LAKÓÉPÜLETEK KIEGYENLÍTETT SZELLŐZÉSÉNEK ENERGETIKAI ELEMZÉSE, HATÁSA A B TÍPUSÚ GÁZKÉSZÜLÉKEK ÜZEMÉRE



Hasonló dokumentumok
Passzívház szellőzési rendszerének energetikai jellemzése

Levegõkezelõ központ energiafelhasználásának elemzése valószínûség-elméleti módszerrel

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

e-gépész.hu >> Szellőztetés hatása a szén-dioxid-koncentrációra lakóépületekben Szerzo: Csáki Imre, tanársegéd, Debreceni Egyetem Műszaki Kar

MÉRÉSI JEGYZŐKÖNYV. A mérési jegyzőkönyvet javító oktató tölti ki! Kondenzációs melegvízkazám Tanév/félév Tantárgy Képzés

Valószínűségszámítás összefoglaló

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Klíma és légtechnika szakmai nap

Tüzelőberendezések helyiségének légellátása de hogyan?

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

VITAINDÍTÓ ELŐADÁS. Műszaki Ellenőrök Országos Konferenciája 2013

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

Gázkészülékek levegőellátásának biztosítása a megváltozott műszaki környezetben

AZ ÉPÜLET FŰTÉS/HŰTