다수의 팬코일유닛에 작동유체를 공급하는 헤더에서 하부 유동저항 변화에 따른 유량분배 특성 평가

Q: 이 논문에서 정의한 유량분배란 무엇인가?

유량분배는 냉난방시스템에서 작동유체가 각 구성요소에 적절하게 나뉘어 공급되는 특성이다. 이는 배관, 밸브, 열교환기 등의 유동저항에 의해 영향을 받으며, 시스템의 에너지 손실을 줄이고 효율을 높이는 데 매우 중요한 요소이다. 유량조절 밸브의 유동저항 변화를 통해 제어될 수 있다.

Q: 다수의 팬코일유닛에 유체를 공급하는 헤더에서 하부 유동저항 변화는 유량분배에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 한 채널의 유동저항이 증가하면 해당 채널의 유량은 감소하며, 이때 나머지 채널의 유동저항이 일정하게 유지될 경우 감소한 유량은 다른 채널에 균등하게 분배되어 각 채널의 유량이 동일한 경향으로 상승한다. 이는 유량조절 밸브의 유량계수 변화에 따라 유량분배가 달라짐을 의미한다.

김진섭; 정지환

doi:10.6110/KJACR.2021.33.8.413

학술저널

저자정보: 김진섭 (부산대학교) 정지환 (부산대학교)

저널정보: 대한설비공학회 설비공학논문집 설비공학논문집 제33권 제8호

오류 신고하기

피인용 1

검색

초록·키워드

If a working fluid is not properly distributed in a heating and cooling system, the energy loss will increase. The flow distribution is affected by the flow resistance of piping, valves, heat exchangers, and so on. In addition, flow distribution can be controlled by the change of flow resistance of valves. Therefore, it is necessary to study flow distribution considering the flow resistance. In the present study, a numerical flow network model was developed to predict the flow distribution in a flow distribution system supplying the working fluid to multiple fan coil units. The flow resistance generated in each channel was represented by the valve flow coefficient. The variation of flow distribution was analyzed by changing the flow coefficient. The numerically predicted flow distribution was compared with experimental data for validation of the flow network model.

#Flow distribution(유량분배) #Flow resistance(유동저항) #Flow coefficient(유량계수) #Fan coil unit(팬코일유닛) #Heating and cooling system(냉난방시스템)

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료