НЕЧЕТКИЙ ТЕРМОЭКОНОМИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ВЫБОРУ НАНОФЛЮИДОВ В ПАРОКОМПРЕССИОННЫХ ХОЛОДИЛЬНЫХ ЦИКЛАХ
DOI:
https://doi.org/10.15673/0453-8307.3/2014.32562Ключевые слова:
Термоэкономика - Нечеткое множество - Выбор хладагента - Обратный цикл - Наноструктурные материалы - НанофлюидыАннотация
Задача выбора рабочих сред в холодильных парокомпрессионных циклах рассмотрена как нечеткая задача термоэкономической оптимизации. В качестве целевых функций выбирали три критерия: термодинамический (коэффициент термотрансформации), экономический (цена жизненного цикла) и экологический (потенциал глобального потепления). Параметры управления X (информационные характеристики хладагента) представлены критическими параметрами и нормальной температурой кипения. Локальные критерии выражены через термодинамические свойства, восстановленные по информационным характеристикам хладагента X. Цена жизненного цикла рассчитывается по стандартным экономическим соотношениям. Значения потенциала глобального потепления взяты из базы данных для хладагентов. Класс рассматриваемых веществ представлен природным хладагентом R600a с добавками наноструктурированных материалов.
Библиографические ссылки
REFERENCES
V. Mazur, System's Approach to Prognosis of the Thermodynamic Behavior of Gases and Liquids, In : Physical Constants and Properties of Substances.GSSD Publisher, Moscow – 1986 – 19 – pp. 21-43.
A. Duvedi, and E. Achenie, Designing Environmentally Safe Refrigerants Using Mathematical Programming. Chemical Engineering Science – 1996 – 51, No.15 – pp. 3727-3739. doi: 10.1016/0009-2509(96)00224-2
K.G. Joback, and G. Stephanopoulos, Designing Molecules Possessing Desired Physical Property Values. Proceedings of the Foundations of Computer- Aided Process Design (FOCAPD), Snowmass, CO, July 12-14 – 1989 – pp. 363-387.
P. Somasundaram, R. Dinakaran, and S. Iniyan, Exergy based refrigerant selection and simulation of auto refrigeration cascade (ARC) system. Int. J. Exergy – 2004 – 1, No. 1 – pp. 60-81. doi: 10.1504/ijex.2004.004734
Zadeh L. Fuzzy sets. Information and control –. 1965 – 8 – pр. 338-353. doi: 10.1016/s0019-9958(65)90241-x
RE Bellman, L. Zadeh. Decision-making in a fuzzy environment. Management Science. 1970 – 17 – pp. 141-164. doi: 10.1287/mnsc.17.4.b141
http:// www.colpack.dtu
E.W. Lemmon, R. Span, Short fundamental equations of State for 20 industrial fluids, Journal of Chemical and Engineering Data 51 –2006 – p. 785. doi: 10.1021/je050186n