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dc.contributor.advisorIntrona, Vito.
dc.contributor.authorBustamante Salas, Rubén
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2015-08-06T09:24:13Z
dc.date.available2015-08-06T09:24:13Z
dc.date.issued2015-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10902/6681
dc.description.abstractQuesto documento è un studio sul consumo energetico di un ospedale, nel quale osserveremo i dati ottenuti di alcuni contatori che controllano il consumo di alcune cabine, le quali hanno nel suo interno distinti apparati che si incaricano di diverse funzioni (rifasamento, condizionamento, degenze…). Le analisi effettuate sono prodotto dello studio nel tempo del consumo di questi apparati, poiché abbiamo i dati necessari grazie ai contatori. Nel primo luogo faremo alcune torte su Excel dove vedremo i consumi totali per cabina ed anche per apparato. A partire da questi valori potremo vedere la cabina che ha un consumo maggiore e che apparati sono i principali responsabili di questo consumo. Nel nostro studio sarà la cabina 1, che si incarica principalmente del rifasamento ed il condizionamento dell’ospedale, noi studiaremo gli apparati che lavorano per il condizionamento. Dopo cominciaremo a studiare i andamenti nel tempo per gli apparati con i valori più grandi di consumo per ogni cabina, questo lo faremo con il software “The Energy Audit” (TEA). Da queste grafiche potremo vedere como si comportano gli apparati e si c’è alcun periodo di speciale rilevanza. Come il nostro studio si basa sugli apparati della cabina 1 che condizionano l’ospedale, sul TEA anche faremo i modelli di consumo nei quali non troveremo una gran correlazione con i gradi giorno a pesare di essere questi apparati gli addetti del condizionamento. Come ultima parte dello studio cercheremo i profili di consumi di questi apparati, per ciò utilizzeremo l’Excel come attrezzo. Studiaremo il consumo medio di tutto il periodo di studio per ore per ogni giorno della settimana, facendo andamenti nel tempo, dove vedremo che non c’è una differenza significativa tra loro. Ma si studiamo il consumo medio per ore per giorno della settimana e anche per stazione si potremo vedere grandi differenze dei profili.es_ES
dc.format.extent36 p.es_ES
dc.language.isoitaes_ES
dc.rights© Rubén Bustamante Salases_ES
dc.titleConsumi energetici di un polo ospedalieroes_ES
dc.title.alternativeEnergetic consumptions of a hospital polees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsrestrictedAccesses_ES
dc.description.degreeGrado en Ingeniería en Tecnologías Industrialeses_ES


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