GO PR-11阀类产品

GO PR-11 Series Ultra Sensitive Pressure Control Regulator

这种精密压力减压阀旨在允许用户在应用程序中灵活。 这仪器设计工程师现在可以选择佳的特定流量系统所需的操作参数。现在可以轻松调节流量和压力

在实验室和工艺中经济地完成色谱仪、空气污染分析仪和其他通用仪器过程和实验室仪器。 内部低体积大且无困区意味着高效运行仪器的清洁度和高灵敏度

探测器。 标准不锈钢隔膜可防止不希望的污染物渗透到流体中。该减压阀提供更大的压力和流量稳定性用于化学发光型等关键应用分析仪,并被认为是的终

环境温度变化的稳定性。

技术数据:

•紧凑型单级精密调节

设计包

•气泡密封关闭

•压力表和安全阀端口可选

•PTFE内衬不锈钢或Viton®隔膜

标准

•出口压力范围为0–10、0–25、0–50,

0–100、0–250和0–500磅/平方英寸

•40微米入口过滤器

•适用于气体或液体服务

•面板安装½英寸直径,标准

•1/8英寸FNPT连接

•入口压力至3600 psig

•Cv流量系数分别为0.025、0.06和0.20

•与操作介质接触的材料

铝,300系列不锈钢,Viton®,

聚四氟乙烯和铬镍铁合金

选项

•¼英寸FNPT连接

•额外端口

•压力表

•面板安装,(需要一个13⁄8英寸的安装孔)

温度&

工作入口压力

座椅材料

温度@

工作入口

压力

氟橡胶®225°F(107°C)@300磅/平方英寸(2.07兆帕)

Tefzel®150°F(66°C)@3600磅/平方英寸(24.82兆帕)

高密度PTFE 150°F(66°C)@3600 psig(24.82 MPa)

import tespy.networks import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # create a network object with R134a as fluid my_plant = tespy.networks.Network() # 明确指定流体为R134a # set the unitsystem for temperatures to °C and for pressure to bar my_plant.set_attr(T_unit='C', p_unit='bar', h_unit='kJ / kg') from tespy.components import ( CycleCloser, Compressor, Valve, SimpleHeatExchanger ) cc = CycleCloser('cycle closer') # heat sink co = SimpleHeatExchanger('condenser') # heat source ev = SimpleHeatExchanger('evaporator') va = Valve('expansion valve') cp = Compressor('compressor') from tespy.connections import Connection # connections of heat pump c1 = Connection(cc, 'out1', ev, 'in1', label='1') c2 = Connection(ev, 'out1', cp, 'in1', label='2') c3 = Connection(cp, 'out1', co, 'in1', label='3') c4 = Connection(co, 'out1', va, 'in1', label='4') c0 = Connection(va, 'out1', cc, 'in1', label='0') # this line is crutial: you have to add all connections to your network my_plant.add_conns(c1, c2, c3, c4, c0) # 设置流体成分(关键修改点) c1.set_attr(fluid={'R134a': 1}) # 指定连接1的流体成分为100% R134a # first go back to the original state of the specifications co.set_attr(Q=-1e6) cp.set_attr(pr=None, eta_s=0.85) c1.set_attr(m=None) c3.set_attr(T=None) c4.set_attr(T=80) c1.set_attr(p=3, T=0) # 蒸发器入口压力3 bar,温度0°C c2.set_attr(p=10) # 压缩机入口压力(蒸发压力)10 bar c3.set_attr(T=90) # 压缩机出口温度(冷凝温度) c1.set_attr(state='l') # 液态 c2.set_attr(state='g') # 气态 my_plant.set_attr(tolerance=1e-6) my_plant.set_attr(max_iter=50) # make text reasonably sized plt.rc('font', **{'size': 18}) data = { 'T_source': np.linspace(0, 40, 11), 'T_sink': np.linspace(60, 100, 11), 'eta_s': np.linspace(0.75, 0.95, 11) * 100 } COP = { 'T_source': [], 'T_sink': [], 'eta_s': [] } description = { 'T_source': 'Evaporation temperature in °C', 'T_sink': 'Condensation temperature in °C', 'eta_s': 'Is entropic efficiency in %' } for T in data['T_source']: c2.set_attr(T=T) my_plant.solve('design') COP['T_source'] += [abs(co.Q.val) / cp.P.val] # reset to base temperature c2.set_attr(T=20) for T in data['T_sink']: c4.set_attr(T=T) my_plant.solve('design') COP['T_sink'] += [abs(co.Q.val) / cp.P.val] # reset to base temperature c4.set_attr(T=80) for eta_s in data['eta_s']: cp.set_attr(eta_s=eta_s / 100) my_plant.solve('design') COP['eta_s'] += [abs(co.Q.val) / cp.P.val] fig, ax = plt.subplots(1, 3, sharey=True, figsize=(16, 8)) [a.grid() for a in ax] i = 0 for key in data: ax[i].scatter(data[key], COP[key], s=100, color="#1f567d") ax[i].set_xlabel(description[key]) i += 1 ax[0].set_ylabel('COP of the heat pump') plt.tight_layout() fig.savefig('heat_pump_parametric.svg')
05-13
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