温度变化和热量的关系范文第1篇

关键词：LED芯片 结温测量 红外热成像

中图分类号：TN919 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）04（c）-0004-02

当今时代，能源问题极其重要。在照明领域内，发光二极管（light emitting diodes，LED）以其效率高、寿命长、节能等特点，成为新一代照明产品。LED的光学性能和电性能与LED内部P-N结的温度（即LED结温）有着密切的内在联系。当LED正常工作时，结温逐渐增高，使得LED器件流子的复合效率降低，出射光子必然减弱，导致LED输出光及照明品质的下降。因此研究可靠、快速地测量LED结温的方法成为光电照明工程研究的热点。[1～2]

LED结温测量的方法有多种，其中电学参数测量法是常用的一种。本文首先运用此方法，以1 W单颗LED（6500 K冷白光）为研究对象，分析测试结温与加热电流的关系。此外，采用基于红外测温原理的红外热成像技术，在不破坏LED结构、非接触的前提下测试并获取LED温度峰值点和温度图像，分析LED红外热成像技术与电学参数测量结温这两种测试方法之间是否具有某种联系或变化规律。

1 测试设备及实验

电学参数测量结温所需设备及测试系统装置如图1所示。该套系统为浙江大学三色光电仪器SPR-300LED结温测试系统，分别包括小型积分球（直径为0.5 m）、LED-220T温度控制仪、恒温底座、驱动电源、温度反馈系统以及结温数据处理软件，图1中的5所示为LED样品在系统中的安装位置，即位于积分球的内侧壁。

测试步骤：（1）样品LED型号：美国普瑞BXCE4545450-F1-z的1 W（6500 K）贴片式LED，该样品性能稳定；（2）LED接通驱动电源后，LED安装在位于积分球侧壁的恒温底座上，背面紧贴底座，使温度传递达到最理想状态。把温度控制仪、温度反馈测试仪的探头连接到恒温基座上。实验时将电源设定为稳流模式，调谐电流大小驱动LED器件；底座的温度测试仪实时采样反馈温度；（3）结温测试系统完成设置后开始实验，先测量K系数值；（4）在其它实验条件不变的前提下，选取若干个特定加热电流值，测得LED样品的结温，记录相关测量结果。

2 加热电流对结温的影响

从原理上理解，结温与加热电流的关系非常密切。但两者之间在数学上究竟属于指数变化、线性变化、还是非线性变化的关联，研究较少。我们在分析结温与加热电流的联系时，将测试系统中的被测样品的初始小电流设定为30 mA，将加热时间设置为10 mins，其它温度、湿度及连接方式等测试条件均保持不变。系统中设置加热电流的数值从100 mA开始，依次以50 mA递增，以此对样品结温进行精密分析。实验结束后，获得的结果如下：各加热电流对应的LED器件结温分别为：100 mA-36.01 ℃、150 mA-44.75 ℃、200 mA-52.11 ℃、250 mA-62.01 ℃、300 mA-71.46 ℃、350 mA-81.71 ℃和400 mA-92.53 ℃。将数据绘制成LED结温-加热电流坐标图，得到图2中的离散点。对离散数据点依次运用指数拟合、对数拟合、乘幂拟合、非线性拟合以及线性回归拟合曲线进行预测分析。结果如图2中的拟合曲线所示：结温在100 mA～400 mA范围内，一元线性回归拟合曲线最符合离散数组的变化规律，即近似线性变化。图2同时也给出了拟合曲线的线性公式Y=0.1877×X+16.006（其中X：加热电流，Y：LED器件的结温。）

我们分析结温和加热电流的关系，得到结果有：（1）不同的加热电流，结温并不是稳定不变，而是相应产生较大数值变化；（2）二者近似线性的数学关系，其表征的物理意义在于：加热电流对LED的结温具有定量可调谐功能，且可调电流范围宽、调控幅度显著。而LED的光通量、光效等性能指标较大程度地依赖结温，所以这一现象对于开发可调谐LED照明产品、显示产品，以及合理延长LED寿命、提升照明产品可靠性都具有重要意义。

3 红外热成像测试LED

红外线热成像技术是指通过红外成像测量仪测量物体辐射热能的技术。物体的热能或红外线能量因其波长过长，无法被人眼感知，属于不可见光。但热能作为电磁频谱的一部分，可被探测到热度数据。物体温度越高，即物体的热辐射能量的越大，向外辐射的红外线则越多。人们利用这一特点可以方便地进行非接触的温度测量和热状态分析，从而为工业生产、保护环境等方面提供重要的检测和诊断工具。功能全面的红外热像仪则能扫描生成一幅原本并不可见的红外辐射图像，实现非接触式的精准无损测温。

LED结温是半导体发光二极管内部P-N结的温度，因其包含在LED内部，显然不能直接测量。因此，我们希望通过分析LED表面温度变化，尝试推知其结温范围和近似结果。实验中，运用手持式红外热成像仪，同步测试并记录了不同加热电流150 mA、250 mA、350 mA、450 mA条件下LED样品的红外热成像图（见图3）及具体峰值温度数据： 31.5℃，43.9℃，55.3℃，75.0℃。将本文第2、3部分电参数测量法所得结温数据与红外热成像方法的LED温度最大值进行对比（见图4）。图中横坐标是加热电流（mA），纵坐标是温度（℃），蓝色数据点为电参数测量法的结温数据，红色数据点为红外热成像采集的数据。

