Оптимизация параметров и настроек систем вентиляции: методы и реальные примеры

Системы вентиляции являются важнейшим компонентом современных зданий, обеспечивая адекватную циркуляцию воздуха, поддерживая качество воздуха в помещениях и способствуя повышению энергоэффективности.

Оптимизация параметров и настроек систем вентиляции: методы и реальные примеры

Оптимизация параметров и настроек этих систем может привести к значительной экономии энергии и созданию более комфортных условий в помещении. В этой статье мы рассмотрим методы расчета и реальные примеры оптимизации настроек вентиляционных систем, включая расчеты расхода воздуха, эффективности вентиляторов и минимизации перепада давления.

Расчеты расхода воздуха

Оптимизация параметров и настроек систем вентиляции: методы и реальные примеры

Первым шагом в оптимизации системы вентиляции является определение необходимого расхода воздуха, то есть объема воздуха, который необходимо подавать или удалять за единицу времени. Это значение обычно выражается в кубических футах в минуту (Измеряется в CFM (кубических футов в минуту) или м³/час (1CFM = 1.7м³/час) на одного человека). Расход воздуха может быть рассчитан с помощью следующих методов:

a) Расчеты на основе занятости: Этот метод учитывает количество людей, находящихся в помещении, и необходимое количество свежего воздуха на одного человека, обычно 20-30 CFM . Например, в офисе с 20 людьми требуемый расход воздуха составляет 400-600 CFM (200-300 л/с).

b) Расчеты на основе площади: Этот метод учитывает размер помещения и требуемую смену воздуха в час (кратность воздуха). Например, для стандартного офиса может потребоваться 3 кратность воздуха, а для лаборатории - 6-12 кратность воздуха. Для офиса площадью 186 м² с высотой потолка 3 м потребуется расход воздуха 13 560 м³/ч.

c) Кратность воздухообмена: Этот метод рассчитывает расход воздуха на основе требуемой скорости воздухообмена и объема помещения. Например, для помещения объемом 283 м³ с кратностью воздухообмена 6 в час потребуется расход воздуха 60 000 CFM (101 940 м³/ч).

Эффективность вентилятора .

После определения расхода воздуха следующим шагом будет выбор эффективного вентилятора, способного обеспечить требуемую производительность.

В разных сферах применения и условиях эксплуатации используют многообразие вентиляционных устройств, выбор которых основывается на определении ключевых технических характеристик, таких как:

  • Производительность Q – количественный показатель перемещаемой воздушно-газовой смеси за единицу времени. Диапазон производительности вентиляторов составляет от 1 до 1 000 000 м3/с. Формула расчета выглядит так:

Q = V/t [м3/с]

где: V – объем перемещаемой рабочей среды [м3]; t – время.

  • Напор – количество энергии, передаваемое воздушно-газовой среде при прохождении через вентилятор. Его измеряют в единицах давления. Общее давление, создаваемое вентилятором, состоит из статической и динамической составляющих:

Рп = Рст + Рдин

где: Рп – общее давление [Па]; Рст – статическое давление [Па]; Рдин – динамическое давление (Рдин = ρω2/2) [Па]; ω – средняя скорость рабочей среды [м/с]; ρ – плотность рабочей среды [кг/м3].

  • Мощность отражает количество энергии, необходимой для перемещения рабочей среды. Ее делят на подводимую и полезную. Подводимая мощность – это энергия, передаваемая от привода к вентилятору, а полезная мощность показывает реальное значение энергии, затрачиваемое на перемещение рабочей среды. Подводимая мощность больше полезной из-за различных потерь при передаче энергии.

Мощность вентилятора определяется по следующей формуле:

N = (Q·P)/(1000·ŋ) [кВт]

где: Q – производительность вентилятора [м3/с]; Р – давление, создаваемое вентилятором [Па]; ŋ – КПД вентилятора.

Иногда для характеристики вентиляторов используют не полное давление, а лишь его статическую часть.

В таких случаях энергетическую эффективность вентиляционного аппарата рассчитывают при помощи статического КПД: ηs = Q psv/N, ηs = (0,7…0,8) η.

Выбор высокоэффективного вентилятора может привести к значительной экономии энергии в течение всего срока службы системы.

Минимизация перепада давления

Минимизация перепада давления в воздуховодах и компонентах вентиляционной системы - еще один важный аспект оптимизации. Падение давления можно уменьшить, используя гладкие воздуховоды с низкой турбулентностью, правильно определяя размеры воздуховодов и выбирая компоненты с низким падением давления, такие как фильтры и решетки.

a) Определение размера воздуховода: Оптимальный размер воздуховода может быть рассчитан с помощью метода равного трения или метода статического восстановления. При методе равного трения размеры воздуховодов определяются таким образом, чтобы падение давления на единицу длины оставалось постоянным. Метод статического восстановления направлен на выравнивание статического давления на каждом переходе в системе воздуховодов для минимизации падения давления.

b) Выбор компонентов: Компоненты с низким падением давления, такие как фильтры и решетки, могут значительно снизить общее падение давления в системе. Например, выбор фильтра низкого давления с перепадом давления 0,2 дюйма. WG (50 Па) вместо стандартного фильтра с перепадом давления 0,5 дюйма. WG (125 Па) может привести к экономии энергии и снижению потребления мощности вентилятора.

