供热的一些基础技术数据

news2024/12/28 15:50:22

1、应该了解的几个实用数据:(1)室内采暖达标温度18±2℃(2)建筑面积采暖热负荷 4060kcal/h·㎡(4570W/㎡)(3)建筑面积采暖所需合理流量 2.53.5kg/h·㎡(节能建筑12 kg/h·㎡)(4)一次网严寒期外网总供、回水温度5570℃(5)热网的补水量应小于热网循环量的1%(6)1蒸吨的热量可供11.5 万平方米的建筑面积(节能建筑2~3 万平方米)(7) 每万平米建筑面积循环泵电机功率一般在 3~5kw之间。(8) 一些先进的供热企业热网循环水泵采暖期每平方米面积的电耗只有 0.7~1.2元。但许多企业却超过了先进企业的3-4倍,电能浪费非常严重。2、热水锅炉的内阻一般是 8~10mH2O。3、锅炉流量变动范围为±10%,即是额定流量的 90~110%。4、板式换热器系统阻力正常范围应在 5~7mH2O。5、供热采暖一次网供回水温差以 40~50℃为宜,目前行业普遍维持在 2035℃:二次网温差以2025℃为宜,目前国内行业运行水平在 15~20℃。6、主干线、支干线的经济比摩阻在 30~70Pa/m 为宜,支干线,支线应按其资用压力确定其管径,但热水流速不大于3.5m/s,同时比摩阻不应大于 300Pa/m。7、民用建筑室内管道流速不宜大于 1.2m/s。8、室内系统最不利环路比摩阻取 60~120Pa/m 为宜,最不利环路与各并联环路之间的计算压力损失相对差额,不应大于±15%;整个热水供暖系统(室内)总的计算压力损失,宜增加10%的附加值。9、连续运行比间歇运行锅炉运行效率好(原哈尔滨建筑工程学院供热研究室 1983年冬季进行了一台往复炉排热水炉间歇运行测试,升温第一小时的锅炉效率为57%,第二小时为64.5%到第三小时时稳定后,效率才稳定在76%。10、锅炉负荷率高则锅炉效率就高。锅炉负荷率:40%-效率38%58%-效率 73.3%68%-效率 81.8%11、热网寿命应为30年,国外为30~50 年。12、生活热水定为大于55℃是考虑细菌的存在;小于60℃是考虑结垢。13、150℃以下的介质,保温好的管网,降温不大于 0.5℃/Km。14、水泵效率 η=75~85%之间1m·m³/h=2.78W (即:每小时将1吨水提升1米的净功率为 2.78W)。轴功率=净功率÷η电机功率=1.05~1.2轴功率15、聚氨脂保温的质量:抗压强度 0.2MPa以上。密度 50~60Kg/m³吸水率≤0.2 Kg/㎡闭孔率>40%厚度偏差±5%偏心小于 5%16、采暖热负荷与室内外温度成正比:在这里插入图片描述
特例:当tn=18℃ tw1=-11℃ tw2=-10℃时
在这里插入图片描述
即:室外温度每降低1℃,热量需增加3.6%。同理室内温度每增加1℃,热量需增加3.6%。(不同地区数据不同)17、散热器散热量与热水温度的关系:大60 Q=2.04Δt1.28(Δt:散热器平均温度与室温的差)当Δt1=64.5℃时Q1=422W/片当Δt2=54.5℃时 Q2-340W/片即:热媒温度每降10℃时,散热量降20%也即:热媒温度每降1℃时,散热量降2%(四柱 813,Q=0.627Δt1.302 当Δt1=64.5时,Q1=142W/片t2=54.5℃时 Q2=114.3W/片结果一样)18、室温升高1℃(或室外降低1℃)平均水温要增高2℃左右。19、世界卫生组织(WHO)于1993年发表了一个噪音限值指南。
20、冷负荷指标:30-50W/㎡,最大70W/㎡21、分户热计量建筑物热入口系统阻力(因户内装了热能表,其阻力约为 30KPa)为50KPa左右。22、地板采暖与常规散热器相比,具有较大的蓄热能力,具体表现为换热的迟滞,从系统启动到达要求室温,散热器需 1~2 小时,而地板采暖需要 3~5 小时。23、地板采暖与常规散热器采暖相比,在人体相同的舒适情况下室温低 2~3 度。24、热源内部虽然管子很短,但要注意弯头、阀门等局部阻力件较多,泵的进、出口连接管应比泵的进口口径大一号到两号。热源内部的连接管口径尽量大些,建议比摩阻在30-70Pa/m之间,使热源内部阻力小于 0.15MPa。25、地板采暖供水温度一般在 35~50℃之间(最高温度不超过60℃),供回水温差一般不超过10℃;一般散热器采暖设计供回水为 80/55℃,实际运行供水一般在 55~70℃之间,供回水温差在 15℃左右。26、计算全面地面辐射供暖系统的热负荷时,室内计算温度的取值应比对流采暖系统的室内计算温度低2℃,或取对流采暖系统计算总热负荷的 90%~95%。27、地表面平均温度计算值应符合下表的规定。地表平均温度
在这里插入图片描述
28、低温热水地面辐射供暖系统的工作压力,不应大于 0.8MPa:当建筑物高度超过50m时,宜竖向分区设置。29、恒温阀的主要参数:公称压力1MPa;最大压差0.1MPa;调节刻度05;温度调节范围内828’C;(产品执行标准JG/T195–2007)30、压力与饱和水温度的关系:
在这里插入图片描述
31、由于受水力失调的影响,热网系统循环流量的确定,不是设计决定的,而是由热网的控制手段决定的。控制的越精细,流量越小;控制的越粗,流量越大。经验数据是这样的:控制到散热器每平米流量为1–1.5Kg/h,控制到户每平米流量为2–2.5Kg/h,控制到单元每平米流量为2.5–3Kg/h,控制到楼每平米流量为3–3.5Kg/h。