我们发现：相同条件下热成像所测温度值均低于LED结温，但二者随着加热电流的增加而上升的规律较为接近，数据和规律具有关联性。图4还可得知，LED红外热成像的数据也符合近似线性，差异在于红外热成像温度数据变化的斜率略小于电参数测试的结温变化斜率，表明热成像测得温度增加较缓慢，没有结温的变化迅速。这可能是由于LED外部温度受环境影响明显，温度越高时与环境温差越大，热传递更加迅速，从而数值变化没有LED器件内部的P-N结温变化显著。即便如此，两组数据之间有望通过进一步的分析计算找到数学函数关系。

4 结语

我们选取1 W LED样品颗粒，用电学参数测量法分析了结温及变化规律，并用红外热成像技术加以辅助分析，得到相关的数据和结论：（1）样品LED结温大小并不是固定值，而是与加热电流密切相关，结温与加热电流数据经拟合分析符合近似线性规律；（2）物理意义上，证明了加热电流对LED结温具有调谐功能；（3）红外热成像技术测得LED温度数据符合LED结温变化规律，二者数据具有一定的关联；（4）初步论证了非接触测量与诊断LED结温的可行性，接下来可进一步研究两者之间的修正函数关系，实现以非接触无损测量的方法精密可靠地分析LED结温。LED将越来越广泛地应用，科研检测机构以多种分析手段来全面研究LED指标，更加快速准确地掌握LED的性能，对于充分发挥LED新一代照明的功能必将起到非常重要的作用。

参考文献

温度变化和热量的关系范文第2篇

关键词：换热站 数学模型 串级控制 模糊PID

中图分类号：TU995 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）11-0006-02

近年来随着工业的迅速发展，供暖系统已逐渐趋于大型化，这虽然方便了用户，节约了能源，但也对提高供暖用户的舒适度，及系统的经济性、安全性、可靠性也提出了更高的要求。对于控制大型有耦合系统，可先去耦合对局部进行分析建模，然后综合考虑系统模型。建立换热过程热量传递和能耗关系模型。根据该建立的模型，以满足工况为前提，以能耗最低为约束，进行能耗优化控制技术的研究，进而根据用户的要求和室外气候条件的变化，对二次侧水温进行自动控制，对供热工况实现有益调节。

1、系统模型

1.1　用户模型

假设系统保温良好，炉膛内由于混合器的作用温度均匀，设回水温度为，出水温度为，由热力学公式：

其中，为入口温度，为出水温度；

进行Laplace变换并整理得：

对于用户而言，

即得用户和锅炉控制模型为：（图1）

1.2　换热器模型

换热器出口温度控制的传递函数，用于分析换热器出口温度和其他变量的关系，有利于对出口温度进行调节。

该过程通道的动态特性可近似为带有纯滞的二阶惯性环节，这是由于热流体要把热量传递给冷流体，必须要先把热量传给间壁，再由间壁传给冷流体，这样就形成了二阶惯性环节。热流体流量、冷流体流量对热流体出口温度的影响，可用传递函数描述为：

式中，K——静态放大倍数；

W1，W2——热流体和冷流体的储存量。

此外，由于管道长度的限制和影响，导致了由于液体停留时间引起的滞后，两个时间常数的大小不仅取决于流体在管内的停留时间，还与管壁的厚度、材质、结垢等情况有关。由此看出，系统的滞后时间为T，是一个惯性和时间滞后较大的系统。

1.3　管网模型

管道系统的热平衡关系可用下式表示：

其中，为管网进口热媒温度；为管网出口热媒温度；为管网表面环境温度；为管网内的水体积；为管网表面的传热系数；为管网表面积；。

2、控制系统设计

2.1　系统结构

集中供热系统是一个十分复杂的多变量系统，受众多因素的影响，内部的关联性强，滞后时间长，非线性严重，故采用串级控制系统。串级调节系统是针对热惯性很大，纯滞后较长的控制对象，可以通过副环的粗调和主环的细调，改善调节的有效方法。

为了克服系统的热惯性，温度采集一路为二次供水温度，并保证温度恒定在55-75℃，另一路温度采集取自换热器的内部，当一次侧热水阀开度变化时，热交换器内部温度传感器及时反映温度的变化，加速过渡过程。过渡过程越短，用户端的水温变化幅度越小。

根据以上对系统的适温、稳压分析，可得出总体控制方案，如图2所示：

2.2　模糊PID控制设计

选取E和EC为输入变量，温度控制值为控制系统模糊控制器的输出变量，并作为副回路的流量控制器的给定值。

模糊PID控制器是一种通过模糊算法计算出PID三个参数值，将其模糊化后论建立参数，，与偏差绝对值和偏差变化率绝对值间的二元函数关系。

模糊PID参数控制器的结构如图3所示：

本文所选用的模糊控制器为双输入—单输出结构，那么采用的形式来表示模糊规则库是一种即高效、又便于观察的形式。二维表格中被控参数的值由输入量和来确定。

2.3　仿真分析

冷流体走壳程对热物料进行降温，通过调节离心泵的转速改变冷流体流量从而达到对热物料出口温度控制的目的。离心泵的转速控制是通过调节变频器的输入电流来实现的。该过程对象可近似为一阶惯性时滞环节，经过实验测定该控制系统的传递函数为：

