大数据-算法-溴化锂吸收式制冷机的数学模型与优化运行研究.pdf

《大数据-算法在溴化锂吸收式制冷机的数学模型与优化运行研究中的应用》 在环保和节能日益受到重视的今天，溴化锂吸收式制冷机作为一种绿色、高效的制冷设备，其工作性能的优化至关重要。这篇论文由环境工程硕士朱璇撰写，由张昌教授指导，深入探讨了溴化锂吸收式制冷机的数学模型构建及其优化运行策略，旨在为能源管理系统、机房运行的整体优化提供科学依据。 论文阐述了区域能源站系统的基础知识，强调了溴化锂吸收式制冷机相对于其他制冷主机的独特优势。该类型的制冷机主要利用化学反应进行热能转换，而不是传统的机械压缩方式，因此在能耗和环保方面表现优异。通过建立蒸汽双效型溴化锂吸收式冷水机组的数学模型，论文揭示了制冷量、机组输入功率以及能效比COP（Coefficient of Performance）与冷冻水出口温度和冷却水入口温度之间的非线性关系。 利用最小二乘法对模型进行拟合并进行相对误差检验，证明该数学模型具有高精度，符合实际工程应用的规律。模型的应用可以对建筑设备环境进行优化时的冷水机组进行模拟仿真，有助于提高设备的运行效率。研究发现，在内外部条件不变的情况下，冷冻水出口温度每升高1°C，制冷量可提升4%至7%，同时输入功率下降，COP值提高；反之，冷却水入口温度每升高1°C，制冷量减少5%至7%，输入功率增加，COP值降低。 基于这些发现，论文提出了优化溴化锂吸收式制冷机性能的策略：通过提升冷冻水出口温度、降低冷却水入口温度以及采用二次泵变流量控制等方法，可以有效提升冷水机组乃至整个集中式能源站的工作性能。这些优化措施不仅有利于节能减排，还能降低运行成本，实现经济效益和环保效益的双重提升。 总结来说，这篇研究通过大数据分析和算法应用，为溴化锂吸收式制冷机的高效运行提供了理论依据和技术支持。借助数学模型，可以预测和调整制冷机在不同工况下的性能，从而实现对能源系统的智能管理和优化。这不仅对提升制冷设备的能效有重大意义，也为未来的绿色建筑和可持续能源发展提供了新的思路。