Como modelamos a casa

Vários anos atrás, pensei que meu trabalho havia se tornado um ofício. Para diversificar o quotidiano cinzento, para aumentar o meu custo de especialista, entrei na magistratura e imediatamente me tornei uma questão à queima-roupa - como, depois de 15 anos depois de me formar no primeiro colégio técnico, escrever um FQP de que não teria vergonha?





Introdução

Acontece que quase todos os 15 anos desde o momento em que me tornei engenheiro, estive envolvido na manutenção de medidores de calor em caves de edifícios de apartamentos (MKD). Os dados se acumularam o suficiente para serem chamados de big data.





Não vou descrever em detalhes a física do processo de perda de calor de edifícios e estruturas, vou apenas escrever algumas suposições que tive que fazer:





  1. Temperatura dentro de casa. Grande problema de engenharia. Onde medir corretamente? quantos pontos estão em quais lugares? Decidi entrar na "média hospitalar" e considerei isso como 24 graus.





  2. Temperatura exterior. Os dados da Roshydromet podem ser obtidos apenas por dinheiro. É ela quem opera as organizações fornecedoras de energia quando fazem todos os seus cálculos. Em nossa cidade, descobriu-se que existe um laboratório óptico de meteorologia que mede o mesmo, mas fornece dados para a ciência gratuitamente. Escrevemos uma carta com o consultor científico - recebemos os dados.





  3. Frequência de medição. Não tive que pensar nisso, decidimos que o arquivo diário do medidor de calor seria suficiente. Um prédio residencial é uma peça bastante estacionária, ele aquece lentamente, esfria lentamente.





  4. Os dados devem ser apagados. Acontece que o medidor de calor não funciona. Às vezes, isso é devido ao seu mau funcionamento, às vezes - aos modos de configuração. É melhor usar dados válidos para modelagem - por exemplo, quando são admitidos para cálculo comercial.





  5. Os dados estão limitados ao período do início de dezembro de 2013 a 27 de março de 2017. Como é.





  6. Processamento de dados em Statistica. Esta tarefa foi atribuída a mim por um instrutor científico, obtive uma licença acadêmica.





Um pouco de teoria

Da prática mundial [1], destacamos dois métodos de medição adequados para a tarefa em mãos:





·              . .





·              - . , .





: .





, – . , , , , . [2] , 1 [3]





G = Q / (t * (Tvn-Tnar) * S)

G – , /2*⁰;





      Q – , ;





      – , 24⁰;





      – , ⁰;





( -) – , ⁰;





      S – , 2;





      t – , 24 .





, , 2 :





G = f (Tvn-Tnar)

, .





, 830 - : 1965 . – , , .





1 . , , 0⁰.





2015-2016 . , .





2 [4] – Statistica, .





, , . Statistica . - () . () , "" ( ) . ( ) (, ).





G :





. , :





.





, "" , .





. .





.





1. , . . / . . , . . // . – 2015. – № 8. – . 24–30.





2. Mukashev A., Dynamic method of the heating devices efficiency measurement // Mukashev A., Pugovkin A., Kuprekov S., Petrova N.,Abramchuk S, International Scientific Conference «Environmental and Climate Technologies», CONECT–2017,Riga.





3. .. / .. , .. , .. , .. , XIV - « », : . . - . , 2018, 2, .302-305.





4. .. Statistica : ; . – : - , 2011. – 163 .












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