仿真实验中采用传统PID串级控制方式和带有模糊串级控制方法分别对换热器出口温度设定值进行了跟踪实验，实验结果如图4和图5所示。

结果显示，模糊串级控制器与传统PID串级控制器相比过渡时间短，超调量小，抗干扰能力强、控制过程平稳，有效地提高了换热器出口温度控制系统的控制质量。

3、结语

基于模糊串级控制器既可以弥补传统PID控制不能在线调整控制参数的缺点，而且可以明显改善纯滞后系统的控制质量。在过程设备与控制多功能实验系统上进行的换热器物料出口温度跟踪实验结果显示，该算法能够取得比较理想的控制效果。

参考文献

[1]苏保青.基于MATLAB的换热器动态特性辩识及热力站能量控制系统仿真.

[2]张健.具有远程监控功能的换热站自动控制系统.电子技术应用，2007.

温度变化和热量的关系范文第3篇

1研究方法

1．1气候背景选择在我国湿热地区的典型城市广州进行研究。广州位于北纬23°08′、东经113°19′，7月平均气温为28．4℃，相对湿度为82％；夏季从5月中旬开始，至10月中旬结束［5］，长达5个月；冬季短暂，1月平均气温为13．3℃；全年气温日较差较小，为7．5℃。

1．2受试者选择30名健康大学生作为受试者，其基本信息见表1。受试者要求出生和长期生活在珠三角地区（典型湿热地区），已在安装和使用分体空调的环境中生活1年以上，如此确保其在气候适应和生活环境方面具有一定代表性。

1．3气候室及实验工况实验在华南理工大学人工气候室进行（见图1）。气候室包括2个相邻小室，尺寸均为3．45m×3．25m×3．35m，其间由门相通。空气经空调箱处理后，从孔板吊顶送入室内，由架空地板回风，形成活塞流，确保了小室内热环境参数的均匀分布。小室内空气温度的控制范围为10～40℃，控制精度达±0．2℃，相对湿度控制范围为40％～90％，精度为±5％。实验期间，空气流速保持在0．1m／s左右，平均辐射温度与空气温度近似相等（＜0．3℃）。实验工况设计为中性热和中性冷2种。前1种工况模拟从室内到室外、从空调区域到非空调区域的变化情况。热工况设定2种温度（29℃和32℃）和2种相对湿度（50％和70％）水平。后1种工况主要与前1种作对比，分析受试者在遇热和遇冷条件下的不同反应。各工况的详细参数见表2。根据温湿度设定值和气候室辐射及风速情况，对应夏季着装（0．57clo）和静坐状态（1．0met），计算得到标准有效温度和PMV，PPD等热舒适指标，列于表2。由表2可知，所设计工况预计涵盖了从中性暖至中性凉较大范围的热感觉变化情况。

1．4生理与心理测量测量的生理参数为皮肤温度和心率。采用T型热电偶测量皮肤温度。为确保温度探头与皮肤表面接触良好，避免贴附引起局部不适，将热电偶探头压入2片半径6mm的半圆光滑铜片中，并用透气型医用胶布将其贴附于皮肤表面。经恒温水域标定，皮肤温度测量的误差为±0．2℃。采用HEM－7011型电子心率血压计测量心率，量程为40～180min－1，精度为读数的±5％。心理测量通过问卷进行，测量的主要心理反应为热感觉、热舒适、热可接受度和潮湿感，所用投票标尺如图2所示。其中，考虑实验的高温高湿工况，选用9点而非7点标尺作热感觉投票；热舒适和热可接受度为常规标尺，用以测量热感受；潮湿感投票用于考察温湿度突变对人体潮湿感的影响。

1．5实验步骤受试者在实验前1天正常作息，在实验前1h停止进食，到达实验室后更换统一的标准服装，包括短袖上衣、薄长裤和运动袜，考虑座椅的标准服装热阻为0．57clo。每次实验时，受试者先在温湿度适中的预备小室（对应于表2的工况0）静坐休息，期间贴附皮肤温度传感器开始连续测量。30min后，测量心率，并作第一次问卷投票，而后进入突变环境的实验小室（对应于表2的工况1～6）。以往研究显示，人体热反应在1h内可达稳定，据此设计实验小室的暴露时间为1h。在实验小室中允许小声谈话，但不能交流与实验有关的内容。为获取突变条件下人体热反应的动态变化，在暴露初始的5min，以1min的密集间隔作投票；而后渐长，以3min和10min间隔投票，直至实验结束。期间连续测试受试者的皮肤温度，并在暴露0．5h和1h时作2次心率测量。实验过程的心理和生理测量设计见图3。实验的起始时间依生理习服的变化规律而定。湿热地区夏季漫长，温度高，湿度大，夏季的热习服较之冬季的冷习服更为明显。有研究指出一般完成热习服的平均时间为2周左右［13］。据此，选择在室外日均气温超过30℃达2周后开始实验，也即在2009年9月进行。30名受试者依不同顺序参加6种突变工况的实验，共计获得180人次的实验数据。

