In [1]:
from wetairprops import calc_t_wb, calc_RH, calc_d, calc_I
In [2]:
t = 30 # температура воздуха (сухой термометр), C
RH = 60 #относительная влажность, %
p = 101325 * 0.9 # пониженное атмосферное давление, Па
In [3]:
#Расчёт температуры влажного термометра (С) по температуре (С), относительной влажности ([0; 1] или [0; 100])
#и давлению воздуха (Па)
t_wb = calc_t_wb(t, RH, p)
t_wb
Out[3]:
In [4]:
#Расчёт относительной влажности ([0.; 1.]) по температуре (сухого термометра) (С),
#температуре мокрого термометра (С) и давлению воздуха (Па)
calc_RH(t, t_wb, p)
Out[4]:
In [5]:
#Расчет влагосодержания ([г водяного пара]/[кг сухого воздуха]) по температуре,
#относительной влажностии и давлению воздуха
calc_d(t, RH, p)
Out[5]:
In [6]:
#Расчёт энтальпии (Дж/кг) по температуре, относительной влажности и давлению воздуха
calc_I(t, RH, p)
Out[6]:
In [7]:
t = 60
t_wb = 20
calc_I(t_wb, 1.), calc_I(t, 0.)
Out[7]:
In [8]:
calc_t_wb(50, 0)
Out[8]:
In [9]:
calc_RH(1e-5,1e-5)
Out[9]:
Для проверки корректности работы функции calc_RH(t, t_wb, p) сформируем психрометрическую таблицу, подобную представленной ниже:¶
Источник: https://multiurok.ru/index.php/files/laboratornaia-rabota-3-8-klass-izmerenie-vlazhnost.html
In [10]:
#p = 101325 Па - нормальное атмосферное давление (значение по умолчанию, поэтому при вызове функций параметр p не передаётся)
ts = list(range(0, 31, 2)) #ряд температур
dt_wts = list(range(11)) #ряд разностей температур
def calc_table(ts, dt_wts):
#Оформим расчёт таблицы в виде функции, т.к. бьудем создвать две таблицы
RHs = [] #Двумерный массив значений относительной влажности
for i in range(len(ts)):
RHs.append([]) #создаём новую строку массива
for j in range(len(dt_wts)):
try:
RHs[i].append(int(round(calc_RH(ts[i], ts[i] - dt_wts[j] ) * 100, 0))) #добавляем элемент массива в строку
except ValueError: #Если входные значения находятся вне допустимого диапазона, ставим прочерк
RHs[i].append('-')
return RHs
RHs = calc_table(ts, dt_wts)
In [11]:
#Формируем психрометрическую таблицу
import pandas as pd
table = pd.DataFrame(RHs, columns = dt_wts, index = ts )
table
Out[11]:
In [12]:
#Сформируем расширенную психрометрическую таблицу для сохранения в файл
ts = list(range(0, 61))
dt_wts = list(range(40))
#Воспользуемся ранее написанной функцией
RHs = calc_table(ts, dt_wts)
table = pd.DataFrame(RHs, columns = dt_wts, index = ts )
table
Out[12]:
In [13]:
#Сохраняем таблицу в html файл
table.to_html('Психрометрическая_таблица.html')
#или в формате csv
#table.to_csv('Психрометрическая_таблица.csv')
Инженерные расчёты на Python, С.В. Медведев, 2020-2023
Использование Python и Jupyter Notebook для инженерных расчётов, С.В. Медведев, 2020-2023
Использование Python и Jupyter Notebook для инженерных расчётов, С.В. Медведев, 2020-2023
