[供應鎮江冷卻塔、吳江冷卻塔、泰興冷卻塔]冷卻塔原理;冷卻塔 的進風形式 為底部 逆流進風，與下落的噴淋水逆向交替形成 飽和濕 熱空氣，熱量由頂 部風機排出，水分由特 殊結構的脫 水器擋回集水 槽循環使用，內部空間沒 預冷散 熱的填料，余出更多的空 間來增加盤 管的單位散熱  面積，結 構緊湊，占地小，特別適用于 溫度較低或 溫差較 小的流 體冷卻。

[供應鎮江冷卻塔、吳江冷卻塔、泰興冷卻塔]斜折波冷卻塔填料;

一、性能特點：

設計*，具有通風阻力小，親水性強，接角面積大等特點。

適應溫度：65℃～-35℃

阻燃性能好，氧指數≥30

二規格：

長度600-1000mm寬度500mm塑片厚度0.4-0.60mm

[]通過測量冷卻塔相關參數，設定微分方程初始值，利用迭代法進行反復迭代
即可求得冷卻塔熱力性能，由于Poppe方程涉及的熱力學參量較多，且計算過程
需要采用數值微分方法進行求解，計算過程復雜，占用資源較多，適合采用運算
速度較快的計算機進行實時監測，不適合在單片機系統中進行。
對比三種監測方案可得出以下結論：①Merkel模型基于假設建立，模型簡單，
對冷卻塔熱力性能評估模型改進有借鑒意義，但評估結果誤差較大；②e-NTU引
入傳熱單元數，避免冷卻塔熱力性能評估過程中的數值積分或迭代計算，簡化計
算過程，容易滿足熱力性能評估實時性，但仍無法解決評估誤差問題；③Poppe
評估模型結果精確，但模型復雜，求解過程涉及多重迭代，評估時間較長，難以經典冷卻塔熱力性能評估模型難以同時滿足高精度和計
算簡單的要求。隨著計算機技術和智能算法的飛速發展，人工智能算法也相繼被
引入冷卻塔熱力性能評估中
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，避免冷卻塔機理建模過程，但人工智能算法往往需要大量訓練樣本和一定樣本訓練時間，評估時間較長。為解決上述問題，本文
提出一種基于溫度邊值測量約束下(Temperature Boundary Value Measurement
Constraints, TBVMC)的濕式冷卻塔熱力性能評估方法。該方法基于冷卻塔運行參
數、環境參數實時測量進行模型建立，由于冷卻塔運行時風機輸出功率變化較小，
塔內填料區空氣溫度變化、水溫變化存在線性約束關系，基于該約束關系可簡化
熱力性能評估模型，在保證評估精度前提下，簡化計算過程，縮短評估時間。


實現冷卻塔熱力性能的實時監測。