2研究结果与讨论

2．1热反应的动态变化

2．1．12629℃工况2629℃工况（工况1，2）下人体热反应随时间的变化如图4所示。均值和标准偏差在图中同时显示，据此可查看30名受试者的平均状态及其离散程度。另外，各种反应达到稳定的时间点也在图中显示。稳定时间按以下统计方法确定：先将突变初始时刻（也即0min）至最后时刻的反应作受试者内方差分析（within－subjectsANOVA），若结果为显著，则将起始时刻依次向后调整，直至结果为无显著性差异（即p＞0．05），此时对应的起始时刻即为反应达到稳定的时刻（即此时刻至最后时刻无显著变化）。由图4可知，2629℃工况下，皮肤温度呈逐渐上升趋势，热感觉则出现初始反应较强而后逐渐减弱的现象，也即类似于以往发现的冷感超越，出现热感超越现象，尤其在70％相对湿度工况下更为明显。与此对应，热舒适和热可接受度出现相似情况。从稳定时间看，心理反应的变化略超前于生理反应，热感觉、热舒适和热可接受度均在1min内即达稳定，而皮肤温度需3min达到稳定。潮湿感在初始时刻即达稳定，且与预备小室的中性环境相比，突变前后潮湿感的变化不显著（p＞0．05）。比较2种湿度工况的反应，在突变的初始阶段差别相对明显，表现为高湿工况下具有较高的皮肤温度、较强的热和不适感以及较低的接受度，其后差别渐小。采用配对检验方法（pairedt－test）对比突变前后心率的变化，结果显示，2629℃工况下突变前后心率无显著变化。

2．1．22632℃工况2632℃工况（工况3，4）下人体热反应的逐时变化如图5所示。2632℃工况并未出现热感超越现象，而心理超前现象较2629℃工况更为明显，热感觉、热舒适和热可接受度均在第一时间，也即0时刻即达稳定，而皮肤温度则在30～40min后才稳定。潮湿感的结果同前，即在初始时刻稳定，突变前后变化不显著。湿度的影响在2632℃工况更为显著，高湿工况在初始和结束时刻均与低湿工况存在明显差别。心率的对比检验显示，低湿工况下心率未发生显著变化，而高湿工况下突变后心率显著提高。

2．1．32623℃和2620℃工况2623℃和2620℃工况（工况5，6）下人体热反应的逐时变化如图6所示。中性冷工况下并未出现冷感超越现象，初始时刻的心理热反应在绝对值上均接近或略低于其后时刻。心理反应的变化更为显著地超前于生理反应，表现在心理反应在短时间内达到稳定，而皮肤温度在60min内持续下降，直至实验结束仍未稳定。2623℃工况下心理反应在3min内达到稳定，2620℃工况下热舒适和热可接受度的稳定时间较长，分别为11min和50min，热感觉的稳定时间较短，在初始时刻即达稳定。潮湿感的结果同前。心率在突变后显著降低。2．1．4与以往实验结果的对比本文实验结果显示，中性热和中性冷突变工况下，人体的心理热反应变化均超前于生理热应，体现在热感觉、热舒适、热可接受度稳定较皮肤温度快，且在中性冷工况下更为明显，这与以往的实验结果一致。本文并未在中性冷工况下观察到冷感超越现象，而在部分中性热工况下观察到相似的热感超越现象。这说明，初始反应较为强烈而后逐渐减弱的初感超越现象，并不局限于突然遇冷的情况，突然遇热的情况下也可能发生。与此相似，deDear等人在湿度突升的实验中也发现了热感超越的现象。将本文的冷热工况相比可知，遇热时皮肤温度变化幅度小，稳定时间短；遇冷时不同，皮肤温度变化幅度大，稳定时间长。这意味着人体的生理热调节机能在遇热时迅速有力，遇冷时迟钝无力，这与以往的研究结果一致。潮湿感在突变初始时刻即达稳定，且不同温湿度情况下潮湿感的区别较小，这与Tsutsumi等人在日本的实验结果［6］一致。

2．2与两节点模型的对比将实验测得的平均皮肤温度与两节点模型的预测值相比，可以检验两节点模型对我国湿热地区人群的适用性。选用的两节点模型以Gagge等人1986年提出的模型［14］为主要基础，并参考ASHRAEhandbook［15］作局部调整，通过自编程序加以实现。输入的工况参数包括所有热环境物理参数、受试者的平均新陈代谢率、服装热阻、体重和表面面积。皮肤温度调定点（也即对应最小生理热调节反应和中性热感觉的皮肤温度）根据本文实验结果，设为33．2℃（见2．3节），核心温度调定点参考以往研究［16］设为36．6℃。对比结果如图7所示。对比突变后40min接近稳态的反应可知，除工况3，4较为接近外，其余工况两节点模型的预测值比实验值高，高温工况下偏差稍小，小于0．5℃，低温工况下较大，超过1℃。对比突变后短时的动态反应，无论遇热还是遇冷，两节点模型预测得到的皮肤温度变化都较实测情况更为迟钝缓慢，表现在：实测得到的皮肤温度在初始时刻随环境突变有较大变化，而预测皮肤温度的变化较小；遇热工况下预测皮肤温度的稳定时间更长。综上可知，无论是稳态反应还是动态反应，两节点模型均与本文实验结果存在差别，无法直接应用。为得到适用于我国的生理反应模型，尚需以我国人群为对象，开展相应的人体传热和生理热调节反应基础研究。

2．3热感觉与皮肤温度的关系对所有工况下热感觉与平均皮肤温度逐时的均值作散点图，查看突变前后热感觉随皮肤温度的变化，结果如图8所示。由图8可知，突变环境下热感觉的变化明显超前于皮肤温度的变化，体现在初始时刻热感觉变化幅度较大而皮肤温度变化幅度较小。为进一步了解它们之间的关系，将每种工况下30min后的反应视为稳态反应，对热感觉（TS）与平均皮肤温度（ts）的稳态值作回归分析。由式（2）可知，对应热感觉为中性的平均皮肤温度，也即皮肤温度的调定点，为33．2℃，这与以往的研究结果一致［1］。较热时，热感觉随皮肤温度上升而快速提高，较冷时，冷感觉随皮肤温度下降而缓慢增强，前者的变动趋势明显强于后者，也即皮肤温度发生相同的变化，升温时引起的热感觉变化大于降温，这也与以往的研究结果一致［1，9－10］。将动态变化曲线与稳态曲线作对比可知，中性冷（热）的突变工况下，热感觉在初始时刻出现较为强烈的动态变化，显著偏离了此时皮肤温度对应的稳态值，而后逐渐回归到稳态值附近。据此推断，初始时刻皮肤温度随时间的变化率较大，是造成此现象的可能原因。

2．4热感觉与皮肤温度变化率的关系为了解热感觉的动态变化与皮肤温度变化率的关系，参考以往研究思路，将动态热感觉（DTS）视为稳态项（TS）与动态项（TS′）之和。为确定动态项与皮肤温度变化率的关系，按式（3）处理实验数据，也即先按式（2）和逐时皮肤温度计算热感觉的稳态项，而后由动态热感觉和式（3）计算得到动态项，热感觉动态项与对应时刻的皮肤温度变化率（此时刻的皮肤温度减去上一时刻的皮肤温度除以期间的时间间隔）的关系如图9所示。由图9可知，热感觉的动态项随皮肤温度变化率的变化而变化，其中，突变初始时刻的皮肤温度变化率较大，分散在两边，其后时刻的皮肤温度变化率较小，集中在中间。将数据点分为初始反应和其后反应，分别作回归。由式（4），（5）可知，热感觉动态项与皮肤温度变化率呈较好的线性关系，皮肤温度变化率越大，动态项越大，最大可达1．3个热感觉标尺刻度位。热感觉动态项随皮肤温度变化率线性变化的趋势在初始时刻较为平缓，在其后时刻较为陡峭，也即在其后时刻热感觉随皮肤温度变化率的变化更为敏感。突冷、突热的变化关系相近。以往研究也获得了动态热感觉与皮肤温度变化率的线性关系，关系式中的斜率也即变化敏感度，要么恒定［2，8］，要么随时间逐渐衰减［9］，均与本文得到的结果不同。另外，以往研究发现冷热工况下敏感度不同，对突冷、突热情况分列关系式，这也与本文的结果不同。

2．5热感觉与热舒适的关系有研究发现动态环境下热舒适与热感觉出现分离［17］，除热感觉外，热感觉随时间的变化也可能影响热舒适［18］，趋向中性的热感觉变化率增加舒适感，远离中性的热感觉变化增加不适感。为分析突变环境下热感觉与热舒适的关系，参考2．3节方法，将突变30min后的反应视为稳态，之前的反应视为动态，稳态和动态情况下热舒适随热感觉的变化如图10所示。由式（6）可知，最为舒适的感觉并非中性，而是稍凉的感觉（－0．5），不适感的增加，随冷感增强表现得更为强烈。

2．6热感觉与热可接受度的关系稳态和动态情况下热可接受度随热感觉的变化如图11所示。由图11可知，稳态和动态情况下，热可接受度与热感觉呈近似关系，将所有反应汇总得其关系式由式（7）可知，稍凉的感觉（－0．5）对应于最高的接受度（0．5），接受度对冷感的变化较热感更为敏感，可接受的热感觉范围为（－1．7，1．5）。

3结论

3．1中性热和中性冷突变工况下，心理热反应变化均超前于生理热反应，也即出现心理超前现象；在部分中性热工况下观察到热感超越现象；中性热时皮肤温度变化幅度小，稳定时间短，生理热调节迅速有力，中性冷时相反，皮肤温度变化大，稳定时间长，生理热调节迟钝无力；潮湿感在突变初始时刻即达到稳定，且在突变前后变化不显著。

