ASHRAE OR-16-C042-2016
Mapeo de un compresor con inyección de vapor teniendo en cuenta la incertidumbre de extrapolación

Estándar No.
ASHRAE OR-16-C042-2016
Fecha de publicación
2016
Organización
ASHRAE - American Society of Heating@ Refrigerating and Air-Conditioning Engineers@ Inc.
Alcance
Un artículo complementario (Bach et al.@ 2015) presentó un mapeo para un compresor con inyección de vapor de doble puerto@ basado en un enfoque de tipo no dimensional@. Los parámetros de ese modelo se eligieron en función del mejor ajuste a los datos y la precisión del mapeo se informó en función de las predicciones del modelo para los datos tomados. Los caudales de inyección de vapor fueron limitados para el conjunto de datos de la bomba de calor debido al acoplamiento al proceso de expansión de refrigerante de tres etapas desde el condensador al evaporador. Es probable que los investigadores e ingenieros apliquen el mapeo obtenido a sus aplicaciones@ con caudales másicos de inyección@ más altos o más bajos@, lo que plantea la cuestión de la precisión. Este artículo investiga la precisión de interpolación y extrapolación de las asignaciones para la predicción de la eficiencia isentrópica general del compresor de manera rigurosa. Esto incluye las diferentes fuentes de incertidumbre (entradas @ datos de entrenamiento @ error aleatorio del modelo @ y salida) y sus efectos en los resultados de la predicción. Se emplearon datos de prueba reales de diferentes configuraciones experimentales para investigar el comportamiento del método. Se encontró que las principales fuentes de incertidumbre para predecir datos fuera del rango de datos de entrenamiento son el error aleatorio del modelo y la incertidumbre de los datos de entrenamiento (Mapas 1 y 2). Una reducción del número de coeficientes en el modelo conduce a una reducción de la incertidumbre de los datos de entrenamiento con un aumento en el error aleatorio del modelo y en la desviación máxima entre el valor medido y el predicho. La incertidumbre de los insumos fue mucho menor que todas las demás contribuciones a la incertidumbre. Aumentar el rango de datos de entrenamiento para incluir los puntos que están mapeados disminuyó significativamente estas incertidumbres, mientras que la incertidumbre de las salidas permanece aproximadamente constante (documento complementario del Mapa 3). Esto también condujo a una reducción significativa en la desviación entre el valor medido y el predicho a pesar de utilizar menos coeficientes que para el Mapa 1.



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