[发明专利]相变储热式太阳能热管加热器有效
申请号: | 201911255381.7 | 申请日: | 2019-12-10 |
公开(公告)号: | CN110906428B | 公开(公告)日: | 2021-02-19 |
发明(设计)人: | 常昊;苏磊;李月豪;周玉星;罗文著;庄志 | 申请(专利权)人: | 南京工业大学 |
主分类号: | F24D15/00 | 分类号: | F24D15/00;F24D19/10;F24S10/95;F24S60/00;F24S70/225;F24S50/00 |
代理公司: | 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11624 | 代理人: | 郭智 |
地址: | 210000 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 相变 储热式 太阳能 热管 加热器 | ||
1.相变储热式太阳能热管加热器,包括集热箱体、安装在集热箱体上部的储热箱体、蒸汽进口管(22)以及用热端加热器,其特征在于:所述集热箱体包括集热箱体外壳(1)和集热箱体内壳(1a),所述储热箱体包括储热箱体外壳(8)和储热箱体内壳(9),所述储热箱体内设有多孔复合材料相变储热介质(10),所述集热箱体和储热箱体的内部设置有平板型脉动热管吸热板(3)和回路型脉动热管(6),所述平板型脉动热管吸热板(3)自上到下依次设置有第一冷凝段(35)、第一绝热段(37)和第一蒸发段(34),所述回路型脉动热管(6)自上到下依次设置有第二冷凝段(63)、第二绝热段(62)和第二蒸发段(61),所述集热箱体为长方体结构,包括第一底平面、第一两侧面和第一上侧面、第一下侧面,所述第一上侧面开有两个长方形槽口,用于第一冷凝段(35)和第二冷凝段(63)伸出至储热箱体内,储热箱体为长方体结构,包括第二底平面、第二两侧面和第二侧面、第二下侧面,所述第二下侧面开有两个长方形槽口,用于第一蒸发段(34)和第二蒸发段(61)伸出至集热箱体中,所述用热端加热器包括分离式小型热管冷端散热器(21),蒸汽进口管(22)、液体回流管(23)以及多根并联在蒸汽进口管(22)和液体回流管(23)之间的第一小直径热管(24),所述蒸汽进口管(22)通过蒸汽输出管路(17)连通于储热箱体顶部,所述液体回流管(23)通过液体回流管路(19)连通于热箱体底部一端;所述集热箱体的内部设置有玻璃盖板(4),所述玻璃盖板(4)与集热箱体外壳(1)的四个侧面紧密贴合并密封,所述集热箱体内部位于玻璃盖板(4)和平板型脉动热管吸热板(3)之间的夹缝空间内填充有惰性气体(5),位于所述集热箱体内部的平板型脉动热管吸热板(3)的向阳端涂有选择性吸收涂层(7),所述选择性吸收涂层(7)采用适合于吸收太阳能且吸收率高于0.9、发射率低于0.2的涂层;所述储热箱体内设置有恒温加热模块;所述恒温加热模块采用卷积神经网络算法进行调节,卷积神经网络算法包括以下步骤:
步骤一:卷积层,卷积层通过局部感受域与上一层神经元实现部分连接,在同一局部感受域内的神经元与图像区域中对应像素有固定二维平面编码信息关联,迫使神经元提取局部特征;
步骤二:池化层,池化层是特征映射层,选择卷积特征图中不同的连续范围的作为池化区域,然后取特征的最大值或平均值作为池化区域的特征;
步骤三:全连接层,全连接层是本层神经元与上层神经元两两连接但本层神经元之间不连接的结构;
步骤四:输出层,输出层采用Softmax分类器,假设输入特征记为x(i),样本标签记为y(i),构成了分类层有监督学习的训练集S={(x(1),y(1)),……,(x(m),y(m))},假设函数hθ(x)和逻辑回归代价函数形式分别如下:
其中,θ1,θ2,……,θk是模型的可学习参数,为归一化项;
其中,1{y(i)=j}为指标性函数,即当大括号中的值为真时,该函数的结果就为1,否则其结果就为0。
2.根据权利要求1所述的相变储热式太阳能热管加热器,其特征在于:所述储热箱体的内部设置有分离式小型热管蒸发器(11),所述分离式小型热管蒸发器(11)平行设置在第一冷凝段(35)和第二冷凝段(63)之间,所述分离式小型热管蒸发器(11)包括设置在储热箱体上下两端的蒸气集管(14)和储液集管(13),所述蒸气集管(14)和储液集管(13)之间安装有多根并联的第二小直径热管(12),所述第二小直径热管(12)的内壁面贴合有吸液芯(16),所述吸液芯(16)的底部深入到储液集管(13)内,所述吸液芯(16)为多孔材料,所述第二小直径热管(12)的上下两端分别与蒸气集管(14)和储液集管(13)相连通,所述蒸气集管(14)的顶部与蒸汽输出管路(17)相连通,所述储液集管(13)的侧部与液体回流管路(19)相连通。
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