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2024-11-22 16:14一、什么叫焓值?空气焓值？
焓值：
空气中的焓值是指空气中含有的总热量，通常以干空气的单位质量为基准，称作比焓。工程中简称为焓，是指一千克干空气的焓和与它相对应的水蒸气的焓的总和。在工程上，我们可以根据一定质量的空气在处理过程中比焓的变化，来判定空气是得到热量还是失去了热量。空气的比焓增加表示空气中得到热量;空气的比焓减小表示空气中失去了热量。
从另一个角度说，焓值是温度和湿度的综合，是一个能量单位，他表示在单位空气中温度和湿度综合后的能力刻度，在空调行业，由于主要是对空气进行加热、制冷、加湿、除湿处理，单单比较温度就不全面，甚至是错误的，应为降温需要冷量，除湿也需要冷量，所以要综合计算。比如在过渡季节对新风阀的开关控制，当室外空气的焓值低于室内空气的焓值，说明不需要制冷就可直接引入。
二、乙醇的焓值？
根据上面三个方程式，计算方程式：
2C+3H2+1/2O2=C2H5OH;
反应热=2×-393.5+2/3×-571.6+1366.7=-277.7KJ/moL;
反应热=乙醇的标准摩尔生成焓-碳氮氧的标准生成焓（是0）=-277.7；
所以乙醇的标准摩尔生成焓是-277.7KJ/moL;
三、焓值的意思？
焓，就是热力学里面一个状态参量，空气中的焓值的话指的就是空气里面的总热量，通常以干空气的单位质量为基准，称作比焓。
焓值常用符号H表示。对一定质量的物质，焓定义为H=U+pV，式中U为物质的内能，p为压强，V为体积。
热力学主要是从能量转化的观点来研究物质的热性质 ，它提示了能量从一种形式转换为另一种形式时遵从的宏观规律，总结了物质的宏观现象而得到的热学理论。
热力学并不追究由大量微观粒子组成的物质的微观结构，而只关心系统在整体上表现出来的热现象及其变化发展所必须遵循的基本规律。它满足于用少数几个能直接感受和可观测的宏观状态量诸如温度、压强、体积、浓度等描述和确定系统所处的状态。
四、焓值单位？
焓值:热力学中表征物质系统能量的一个重要状态参量，常用符号H表示。
对一定质量的物质，焓定义为H=U+pV，式中U为物质的内能，p为压强，V为体积。单位质量物质的焓称为比焓，表示为h=u+pv。
空气中的焓值是指空气中含有的总热量，通常以干空气的单位质量为基准，称作比焓。工程中简称为焓，是指一千克干空气的焓和与它相对应（1Kg干空气中含有）的水蒸气的焓的总和。在工程上，我们可以根据一定质量的空气在处理过程中比焓的变化，来判定空气是得到热量还是失去了热量。空气的比焓增加表示空气中得到热量;空气的比焓减小表示空气中失去了热量。
五、水焓值和蒸汽焓值谁大？
你可以假设个极端，压力足够大，大到过热蒸汽相变成水，可以确定的是过热蒸汽的焓大于相变后的水的焓值。那么，假象一个压力足够大，但是还没有相变的点，此时的过热蒸汽的焓值应该是无限接近于相变后的水的焓值的，因为能量是连续的。 所以在加压之前的过热蒸汽的焓值是大于高压的过热蒸汽的。我这么说不知道你理解了没有。
六、压焓图上的焓值怎么来的？
在压焓图中，X坐标就是焓值，Y坐标是绝对压力值，所以才称为压焓图，因此查焓值是最简单不过了，看点所在X轴上的数就是焓值了。
七、压焓图怎么查焓值？
1)压焓图，横坐标是焓，纵坐标是压力。确定一个状态需要两个参数。如果再液相或者气相区，可以根据压力和温度值确定状态点后，查横坐标值就是焓值。
2)如果是两相区，则查取饱和压力对应的饱和液体焓和饱和蒸气焓，根据蒸气干度计算得到两相区的焓值。
八、熵值与焓值的区别？
熵是描述物质混乱程度的物理量，用符号S来表示，单位是J/（mol·K)
焓也是物质的一种物理量，跟内能有点关系，但又不是内能，是在做一些计算时，人为引入的一个物理量。用符号H来表示，单位是kJ/mol。
熵值的大小关系：物质越混乱熵值越大，对于同一种物质，熵值大小关系是气态＞液态>固态；在一个化学反应中，由固态变成液态或者气态，或者由液态变成气态，以及气态分子数由少变多的等过程熵的值都会增加。
焓值的大小关系：一般内能越高，焓值越大，但是一种物质的内能是无法直接测定的，也就无法得到焓值的具体数值。
九、水的焓变值？
不同温度、不同状态，相变焓是不同的。水和水蒸气的焓h，是指在某一压力和温度下的1千克水或1千克水蒸气内部所含有的能量，即水或水蒸气的内能u与压力势能pv之和(h=u+pv)。水或水蒸气的焓，可以认为等于把1千克绝对压力为0.1兆帕温度为0℃的水，加热到该水或水蒸气的压力和温度下所吸收的热量。焓的单位为“焦/千克”。
十、蒸汽焓值计算？
焓值计算：H=2022.7+1.6675×T+2.9593×10^(-4)×T^2-1.2690×10^9×P/T^2.7984-1.0185×10^23×P^2/T^8.3077
P－MPa，T－K；H－kJ/kg
一阶拟合：
Linear model Poly1:
f(x) = p1*x + p2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 1.569 (1.528, 1.61)
p2 = 2507 (2504, 2511)
Goodness of fit:
SSE: 3469
R-square: 0.9916
Adjusted R-square: 0.9914
RMSE: 8.414
Linear model Poly1:
f(x) = p1*x + p2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 1.67 (1.659, 1.682)
p2 = 2504 (2503, 2504)
Goodness of fit:
SSE: 252.6
R-square: 0.9994
Adjusted R-square: 0.9994
RMSE: 2.271
Linear model Poly1:
f(x) = p1*x + p2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 1.777 (1.765, 1.789)
p2 = 2502 (2501, 2503)
Goodness of fit:
SSE: 295.6
R-square: 0.9993
Adjusted R-square: 0.9993
RMSE: 2.456
二阶拟合：
Linear model Poly2:
f(x) = p1*x^2 + p2*x + p3
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = -0.002719 (-0.002911, -0.002526)
p2 = 2.036 (2.002, 2.071)
p3 = 2499 (2498, 2500)
Goodness of fit:
SSE: 195.7
R-square: 0.9995
Adjusted R-square: 0.9995
RMSE: