气密检测中泄漏率的质量流量与体积流量的转换

2024-05-29 08:52

本文主要是介绍气密检测中泄漏率的质量流量与体积流量的转换,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

对于R-134a等制冷剂,泄漏率通常表示为质量流量(每年的逸出质量)而不是体积流量(特定时间段内给定压力下的逸出质量)。因此,通过制冷剂的年泄漏量来定义泄漏级别,常用的单位为g/a。以某款车型为例,其直冷板冷却剂R-134a泄漏量要求小于3g/a。但在工业生产中,一般通过气密检测的方法来检测直冷板的漏率,常用的漏率单位为mbar•L/s或Pa•m3/s。因此,需要研究制冷剂液体漏率到气体漏率的转化关系,并根据气体漏率指导直冷板气密检测设备选型。1制冷剂液体漏率到气体漏率的转化

1.1理想状态下的气体泄漏率
根据质量守恒,液体制冷剂的泄漏量可以转化成理想状态下同质量该物质的气体量。在标准状态下(P0=1.013×105Pa、T0=273K),理想中1mol气体在标准大气压下的体积约为22.4L,即Vm=22.4L=22.4×10-3m3。理想气体气态方程及气体漏率公式为在这里插入图片描述
式中,M为每秒制冷剂R-134a的泄漏量,可以由制冷剂R-134a的年泄漏量计算;u为制冷剂R-134a的相对分子质量,取102.03;T为当前温度(常温20℃)对应的开尔文温度,取293K;t为时间,取1s。
由此可以推出在这里插入图片描述
式中,Q0为标准大气压下气态R-134a的泄漏率。至此,完成了制冷剂液体漏率到标准状态下气体漏率的转化。以上文的某款车型直冷板冷却剂R-134a泄漏量要求小于3g/a为例,可以计算出其标准大气压下气态R-134a泄漏率Q=2.271×10-6Pam3/s。

1.2工作压力下的气体泄漏率
直冷板是通过制冷剂蒸发散发的方式对电池包降温,其不同规格的直冷板最高工作范围为2.0~3.5MPa,正常工作压力为0.8~2.0MPa。图1为某款新型电池包、直冷板,不但承担电池包温度控制功能,亦是结构件,作为电池包上盖起到支撑作用。
通常情况下,处理气体在管理中的流动均采用连续介质模型,但是直冷板大多是从管路接头、焊缝、本身缺陷等特征尺寸极小的缝隙或者漏孔向外泄漏的。漏孔的特征尺寸很小,故气体流动呈现出稀薄效应。根据克努森数(Kn)对气体稀薄程度的判定,稀薄气体流动基本上分为3个领域,即粘滞流域、过渡流域和自由分子流域。不过对于同一个漏孔,由于其几何尺寸一定,在工作温度一定时,漏孔漏率与漏孔两端压力差有关,且关系式表达如下:
在这里插入图片描述
式中,C和n为与漏孔自身相关的常数,表明对一个固定漏孔,在环境温度和充入气体压力不变的条件下,其漏率值与漏孔压力的n次方成线性关系。
不同学者对于漏孔及漏孔气体流动状态做了大量研究,钟博扬等的研究表明,在分子流状态下,漏孔的漏率与漏孔两端的压差成正比;在粘滞流状态下,漏孔的漏率与漏孔两端的压力的平方差成正比,即当n=1时,漏孔内气体为分子流;当1 <n<2时,气体为过渡态;当n=2时,气体为粘滞流。闫治平的试验研究证明,漏孔长度越短,n值越大。直冷板单侧厚度一般在1~2mm之间,依据其结论,气体流动为粘滞流,n值可以近似取2。在不同压力下,制冷剂的气体泄漏率计算公式为< span></n<2时,气体为过渡态;当n=2时,气体为粘滞流。闫治平的试验研究证明,漏孔长度越短,n值越大。直冷板单侧厚度一般在1~2mm之间,依据其结论,气体流动为粘滞流,n值可以近似取2。在不同压力下,制冷剂的气体泄漏率计算公式为<>
式中,Q0为标准大气压下的气态R-134a泄漏率;P0为标准大气压;P为直冷板的工作压力;Q1为工作压力下的泄漏率。由此可以计算出Q1=9.084×10-4Pa•m3/s。至此,推导出了制冷剂液体泄漏率到制冷剂气体在工作压力下的泄漏率转换。