3．2突变条件下的热感觉与皮肤温度及其随时间的变化率有关，随皮肤温度呈二次多项式关系，随皮肤温度变化率呈线性关系，且在初始时刻与其后时刻关系有所不同。

温度变化和热量的关系范文第4篇

随着汽车工业的发展，人们对汽车安全性和节能性的要求越来越高．因高强度钢板经过热冲压后具有较高的比强度而受到广泛关注．由于热冲压过程涉及热力相三场耦合，故比冷冲压成形复杂得多．在热冲压成形过程中，板料与模具的热交换过程对零件内部的温度场和应力－应变场以及相变都有很大的影响［1］，因此，获得准确的换热系数对于获得高质量的成形件和对其进行准确模拟至关重要．近年来，针对材料的热交换特性已进行了一些研究．例如：Tondini等［2］通过反分析模型并结合传热模拟研究了不同压力下材料的换热系数，得到了换热系数与压力的变化关系；Bai等［3］将板料与模具之间的传热简化为一维传热过程，并用一种封闭式算法分析换热系数，得出了不同压力和表面粗糙度下的换热系数；Merklein等［4］运用牛顿冷却定律研究了不同的温度和压力下的界面换热系数；Ding等［5］研究了真空和低温状态下不锈钢之间的热交换；朱智等［6］和邢磊等［7］运用自制实验装置研究了多种合金与模具的瞬态接触换热系数的变化情况．但是，这些研究大多是通过温度、压力和表面粗糙度等因素的影响来研究换热系数的变化，而很少考虑板料的氧化作用．在实际热冲压的生产过程中，钢板的氧化很难避免，即使表面涂覆防氧化涂层也无法完全避免氧化的产生［8］．Hua等［8］和常颖等［9］研究发现，22MnB5硼钢板的氧化作用可使其换热系数减小，但其中未分析压力增加时钢板氧化皮的破裂作用对其换热系数的影响．鉴于此，本文以常用热冲压材料BR1500HS高强度钢和5CrMnMo模具钢为研究对象，测定不同保温时间下的板料氧化皮厚度，建立保温时间与氧化皮厚度的关系，依据工业生产的条件，利用自制实验装置测定模具和板料的温度，运用DEFORM－3D软件模拟计算板料和模具的温度，并通过最小二乘法［10］求解不同压力及不同硼钢板的氧化作用下的换热系数，分析了其对换热系数的影响及其交互作用．同时，将换热系数与影响因素进行整体拟合，以期为热冲压温度场的建立及其参数设定提供依据．

1实验设计

1．1实验装置所用实验装置由加载机构和温度记录机构组成．加载机构利用旋压机的顶针提供压力，其压力为0～10MPa．采用8通道温度记录仪记录各测点的温度，其测量所用热电偶均为K型热电偶，温度测量区间为0～1200°C，其简化实验装置如图1所示。将BR1500HS高强度钢切割成直径80mm、厚度1．8mm的圆片状试样，如图2（a）所示；上、下模具加工成直径80mm、厚度分别为30和20mm的圆柱状，如图2（b）所示；将上、下模具在距离表面0．5mm处钻盲孔以安装热电偶，另外，将下模具钻通孔并安装热电偶以测量板料的温度．

1．2实验步骤根据压力装置的加载范围，本实验设计了10种不同的载荷（1～10MPa），以评价压力对换热系数的影响；另外，根据实际的工业生产条件，本实验通过控制板料的保温时间来评价板料的氧化作用，并以板料的氧化皮厚度的检测来确定保温时间与板料氧化作用的关系．每一次实验时，先将板料在加热炉中加热至950°C并分别保温0～12min，间隔时间为1min；然后，迅速转移至下模具表面，上、下模具迅速闭合并加载所需压力；同时，用温度记录仪记录板料和模具的温度直至温度基本稳定．

2换热系数求解方法

本文所用换热系数的测定方法是：通过软件模拟获取在某一换热系数下的瞬时温度；利用最小二乘法［10］来缩小软件模拟计算的温度与实际测定的瞬时温度的差异，直到两者的温度值基本吻合为止．

2．1实验模拟利用DEFORM－3D软件模拟上、下模具与板料之间的传热过程，其模拟简化过程如图3所示．模型的边界条件见表1～3．表中：ρ为材料密度；E为弹性模量；ν为泊松比；c为比热容；λ为材料的热导率．模拟过程的换热系数为0．5～4．0kW／（m2•°C），模具初始温度设为20°C，板料初始温度根据对应的实验测量温度设定．先将板料在炉中加热至950°C，再放入模具上面并基本稳定至860°C左右．在模拟过程中，选取与实际测量温度位置一致的测点来模拟计算温度，取距离上模具表面0．5mm位置的模拟计算温度，并与实际测量温度进行对比，通过最小二乘法求解最佳的换热系数，直至模拟计算温度与实际测量温度在允许误差范围以内。

2．2最小二乘法求解本文采用最小二乘法优化模拟计算温度与实际测量温度之间的差异以测定换热系数．在一定的压力下，热电偶所测温度与模拟所得温度的差异可用以下误差函数表示。

3结果与分析

3．1保温时间与板料氧化层厚度的关系在实际的工业生产中，可以宏观控制保温时间和压力等参数．为了表征保温时间与钢板氧化程度的关系，采用金相法测定加热后的板料的氧化皮厚度d．加热保温3min后的板料表面如图5所示．可以看出，板料的氧化较为严重，整个板料已被氧化皮所包裹．在加热温度为950°C时，各保温时间所对应的氧化皮厚度如图6所示．由图6可见：随着保温时间增加，板料的氧化皮厚度增大，但在保温时间达到6min左右时，氧化皮厚度的增长趋势有所减缓．另外，采用扫描电子显微镜（SEM）观察钢板氧化皮的表面形貌，其结果如图7所示．可以看出，氧化皮表面部分呈现出开裂和脱落状态，其组织结构较为疏松。