资料来源于网络

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2235156.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【1个月速成Java】基于Android平台开发个人记账app学习日记——第7天,申请阿里云SMS短信服务SDK

系列专栏链接如下,方便跟进: https://blog.csdn.net/weixin_62588253/category_12821860.html?fromshareblogcolumn&sharetypeblogcolumn&sharerId12821860&sharereferPC&sharesourceweixin_62588253&sharefromfrom_link 同时篇幅…

A02、JVM性能监测调优

1、JVM内存模型 1.1、介绍 JVM 自动内存分配管理机制的好处很多,但实则是把双刃剑。这个机制在提升 Java 开发效率的同时,也容易使 Java 开发人员过度依赖于自动化,弱化对内存的管理能力,这样系统就很容易发生 JVM 的堆内存异常&…

钉钉调试微应用整理2

第一步 新建应用 钉钉开放平台](https://open-dev.dingtalk.com/) 去新增应用 第二步 配置应用信息 把本地代码运行起来&#xff0c;并设置本地地址 第三步 在本地代码添加调试命令 这里有2中添加方式 哪一种都可以 方式一&#xff1a; index.html页面中 <!DOCTYPE h…

《TCP/IP网络编程》学习笔记 | Chapter 3:地址族与数据序列

《TCP/IP网络编程》学习笔记 | Chapter 3&#xff1a;地址族与数据序列 《TCP/IP网络编程》学习笔记 | Chapter 3&#xff1a;地址族与数据序列分配给套接字的IP地址和端口号网络地址网络地址分类和主机地址边界用于区分套接字的端口号数据传输过程示例 地址信息的表示表示IPv4…

飞牛fnOs内网穿透-使用Lucky实现ipv6动态解析+HTTPS访问NAS服务

&#x1f9ed;Lucky官方介绍 Lucky最初是作为一个小工具&#xff0c;由开发者为自己的个人使用而开发&#xff0c;用于替代socat&#xff0c;在小米路由AX6000官方系统上实现公网IPv6转内网IPv4的功能。Lucky的设计始终致力于让更多的Linux嵌入式设备运行&#xff0c;以实现或…

《安富莱嵌入式周报》第345期:开源蓝牙游戏手柄,USB3.0 HUB带电压电流测量,LCR电桥前端模拟,开源微型赛车,RF信号扫描仪,开源无线电收发器

周报汇总地址&#xff1a;嵌入式周报 - uCOS & uCGUI & emWin & embOS & TouchGFX & ThreadX - 硬汉嵌入式论坛 - Powered by Discuz! 本周更新一期视频教程 第5期&#xff1a;RTX5/FreeRTOS全家桶源码工程综合实战模板集成CANopen组件&#xff08;2024-1…

微服务中常用分布式锁原理及执行流程

1.什么是分布式锁 分布式锁是一种在分布式系统环境下实现的锁机制&#xff0c;它主要用于解决&#xff0c;多个分布式节点之间对共享资源的互斥访问问题&#xff0c;确保在分布式系统中&#xff0c;即使存在有多个不同节点上的进程或线程&#xff0c;同一时刻也只有一个节点可…

三:LoadBalancer负载均衡服务调用

LoadBalancer负载均衡服务调用 1.LB负载均衡(Load Balance)是什么2.loadbalancer本地负载均衡客户端 与 Nginx服务端负载均衡区别3.实现loadbalancer负载均衡实例3-1.首先应模拟启动多个服务提供者应用实例&#xff1a;3-2.在服务消费项目引入LoadBalancer3-3&#xff1a;测试用…

