[供應無錫冷卻塔、宜興冷卻塔、啟東冷卻塔]昆山良邦機 械設備有限 公司（楊：159.9569.8242采用先 進的CAM-C NC加工 技術，高起點 研發和 生產各種制冷設  計及零件,產品已達全國同行的 *水平.公司憑 借豐富的行業經  驗和優質的服務 取得龐大的客戶群體 ，立足華南及港澳，面 向全國及  海外竭誠為 各界用戶提供 制冷顧問式服務。

[供應無錫冷卻塔、宜興冷卻塔、啟東冷卻塔]分類:

按應用 領域分：①工業型冷卻塔；②空調型冷卻塔。

按噪聲 級別分：①普通型冷卻塔；②低噪型冷卻塔；

③超低噪型冷卻塔；④*型冷卻塔。

按形狀分：①圓形冷卻塔：②方型冷卻塔。

按水和 空氣是否直接接觸分：①開式冷卻塔：②閉式冷卻塔（也稱封閉式冷卻塔、密閉式冷卻塔）。

其他型式冷 卻塔，如噴 流式冷卻塔、無風機冷卻塔等。

[]上海交通大學Xiaoni Qi等(2008)基于
投影尋蹤回歸法(PPR)對冷卻塔熱力性能
進行預測
[50]
，圖1-5為基于投影尋蹤回歸法
計算結果與基于傳熱傳質模型(HMT)實驗
結果比較圖，該結果顯示投影尋蹤回歸法
誤差為3.75%，傳熱傳質模型誤差為8.78%，
表明投影尋蹤回歸法比一般的傳熱傳質模
具有更好的準確度，由于該方法需通過投
影尋蹤和方程回歸，計算過程相對復雜，
計算量較大，因此難以適用于實時性有較高要求的冷卻塔在線監測系統中.近年來，許多國內外學者將人工智能
算法引入冷卻塔熱力性能監測中，并取得
較好效果。土耳其Hosoz等(2007)利用人工
神經網絡監測冷卻塔熱力性能
[51]
，圖1-6
為此方法神經網絡訓練模型結構。該模型
通過把冷卻塔的進風溫度、進水溫度、進
水量、進風量、相對濕度作為輸入進行訓
練，把出水溫度、出風溫度、出風相對濕
度、出水量作為輸出，實驗結果表明，該
監測技術的誤差為0.89%~4.64%，方法準確可行，但人工神經網絡需要大量訓練
樣本，訓練時間較長，對監測系統的存儲量、計算性能 都有較高要求。
北京理工大學Hui Xie
等(2008)利用模糊-神經網
絡算法估計冷卻塔熱力性
能
[52]
，圖1-7為其評估模型。
實驗結果表明該算法存在
0.69%~3.74%誤差，滿足準
確度要求，由于需要冷卻塔
運行數據作為訓練樣本，該
模型不適合冷卻塔實時監測系統中。江蘇大學Tian-Hong Pan(2011)采用Local
Model Network算法評估冷卻塔工作效率
[53]
，通過局部線性模型簡化計算，提高
計算結果準確度。