Smart control of cryogenic refrigerators using machine learning

使用机器学习智能控制低温冰箱

基本信息

  • 批准号:
    22KF0297
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.77万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-03-08 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

冷凍空調分野が消費する電力に起因する二酸化炭素排出に加えて,現在使用されている冷媒の多くが強力な温室効果ガスであることから,省エネルギー性と環境性に優れた冷凍空調機器の開発は極めて重要な課題である。特に,超低温フリーザーや高温ヒートポンプなど,圧力比が大きくなるサイクルでは多段階の圧縮過程によって必要な圧力差が確保されており,サイクルが複雑になると同時に制御パラメータが多くなる.本研究では,そのような多数の制御パラメータを有するヒートポンプサイクルについて,リアルタイムの運転情報に基づく最適化によってシステムのエネルギー消費を最小化するための手法を確立することを目指している。本目的達成のために,本申請研究の期間は,二段圧縮ヒートポンプサイクルのシステムシミュレーションを構築し,各種制御機構のモデル化を行う.そして,環境変化に対応して最適な制御を行うアルゴリズムを明らかにするとともに,実機を模擬したヒートポンプサイクルシミュレーションによってその効果を検証する.これまでの研究によって,二酸化炭素を冷媒とするヒートポンプの実験を行い,試験データが収集された。また,商用のフリーザーを用いて庫内温度変化などのデータを取得している。これらのヒートポンプシステムについて,MATLAB/Simulink及びSimscapeを利用したモデル化を実施した。ヒートポンプの構成要素である圧縮機や熱交換器のモデルについて,より正確な物理モデルによる表現に更新している。さらに,蒸発器として使用しているプレート式熱交換器について,プレートの形状に応じて熱伝達率を適切に表す相関式がないため,数値流体力学(CFD)による手法を利用して熱伝達率や圧力損失の予測を実施中である。今後,混相流や乱流熱伝達を適切に表現するモデルについて検討を行い,ヒートポンプシステムシミュレーションに反映させる予定である。
Refrigeration and air-conditioning divisionがconsumptionするelectricityにcauseするdicarbonate dischargeにaddえて, and now useされているrefrigerantの多くがstrongな热The room effect is good, the environmental performance of the province is good, the refrigeration air-conditioning equipment is very important, and the environmental performance is very important. Special, ultra-low temperature フリーザーや high temperature ヒートポンプなど, high pressure ratio, multi-stage compression process It is necessary to use the pressure difference to ensure the pressure difference, and to control the pressure difference at the same time. The purpose of this study is to control the majority of the researchヒートポンプサイクルについて,リアルタイムの云転情Report the basis of optimization and optimization of consumption and minimization of consumption and establish the basis of optimization. This purpose has been achieved, and during the research period of this application, the second-stage compression system has been completedルのシステムシミュレーションを CONSTRUCTION し, various control mechanisms のモデル化を行う.そして, the environment has changed and the environment has changed, and the environment has changed.実机を Simulation したヒートポンプサイクルシミュレーションによってその Effect を検证する.これまでの research によって, carbon dioxide refrigerant とするヒートポンプの実験を行い, trial 験データが collection された.また, commercial のフリーザーを use いて temperature change などのデータを to obtain している.これらのヒートポンプシステムについて, MATLAB/Simulink and びSimscapeをutilize したモデル化を実士した.ヒートポンプのComponents であるcompressor やheat exchanger のモデルについて, よりcorrect なphysical モデルによるperformance に update している.さらに, steamer として uses しているプレート type heat exchanger について, プレートのshape に応じてheat yield rate をsuitable に tableすCorrelation formula がないため, Numerical fluid dynamics (CFD) による technique を Utilization して Thermal yield rate や Pressure loss の Prediction を実 Shizhong である. From now on, the mixed-phase flow and turbulent flow heat will be properly expressed and the performance will be improved.い, ヒートポンプシステムシミュレーションに reflects the させるpredetermined である.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

宮崎 隆彦其他文献

吸着技術を利用した冷凍・空調システムの研究・活用動向
吸附技术制冷空调系统的研究及应用趋势
  • DOI:
    10.5988/jime.50.478
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    宮崎 隆彦;小山 繁
  • 通讯作者:
    小山 繁

宮崎 隆彦的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('宮崎 隆彦', 18)}}的其他基金

機械学習を利用した極低温冷凍機のスマート制御に関する研究
基于机器学习的低温制冷机智能控制研究
  • 批准号:
    21F21742
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 0.77万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了