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J-GLOBAL ID:202202210634482189   整理番号:22A0232971

Bayesアプローチを用いた多重水冷冷凍機による建物中央冷却システムのための流量測定の不確実性定量化【JST・京大機械翻訳】

Flow measurement uncertainty quantification for building central cooling systems with multiple water-cooled chillers using a Bayesian approach
著者 (5件):
資料名:
巻: 202  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0667B  ISSN: 1359-4311  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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測定の不確実性は,暖房,換気および空調システムの運転および制御に対して,有意な負の影響を有した。それは大きな挑戦であり,緊急に解決しなければならない。既存の研究は,測定の不確実性自体を定量化することなく,不確実性耐性法を開発することによって,測定の不確実性の影響を減らすことに焦点を当てた。したがって,それらは基本的にそれらを解決できない。本研究は,Bayes手法を用いて多重水冷冷凍機システムにおける水流量計の測定不確実性を直接定量化することを目的とした。測定不確実性定量化戦略をBayes推論とエネルギー収支モデルに基づいて提案し,Markov連鎖Montto Carlo法を用いて戦略を達成した。チラーシステムから収集したサイトデータを用いて,戦略を試験した。測定不確実性の異なるレベルによる4つのシミュレーションテストは,さらに試験して,系統的に戦略を確認するために実施した。試験結果は,チラーシステムにおける水流量計の計測不確実性(系統的およびランダム不確実性の両方)が,効果的かつ許容できる精度で定量化できることを示した。この戦略は,流量計のランダム不確実性の定量化において非常に良く実行され,相対誤差は0%から12.8%の範囲である。系統的不確実性を定量化する戦略の性能も満足できるものであり,相対誤差は0.1%から36.57%の範囲である。提案した戦略は測定の不確実性を定量化し,チラーシステムの制御を最適化し,チラーシステムの信頼性を改善するのに使用できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
暖房  ,  熱交換器,冷却器  ,  相変化を伴う熱伝達 

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