简单入门Git

Git作用 Git简介 作用&#xff1a;版本控制多人协作 集中式 典型代表&#xff1a;SVN 特点&#xff1a;所有的版本库都存在中央服务器&#xff0c;本地备份动作必须依赖中央服务器&#xff0c;如果一旦服务器挂掉&#xff0c;或者网络状况不好&#xff0c;没法提交版本。…

解决echarts桑基图为0时tooltip不显示的问题

关键代码 formatter: function (params) {console.log("params",params)if (params.value 0) {// 如果值为0&#xff0c;返回空字符串&#xff0c;不显示任何内容return params.name : params.value;// return ;} else {// 否则返回标准的格式化信息return par…

DevOps业务价值流:版本规划的最佳实践

初入公司&#xff0c;面对瀑布研发模式下的冗长周期与频繁返工&#xff0c;我率先尝试局部敏捷迭代&#xff0c;但成效有限。随后&#xff0c;推动全面敏捷化&#xff0c;从需求阶段即开始规划&#xff0c;虽方向正确&#xff0c;却遭遇版本规划难题。项目经理与产品经理对敏捷…

NewStar CTF 2024 misc WP

decompress 压缩包套娃&#xff0c;一直解到最后一层&#xff0c;将文件提取出来 提示给出了一个正则&#xff0c;按照正则爆破密码&#xff0c;一共五位&#xff0c;第四位是数字 ^([a-z]){3}\d[a-z]$ 一共就五位数&#xff0c;直接ARCHPR爆破&#xff0c;得到密码 xtr4m&…

2020年美国总统大选数据分析与模型预测

数据集取自&#xff1a;2020年&#x1f1fa;&#x1f1f8;&#x1f1fa;&#x1f1f8;美国大选数据集 - Heywhale.com 前言 对2020年美国总统大选数据的深入分析&#xff0c;提供各州和县层面的投票情况及选民行为的可视化展示。数据预处理阶段将涉及对异常值的处理&#xff0…

A Consistent Dual-MRC Framework for Emotion-cause Pair Extraction——论文阅读笔记

前言 这是我第一次向同学院同年级的学生和老师们汇报的第一篇论文,于2022年发表在TOIS上,属于CCF A类,主要内容是将MRC应用到情感原因对抽取中。 论文链接:用于情绪-原因对提取的一致双 MRC 框架 |信息系统上的 ACM Transactions 这里我就不放上我自己翻译的中文版还有我…

智慧公厕解决方案是未来厕所新建和改造的方向

在当今科技飞速发展的时代&#xff0c;智慧公厕解决方案正逐渐成为厕所新建和改造的主流方向&#xff0c;为人们带来更便捷、卫生、高效的使用体验。 一、智能化体验提升便捷性 智慧公厕配备了一系列智能设施&#xff0c;极大地提升了使用的便捷性。比如&#xff0c;智能环保取…

python爬取m3u8视频(思路到实现全讲解!!!)

文章目录 抓取m3u8视频1、思路分析2、实现分析index.m3u8 3、代码实现3.1 获取最后一个m3u8的url地址3.2 多线程下载ts文件与视频合并3.3 合并获取上面俩个代码段的代码 4、注意事项4.1 说明4.2 使用代码进行处理4.3 完整代码 5、解密处理 处理m3u8文件中的url问题 抓取m3u8视频…

“方块兽神仙猿点石成金”游戏搭建开发

“方块兽神仙猿点石成金”是一款结合了策略和运气的休闲游戏。玩家需在规定时间内向不同的山头投入矿石&#xff0c;等待神仙猿降临并随机选择一座山进行“点石成金”。根据神仙猿的选择&#xff0c;玩家将获得不同的奖励。 游戏核心机制 矿石投入&#xff1a;玩家在游戏开始…

Centos Linux 7 搭建邮件服务器(postfix + dovecot)

准备工作 1. 一台公网服务器&#xff08;需要不被服务商限制发件收件的&#xff0c;也就是端口25、110、143、465、587、993、995不被限制&#xff09;&#xff0c;如有防火墙或安全组需要把这些端口开放 2. 一个域名&#xff0c;最好是com cn org的一级域名 3. 域名备案&am…

二级列表联动

介绍 本示例主要介绍了List组件实现二级联动&#xff08;Cascading List&#xff09;的场景。 该场景多用于商品种类的选择、照片不同类型选择等场景。 效果图 使用说明&#xff1a; 滑动二级列表侧控件&#xff08;点击没用&#xff09;&#xff0c;一级列表随之滚动。&…

简易三步骤教程:轻松在本地搭建并运行大型模型!

在当前的技术环境下&#xff0c;大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;已经成为人工智能领域的一个重要里程碑。这些模型能够在各种任务上展现出人类水平的性能&#xff0c;包括但不限于文本生成、语言理解和问题解答。随着开源项目的发展&#xff0c;个人开发者现在有机会…