1.3工作压力下的测试气体泄漏率
在工业生产中,一般采用空气或者示踪气体,如氦气等来检测产品的气密性。故在应用中,还需要将在工作压力下的制冷剂的气体泄漏率转换为测试气体泄漏率。根据王维等研究,在粘滞流状态下,漏率主要受粘滞系数大小的影响,示漏气体的粘滞系数越大,运动所受阻力就越大,气体流动性变差,漏率变得更小[5]。在实验环境及粘滞流漏孔内部压强相同时,其公式可表达为在这里插入图片描述
式中,Qgas1为示漏气体为介质1时的泄漏率;Qgas2为试漏气体为介质2时的泄漏率;η1和η2分别为不同介质气体的粘度。参考式(6),在已知制冷剂气体粘滞系数和测试气体粘滞系数的情况下,即可完成制冷剂液体漏率到测试气体在工作压力下的漏率转换。

这篇关于气密检测中泄漏率的质量流量与体积流量的转换的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1013209

相关文章

JAVA中整型数组、字符串数组、整型数和字符串 的创建与转换的方法

《JAVA中整型数组、字符串数组、整型数和字符串的创建与转换的方法》本文介绍了Java中字符串、字符数组和整型数组的创建方法,以及它们之间的转换方法,还详细讲解了字符串中的一些常用方法,如index... 目录一、字符串、字符数组和整型数组的创建1、字符串的创建方法1.1 通过引用字符数组来创建字符串1.2

Java将时间戳转换为Date对象的方法小结

《Java将时间戳转换为Date对象的方法小结》在Java编程中,处理日期和时间是一个常见需求,特别是在处理网络通信或者数据库操作时,本文主要为大家整理了Java中将时间戳转换为Date对象的方法... 目录1. 理解时间戳2. Date 类的构造函数3. 转换示例4. 处理可能的异常5. 考虑时区问题6.

基于C#实现将图片转换为PDF文档

《基于C#实现将图片转换为PDF文档》将图片(JPG、PNG)转换为PDF文件可以帮助我们更好地保存和分享图片,所以本文将介绍如何使用C#将JPG/PNG图片转换为PDF文档,需要的可以参考下... 目录介绍C# 将单张图片转换为PDF文档C# 将多张图片转换到一个PDF文档介绍将图片(JPG、PNG)转

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

poj 2135 有流量限制的最小费用最大流

题意: 农场里有n块地,其中约翰的家在1号地,二n号地有个很大的仓库。 农场有M条道路(双向),道路i连接着ai号地和bi号地,长度为ci。 约翰希望按照从家里出发,经过若干块地后到达仓库,然后再返回家中的顺序带朋友参观。 如果要求往返不能经过同一条路两次,求参观路线总长度的最小值。 解析: 如果只考虑去或者回的情况,问题只不过是无向图中两点之间的最短路问题。 但是现在要去要回

poj 3422 有流量限制的最小费用流 反用求最大 + 拆点

题意: 给一个n*n(50 * 50) 的数字迷宫,从左上点开始走,走到右下点。 每次只能往右移一格,或者往下移一格。 每个格子,第一次到达时可以获得格子对应的数字作为奖励,再次到达则没有奖励。 问走k次这个迷宫,最大能获得多少奖励。 解析: 拆点,拿样例来说明: 3 2 1 2 3 0 2 1 1 4 2 3*3的数字迷宫,走两次最大能获得多少奖励。 将每个点拆成两个

poj 2195 bfs+有流量限制的最小费用流

题意: 给一张n * m(100 * 100)的图,图中” . " 代表空地, “ M ” 代表人, “ H ” 代表家。 现在,要你安排每个人从他所在的地方移动到家里,每移动一格的消耗是1,求最小的消耗。 人可以移动到家的那一格但是不进去。 解析: 先用bfs搞出每个M与每个H的距离。 然后就是网络流的建图过程了,先抽象出源点s和汇点t。 令源点与每个人相连,容量为1,费用为

poj 3068 有流量限制的最小费用网络流

题意: m条有向边连接了n个仓库,每条边都有一定费用。 将两种危险品从0运到n-1,除了起点和终点外,危险品不能放在一起,也不能走相同的路径。 求最小的费用是多少。 解析: 抽象出一个源点s一个汇点t,源点与0相连,费用为0,容量为2。 汇点与n - 1相连,费用为0,容量为2。 每条边之间也相连,费用为每条边的费用,容量为1。 建图完毕之后,求一条流量为2的最小费用流就行了

基于 YOLOv5 的积水检测系统:打造高效智能的智慧城市应用

在城市发展中,积水问题日益严重,特别是在大雨过后,积水往往会影响交通甚至威胁人们的安全。通过现代计算机视觉技术,我们能够智能化地检测和识别积水区域,减少潜在危险。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 PyQt5 搭建一个积水检测系统,结合深度学习和直观的图形界面,为用户提供高效的解决方案。 源码地址: PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统 预览: 项目背景