный период года все ЦСКВ (погодная зона 1 и погодная зона 3), кроме ЦСКВ со вторым подогревом, одинаковы. Что касается ЦСКВ со вторым подогревом, то большая продолжительность работы воздухонагревателя второго подогрева объясняется задействованностью его почти во всех погодных зонах.
Относительные затраты теплоты ЦСКВ с рециркуляцией представлены на рисунке 5.2, из которого следует, что возрастание потребности теплоты в зависимости от увеличения температуры воздуха в обслуживаемом помещении происходит медленнее, чем в прямоточной ЦСКВ с байпасом. Темп этого увеличения падает с уменьшением доли наружного в обрабатываемом воздухе.