3．2板料的氧化作用对换热系数的影响为研究压力和板料的氧化作用对换热系数的影响，本文采用等效换热系数来表征换热系数的大小［11］，即每个压力和氧化皮厚度下对应于一个固定的换热系数。由图8可以看出，随着板料氧化皮厚度的增大，换热系数呈现出减小的变化趋势，这是由于板料表面氧化物的热导率比金属基体的热导率低得多，造成了氧化皮厚度越大，板料与模具之间的热交换越困难，表现为换热系数越小，且随着氧化皮厚度不断增加，换热系数的减小趋势越缓慢，即氧化物对换热系数的阻碍作用越不明显．根据这一特征。式中，A和n均为所求参数，n值取为0．04～0．18，其拟合结果如图9所示．其中，拟合优度为0．947～0．981，拟合结果良好．n值反映了氧化皮厚度对换热系数的阻碍作用，n值越小，其阻碍作用越弱，即压力越大，氧化作用对换热系数的阻碍作用越弱．由于高温下板料表面氧化的速度小于碳原子从内部向表面扩散的速度，氧化皮上表面出现了大面积脱碳行为，脱碳部分的组织由于碳原子缺失而使其含碳量小于金属基体的含碳量，造成了脱碳部分组织的硬度和强度比金属基体的小得多，氧化皮越厚，其强度和硬度较低的脱碳组织越厚［12］，同一压力下上层强度和硬度较低的氧化皮将发生变形甚至破裂，而且压力增大时也会导致氧化皮变形甚至破裂，造成板料与模具之间的接触作用增强，从而弱化了氧化皮的阻碍作用，氧化皮厚度和压力越大，其弱化作用越强，在图8和9中表现为同一压力下随着氧化皮厚度的增加而换热系数减小的趋势变缓，且压力越大，氧化作用对换热系数的阻碍作用越弱．

3．3压力对换热系数的影响通过最小二乘法获得不同板料氧化皮厚度下换热系数随着压力变化的关系曲线如图10所示。由图10可以看出，在一定的氧化皮厚度下，随着压力增大，换热系数呈现出增大的变化趋势．这是由于随着压力增大，板料和模具的实际接触面积增大，热量可以通过更多的接触点进行热量传递；另外，随着压力增大，换热系数的增幅减缓，即换热系数对压力的敏感性降低。由式（8）拟合的结果如图11所示．其中，各拟合优度为0．98～0．98，拟合结果较好．n值为0．41～0．59，且n值随着氧化皮厚度的增加而增大．压力越大，接触面的微凸体变形越大，变形越趋于完全，可变形的微凸体越来越少，造成进行热交换的接触面增加减缓，在图9和10中表现为换热系数随着压力的增大而对压力的敏感性降低．3．4整体拟合分析根据换热系数与氧化皮厚度和压力的关系，可将换热系数与氧化皮厚度以及压力进行整体的拟合，由式（7）、（8）可将换热系数与氧化皮厚度以及压力按照以下关系式进行拟合。其拟合优度为0．974，拟合结果较好．从指数的大小来看，板料氧化皮厚度对换热系数的阻碍作用低于压力对换热系数的促进作用，故实际生产中根据保温时间的大小来适当增加板料的界面压力，以减缓氧化皮厚度对热交换的阻碍作用，从而达到良好的热交换效果．量化后的表达式对于热冲压换热系数的确定具有十分重要的意义．

4结论

温度变化和热量的关系范文第5篇

【关键词】干式排渣机炉渣冷却风锅炉效率

中图分类号： TF524 文献标识码： A 文章编号：

1干式排渣工作原理及系统简介

干式排渣机设置在锅炉零米，高温炉渣连续落在输渣机的输送带上，高温灰渣在输送带上低速运动，在负压作用下，受控的少量环境冷空气逆向进入风冷干式除渣机内部, 使灰渣在输送钢带上逐渐被风冷却，并逐渐完成燃烧。冷空气与高温灰渣进行充分的热交换，空气将锅炉辐射热和灰渣显热吸收，空气温度升高到300～400℃左右（相当于锅炉二次送风温度），进入炉膛，渣的冷却温度则降至100℃左右。

干式排渣机系统由三部分组成，分别是钢带输渣系统、出渣破碎系统和干渣输送系统。钢带输送系统包括：挤压关断门、机械密封或水密封、液压碎渣机和钢带输渣机等。出渣碎渣系统包括：碎渣机、和中间渣仓等。干渣输送系统包括：输送管道、风机（负压输送系统）、仓泵（正压输送系统）和布袋除尘器等，现在多采用二级钢带输送系统。

2干式排渣机影响锅炉效率的研究

2.1测点设置及试验方法

两次试验均依据电力行业标准（GB10184-88）《电站锅炉性能试验标准》执行，试验主要记录及测量的参数有锅炉排烟温度、炉渣冷却风入炉温度、排渣温度、排渣量等项目：

锅炉排烟温度：利用空预器出口烟道上的测点用K型热点偶网格法测量，每个工况进行期间间隔10分钟测量一次，取记录数据算数平均值作为该工况排烟温度；炉渣冷却风入炉温度。利用渣斗观察孔，采用抽气电热偶测量炉渣冷却风入炉温度。热电偶引出端接温度显示仪表。在相关试验工况中，测量一次各渣斗冷却风入炉温度；排渣温度。在中间渣仓处利用抽气热电偶测量，每个工况进行期间间隔测量，取记录数据的平均值作为该工况排渣温度；炉渣冷却风量。利用渣斗现有观察孔，采用靠背管及电子微压计进行测量，如冷却风量超出仪器测量范围，则炉渣冷却风量利用渣量、炉底排渣初始温度、斗轮机入口处渣量、环境温度以及炉底冷却风入炉温度进行测量；其它。表盘数据：每个工况进行期间间隔10分钟记录一次锅炉主要运行参数与各辅机的运行参数。

