[供應(yīng)鎮(zhèn)江冷卻塔、吳江冷卻塔、泰興冷卻塔]冷卻塔原理;冷卻塔 的進(jìn)風(fēng)形式 為底部 逆流進(jìn)風(fēng)，與下落的噴淋水逆向交替形成 飽和濕 熱空氣，熱量由頂 部風(fēng)機(jī)排出，水分由特 殊結(jié)構(gòu)的脫 水器擋回集水 槽循環(huán)使用，內(nèi)部空間沒(méi) 預(yù)冷散 熱的填料，余出更多的空 間來(lái)增加盤(pán) 管的單位散熱  面積，結(jié) 構(gòu)緊湊，占地小，特別適用于 溫度較低或 溫差較 小的流 體冷卻。

[供應(yīng)鎮(zhèn)江冷卻塔、吳江冷卻塔、泰興冷卻塔]斜折波冷卻塔填料;

一、性能特點(diǎn)：

設(shè)計(jì)*，具有通風(fēng)阻力小，親水性強(qiáng)，接角面積大等特點(diǎn)。

適應(yīng)溫度：65℃～-35℃

阻燃性能好，氧指數(shù)≥30

二規(guī)格：

長(zhǎng)度600-1000mm寬度500mm塑片厚度0.4-0.60mm

[]通過(guò)測(cè)量冷卻塔相關(guān)參數(shù)，設(shè)定微分方程初始值，利用迭代法進(jìn)行反復(fù)迭代
即可求得冷卻塔熱力性能，由于Poppe方程涉及的熱力學(xué)參量較多，且計(jì)算過(guò)程
需要采用數(shù)值微分方法進(jìn)行求解，計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，占用資源較多，適合采用運(yùn)算
速度較快的計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，不適合在單片機(jī)系統(tǒng)中進(jìn)行。
對(duì)比三種監(jiān)測(cè)方案可得出以下結(jié)論：①M(fèi)erkel模型基于假設(shè)建立，模型簡(jiǎn)單，
對(duì)冷卻塔熱力性能評(píng)估模型改進(jìn)有借鑒意義，但評(píng)估結(jié)果誤差較大；②e-NTU引
入傳熱單元數(shù)，避免冷卻塔熱力性能評(píng)估過(guò)程中的數(shù)值積分或迭代計(jì)算，簡(jiǎn)化計(jì)
算過(guò)程，容易滿(mǎn)足熱力性能評(píng)估實(shí)時(shí)性，但仍無(wú)法解決評(píng)估誤差問(wèn)題；③Poppe
評(píng)估模型結(jié)果精確，但模型復(fù)雜，求解過(guò)程涉及多重迭代，評(píng)估時(shí)間較長(zhǎng)，難以經(jīng)典冷卻塔熱力性能評(píng)估模型難以同時(shí)滿(mǎn)足高精度和計(jì)
算簡(jiǎn)單的要求。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和智能算法的飛速發(fā)展，人工智能算法也相繼被
引入冷卻塔熱力性能評(píng)估中
[66]
，避免冷卻塔機(jī)理建模過(guò)程，但人工智能算法往往需要大量訓(xùn)練樣本和一定樣本訓(xùn)練時(shí)間，評(píng)估時(shí)間較長(zhǎng)。為解決上述問(wèn)題，本文
提出一種基于溫度邊值測(cè)量約束下(Temperature Boundary Value Measurement
Constraints, TBVMC)的濕式冷卻塔熱力性能評(píng)估方法。該方法基于冷卻塔運(yùn)行參
數(shù)、環(huán)境參數(shù)實(shí)時(shí)測(cè)量進(jìn)行模型建立，由于冷卻塔運(yùn)行時(shí)風(fēng)機(jī)輸出功率變化較小，
塔內(nèi)填料區(qū)空氣溫度變化、水溫變化存在線性約束關(guān)系，基于該約束關(guān)系可簡(jiǎn)化
熱力性能評(píng)估模型，在保證評(píng)估精度前提下，簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程，縮短評(píng)估時(shí)間。


實(shí)現(xiàn)冷卻塔熱力性能的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。