Nemli Havanın Psikrometrik Özelliklerinin Analizi: ASHRAE Matematiksel Modeli

Bu makalede, nemli havanın termodinamik özellikleri ASHRAE tarafından verilen eşitliklerkullanılarak 5 farklı matematiksel model için çözümlenmiştir. Psikrometrik diyagram ve çizelgelerkullanılmadan, termodinamik analizlerin yapılabilmesi için Microsoft Excel’de bir VBA Makroprogramı yazılmıştır. Program 5 girdi kombinasyonuna göre tanımlanmıştır: 1) Kuru termometre veyaş termometre sıcaklıkları, 2) Kuru termometre ve çiğ noktası sıcaklıkları, 3) Kuru termometresıcaklığı ve bağıl nem, 4) Kuru termometre ve nem içeriği, 5) Kuru termometre ve özgül entalpi.Çıktı olarak, modele göre yaş termometre sıcaklığı, çiğ noktası sıcaklığı, bağıl nem, nem içeriği,buhar basıncı, özgül hacim, doyma derecesi, entalpi gibi diğer psikrometrik özelliklerçözümlenmiştir. Yüksek doğrulukla elde edilen model çıktıları psikrometrik diyagram üzerindegösterilmiştir. Programı test etmek için birçok sayısal çözümleme yapılmıştır. Örnek vermekgerekirse, atmosfer basıncının 101.325 kPa, kuru termometre sıcaklığı 30°C ve bağıl nemin %65olduğu koşullarda (Model 3), yaş termometre sıcaklığı 24.7°C, çiğ noktası sıcaklığı 22.7°C, nemiçeriği 17.4 g/kg kuru hava ve entalpi 74.7 kJ/kg kuru hava olarak hesaplanmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Nemli hava, ideal gaz yasası, psikrometrik analiz

PDF

___

ASHRAE, 2009. Psychrometrics, Ch1: 1.1-1.16, In:Fundamentals (SI Edition).
Bahadori, A., Zahedi, G., Zendehboudi, S., Hooman, K., 2013. Simple predictive tool to estimate relative humidity using wet bulb depression and dry bulb temperature, Applied Thermal Engineering, 50(1): 511-515.
CIBSE 2007. Properties of humid air, 1-67, In: Reference Data, Guide C, Cibse, London.
Devres, Y., 1994. Psychrometric properties of humid air: calculations procedures, Applied Energy 48, 1–8
Estrada-Jaramillo, M., Vera-Romero, I., Martínez-Reyes, J., Ortiz-Soriano, A., Barajas-Ledesma, E., 2014. Empirical Model to Calculate the Thermodynamic Wet-Bulb Temperature of Moist Air, Engineering, 6, 500-506.
Kavanaugh, S., McCrary, B., Woodbury, K., 2006. Psychrometric spreadsheet, ASHRAE J. 48(1): 28–32.
Mittal, G. S., Zhang, J., 2003. Artficail neural network- based psychrometric predictor, Biosystems Engineering, 85 (3), 283-289.
Rogdakis, E., Tertipis, D., 2014. An accurate and computationally efficient approximation to psychrometric calculations, International Journal of Latest research in Science and Technology 3 (3), 15–24.
Singh, A. K., Singh, H., Singh, S. P. Sawhney, R. L., 2002. Numerical Calculation of Psychrometric Properties on a Calculator. Building and Environment, 37, 415-419.
Wang, D. C., Fang, W., Fon, D. S., 2002. Development of a Digital Psychrometric Calculator Using MATLAB. Acta Hort, 578, 339-344.