Балансировка и контроль

Правильная балансировка и управление вентиляционной системой имеют решающее значение для оптимизации. Это включает в себя регулировку расхода воздуха в различных зонах и реализацию стратегий управления для поддержания желаемых условий в помещении при минимизации потребления энергии.

a) Балансировка воздуха: Для балансировки системы вентиляции необходимо отрегулировать потоки приточного и вытяжного воздуха в каждой зоне с помощью заслонок и устройств измерения расхода. Это обеспечивает поддержание требуемой скорости воздухообмена в каждом помещении, предотвращая избыточную или недостаточную вентиляцию.

b) Стратегии управления: Внедрение стратегий управления, таких как вентиляция с контролем спроса (DCV), может оптимизировать работу системы. DCV регулирует скорость вентиляции в зависимости от занятости, качества воздуха в помещении или других параметров. Например, система DCV может использовать датчики CO2 для мониторинга качества воздуха в помещении и соответствующей регулировки скорости вентиляции.

Реальный пример: Оптимизация системы вентиляции в коммерческом здании

Оптимизация параметров и настроек систем вентиляции: методы и реальные примеры

Рассмотрим 10-этажное коммерческое здание с общей площадью 9 290 м² и в среднем 50 жильцов на этаж. При использовании метода расчета по числу жильцов необходимый расход воздуха для всего здания составит 42 475-63 710 м³/ч .

Расчеты расхода воздуха

Необходимый расход воздуха для всего здания может быть рассчитан с помощью метода, основанного на количестве людей.

Мы предположим, что каждому жильцу требуется 25 CFM (11,8 л/с) свежего воздуха:

Общее количество людей = 50 человек/этаж * 10 этажей = 500 человек Требуемый расход воздуха = 25 на человека * 500 человек = 21 238 м³/ч.

Выбор вентилятора и эффективность

Чтобы выбрать эффективные вентиляторы, сначала рассчитаем общее повышение статического давления, необходимое в системе.

Мы предположим, что подъем давления составляет 623 Па для приточной стороны и 373 Па для стороны вытяжной:

Общее повышение статического давления = 623 + 373 =996 Па

Далее мы будем искать вентиляторы с высоким КПД, которые могут обеспечить требуемый расход воздуха и повышение давления.

После рассмотрения различных вариантов мы выбираем вентиляторы с КПД 70%. Экономия энергии может быть рассчитана следующим образом:

Экономия энергии = (Эффективность исходного вентилятора - Эффективность нового вентилятора) / Эффективность исходного вентилятора

Экономия энергии = (63,2% - 70%) / 63,2% = 10,8%.

Минимизация перепада давления

Чтобы минимизировать перепад давления, мы используем метод равновесие тел с учетом трения для определения размеров воздуховодов и выбираем компоненты с низким перепадом давления, включая фильтры и решетки. Благодаря этому мы снизили общий перепад давления в системе на 20%.

Наконец, мы внедрили гибридную вентиляцию (естественная + механическая), которая регулирует скорость вентиляции в зависимости от уровня занятости и качества воздуха в помещении. Это еще больше снижает энергопотребление системы вентиляции на 30%.

В целом, благодаря оптимизации параметров и настроек, включая расчеты расхода воздуха, эффективность вентилятора, минимизацию перепада давления и внедрение стратегий управления, мы добились значительной экономии энергии и улучшения качества воздуха в помещении коммерческого здания.

Заключение

Оптимизация параметров и настроек вентиляционных систем имеет важное значение для энергоэффективности и поддержания комфортной среды в помещении. Тщательно рассчитывая расход воздуха, выбирая эффективные вентиляторы, минимизируя перепад давления и внедряя эффективные стратегии управления, инженеры могут проектировать вентиляционные системы, обеспечивающие значительную экономию энергии и улучшение качества воздуха в помещениях. Реальные примеры, такие как рассмотренный пример коммерческого здания, демонстрируют ощутимые преимущества этих методов оптимизации.

Если вам интересны аналитика, интеллектуальные системы и обсуждение актуальных тем, присоединяйтесь к нашему каналу : https://t.me/Analyze_this_WITH_ME. Здесь вы найдете множество полезных материалов, исследований и советов по применению интеллектуальных систем для управления и анализа данных в различных отраслях. Мы рады видеть вас среди наших подписчиков!

🚀💥 Рады анонсировать наш БЕСПЛАТНЫЙ курс "Алгоритмы анализа данных для оптимизации систем вентиляции и теплоэнергетики" 💥🚀 📘 Вас ждут следующие темы:

1 Основы алгоритмов анализа данных и их применение в системах вентиляции и теплоэнергетики.

2 Методы анализа данных для оценки энергоэффективности и снижения потребления энергии.

3 Алгоритмы оптимизации параметров и настройки вентиляционных систем.

4 Применение машинного обучения для прогнозирования нагрузки и управления теплоэнергетическими системами.

5 Автоматизация и интеграция систем управления вентиляцией и теплоэнергетическими системами с использованием IoT. 👥 Курс создан для инженеров, специалистов по вентиляции и теплоэнергетике, менеджеров проектов, студентов и преподавателей технических специальностей. 🗓 Наш курс состоит из 12 блоков, каждый из которых будет выпускаться еженедельно в формате статей и видео.

Вместе с нами вы получите доступ к эксклюзивным материалам, вебинарам и онлайн-мероприятиям с ведущими экспертами в области алгоритмов анализа данных для вентиляции и теплоэнергетических систем! ✨ Не упустите уникальную возможность присоединиться к нашему БЕСПЛАТНОМУ курсу и начать применять алгоритмы анализа данных для оптимизации ваших систем уже сегодня! Познайте мощь знаний и откройте новые горизонты для своего профессионального роста! ✨ #курс #алгоритмы #анализданных #вентиляция #бесплатно

Начать дискуссию