Sieci neuronowe w identyfikowaniu niejednorodności przepływu powietrza przez kamienny akumulator ciepła

Niejednorodność przepływu powietrza przez złoże kamienne stanowiące akumulator ciepła obniża sprawność energetyczną sytemu. Ocena ilościowa tego zjawiska realizowana jest eksperymentalnie. Z uwagi na jego złożoność, konieczne jest określenie prędkości względnej powietrza w wielu punktach pomiarowych. Ograniczenie liczby miejsc pomiaru temperatury, która stanowi podstawę określenia prędkości, poprzez wykorzystanie sieci neuronowych do jej predykcji jest przedmiotem artykułu. Na podstawie danych eksperymentalnych utworzono sieć neuronową. którą następnie wykorzystano do prognozowania. Uzyskane wyniki porównano z rezultatami pochodzącymi z eksperymentu.

---

Non-uniformity of the air flow through a rock used as a thermal storage unit lowers the energetic efficiency of the system. Quantitative evaluation of this phenomenon is performed experimentally. Due to its complexity it is necessary to determine the relative air velocity in a series of measuring locations. In this paper a method of reducing the number of temperature measuring locations is proposed, with the use of the neural networks to predict the air velocity. Experimental data were used to construct the neural network. The results were compared to the results obtained in experiments.