试验测试数据处理：试验测量及记录数据均取其算数平均值；锅炉效率的计算按照ASME4.0标准进行，并按照相关条件修正。

2.2试验测量结果

2.2.1华电国际邹县发电厂#6机组试验

为进一步研究干式排渣机对锅炉运行和经济性的影响，接下来对华电国际邹县发电厂（600MW）机组干式除渣机对锅炉效率的影响专项测试数据进行分析（数据来源于西安热工研究院）。

1）通过对干式排渣机正常投运以及模拟干式排渣机停运两种工况分析可知：干式排渣机系统炉底进风吸收炉渣的物理显热后温度升高，在炉渣量一定、炉底除渣温度一定时，炉底进风量越大，炉底进入锅炉的风温就越低，对锅炉效率负方面影响就越大。

2）在不同炉底进风量情况下，对锅炉效率影响进行了测试，可知：影响锅炉效率升高或降低的临界炉底进风温度为247.3℃；炉底进风率为1%时，炉底进风温度为264℃，此时锅炉效率升高0.0073%；要使排烟温度变化在2℃以内，炉底进风量必须小于总风量的1.07%。

3）干式排渣机系统实际运行对锅炉效率影响：在锅炉燃烧试验煤种时，通过干渣机系统进入炉内冷却风量占总风量的0.90%，锅炉效率净增加了0.1069%。

从华电国际邹县发电厂600MW机组以上试验可以得出：合理地组织炉底进风，使炉底进风与炉底渣充分进行热交换是干式排渣机效果的关键，如果炉底进风组织不好，那么要吸收同样的炉底渣物理显温就需要大量的炉底冷却风，最终造成锅炉效率的下降。

2.2.2华能伊敏发电厂#1机组试验

为全面研究干式排渣机对锅炉运行和经济性的影响，接下来再以华能伊敏发电厂#1机组干式除渣机对锅炉效率的影响专项测试数据进行分析（数据来源于西安热工研究院）。

1）通过对干式排渣机正常投运时关断门开启和关闭两种工况分析，分析干式排渣机对锅炉效率的影响主要实验参数可知：由于干式排渣机冷却风量偏大且风温低，关断门开启后，锅炉排烟温度平均升高3℃，排烟温度损失增加了0.2%。

2）将干式排渣机漏风点进行一定堵漏后，进行了试验，分析锅炉主要运行参数变化趋势得出：炉渣冷却风量的变化对锅炉的燃烧工况的影响轻微，当炉渣冷却风量变化由23000 Nm3/h增加到56000 Nm3/h，排烟温度升高1℃，排烟热损失略有升高；转向室烟温则降低了1.5℃。说明此工况下，冷却风量变化对火焰中心高度影响较小。

3）将干式排渣机漏风点进一步堵漏后，进行了试验，分析锅炉主要运行参数变化趋势可知：在满足碎渣机入口炉渣温度100℃，进一步加强对干式排渣机壳体的密封的前提下，关断门开、关状态所引起风量和风温变化对炉内燃烧和排烟温度的影响轻微。

从华能伊敏电厂以上试验可以看出，只要在小风量的情况下，冷却风才能被加热到较高的温度，此时冷却风量为13200 Nm3/h，冷却风被加热的温度为310-370℃之间，这部分冷却风吸收的热量为6000×103kj/h，锅炉效率增加0.125%，同时由于空预器空气侧流量的减少13200 Nm3/h，排烟温度约上升1.12℃，锅炉效率降低0.074%，两者相差0.051%，锅炉效率变化细微。

当关断门全开时，冷却风量为26800 Nm3/h，冷却风被加热到210℃以上，这部分冷却风吸收的热量约为7270×103kj/h，锅炉效率增加了0.151%，同时由于空预器空气侧流量减少了26800 Nm3/h，排烟温度约上升2.27℃，锅炉效率降低0.152%，两者基本抵消，锅炉效率无变化。

3干式排渣机影响锅炉效率的结论

1.在干式排渣机设备内部，由于冷却风吸收了热炉渣的物理显热和炉渣可燃物燃烧释放出来的热量，能够使热炉渣从锅炉带走的热量返回炉内，可减少锅炉的热量损失，从而提高锅炉效率。

2.锅炉实际运行时，为保证干式排渣设备的排渣温度不致过高，在保持空预器二次风出口风量、燃烧器热二次风量不变前提下，干排渣系统无组织的漏风进入锅炉炉膛，炉膛辐射吸热减少，对流吸热增加，同时烟气流量增大，空预器入口烟温增加，排烟温度将会增加，锅炉排烟热损失将增加，相应的锅炉效率会有所减少。

3.从锅炉吸热量平衡的角度分析，炉渣冷却风进入炉膛的温度存在着一个影响锅炉效率变化趋势的转折点，如果冷却风进入炉膛的温度低于转折点温度，将会造成锅炉排烟温度上升，锅炉效率降低；如果冷却风进入炉膛的温度高于转折点温度，锅炉排烟温度下降，在维持吸热量不变的前提下，燃料消耗量减少，锅炉效率升高。

4.为通过干式排渣机系统进一步保障或提高锅炉效率，干式排渣机冷却风量要控制在锅炉总风量的1%以下，入炉膛冷却风温控制在转折点温度以上。

参考文献：