ÍslenskaenEnglish

Aðilar að Skemmunni

Leit eftir:


LokaverkefniHáskóli Íslands>Verkfræði- og náttúruvísindasvið>Meistaraprófsritgerðir>

Vinsamlegast notið þetta auðkenni þegar þið vitnið til verksins eða tengið í það: http://hdl.handle.net/1946/10192

Titlar
  • en

    Detection of fouling in heat exchangers

  • Greining útfellinga í varmaskiptum

Útgáfa
Júní 2008
Útdrættir
  • Markmið þessa verkefnis er að rannsaka hvort hægt sé að nota tölfræðilegar aðferðir, svo sem ástandslíkön og Kalman síur, til að greina útfellingar í krossflæðis varmaskiptum, eingöngu með því að nota mælingar sem mældar eru í venjulegri notkun. Fundin voru líkön fyrir rauntíma og ekki-rauntíma greiningu og kannað hver mismunurinn á árangri aðferðanna er.
    Erfitt var að nálgast gögn úr krossflæðis varmaskiptum meðan á rannsókn þessari stóð og því var notast við hermd gögn. Í hermuninni er hægt að stjórna hvenær útfellingarnar byrja og hversu miklar þær eru.
    Í rauntíma og ekki-rauntíma aðferðunum er varmaskiptinum skipt upp í hólf og eru eðlisfræðilegar jöfnur notaðar til að lýsa ástöndunum í hólfunum. Kalman sía er notuð til að meta ástöndin í hólfunum og stikar undirliggjandi líkans metnir út frá ástöndunum. Við greiningu á útfellingum er fylgst með hliðrunum í stikum líkansins.
    Helstu niðurstöður eru að hægt er að greina útfellingar í krossflæðis varmaskiptum með ofan nefndum aðferðum. Ekki-rauntíma aðferðin greinir útfellingar fyrr en rauntíma aðferðin.

  • en

    The aim of this study is to investigate the possibility of using statistical methods, for example state space models and Kalman filters, to detect fouling in cross-flow heat exchangers. This was done by using measurements that are taken in normal operation of the heat exchanger. That is the inlet and outlet temperatures and the mass flow for the hot and cold fluid. Models were derived for on-line and off-line detection and the performance of the methods were compared.
    It is difficult to get access to data from cross-flow heat exchangers. Therefore a simulated data from cross-flow heat exchanger was used. In the simulation it is possible to keep the heat exchanger clean to a certain point and then introduce fouling.
    The off-line and on-line methods are build up by dividing the heat exchanger into sections. The states (temperatures) in the sections are represented with physical equations and the Kalman filter is used to estimate the states. Fouling detection is done by monitoring parameters of the model.
    The conclusion is that it is possible to detect fouling in cross-flow heat exchangers with the above mentioned methods. The off-line method detects the fouling faster than the on-line method.

Birting
5.10.2011


Skrár
NafnRaðanlegtStærðRaðanlegtAðgangurRaðanlegtLýsingRaðanlegtSkráartegund
Detection of fouli... .pdf2,02MBOpinn Heildartexti PDF Skoða/Opna