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La HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado) es una importante subdisciplina de la ingeniería mecánica. El objetivo del diseño de HVAC es equilibrar el confort ambiental interior con otros factores como el coste de la instalación, la facilidad de mantenimiento y la eficiencia energética. La disciplina de HVAC incluye un gran número de términos y acrónimos especializados, muchos de los cuales se resumen en este glosario.
Artículo principal: Cambios de aire por hora La tasa de ventilación por hora dividida por el volumen de un espacio. Para espacios de aire perfectamente mezclado o de flujo laminar, es igual al número de veces por hora que se intercambia el volumen del espacio mediante ventilación mecánica y natural. También se denomina tasa de cambio de aire o tasa de intercambio de aire. Abreviado ACH o ac/hr.
Artículo principal: Acondicionador de aire Aparato, sistema o mecanismo diseñado para deshumidificar y extraer el calor de una zona. Normalmente este término se reserva para unidades autónomas más pequeñas, como un sistema residencial.
Artículo principal: Manipulador de aire Unidad central que consta de un soplador, elementos de calefacción y refrigeración, bastidores o cámara de filtros, compuertas, humidificador y otros equipos centrales en contacto directo con el flujo de aire. No incluye los conductos que atraviesan el edificio. Abreviado AH o AHU.
Unidad de tratamiento de aire de precisión
La monitorización de la salud estructural (SHM) en un horno de arco eléctrico se realiza de varias maneras. Depende del tipo de elemento o variable a vigilar. Por ejemplo, el revestimiento de estos hornos está hecho de materiales refractarios que pueden desgastarse con el tiempo. Por lo tanto, la monitorización de las temperaturas en las paredes y en los elementos de refrigeración del horno es esencial para una correcta monitorización estructural. En este trabajo se ha realizado una predicción multivariante de la temperatura en series temporales mediante un enfoque de deep learning. Para aprovechar los datos de los últimos 5 años sin descuidar las partes iniciales de la secuencia en los años más antiguos, se utilizó un mecanismo de atención para modelar la predicción de series temporales mediante deep learning. El mecanismo de atención se construyó sobre la base del enfoque codificador-decodificador en las redes neuronales. Así, con el uso de un mecanismo de atención, se mejoró la dependencia a largo plazo de las predicciones de temperatura en un horno. Se implementó un periodo de calentamiento en el proceso de entrenamiento de la red neuronal. Los resultados del mecanismo basado en la atención se compararon con el uso de arquitecturas de redes neuronales recurrentes para tratar datos de series temporales, como la memoria a corto plazo (LSTM) y la unidad recurrente cerrada (GRU). Los resultados del error medio cuadrático medio (ARMSE) obtenidos con el mecanismo basado en la atención fueron los más bajos. Por último, se realizó un estudio de importancia de las variables para identificar las mejores para entrenar el modelo.
Unidad de tratamiento de aire reciclada
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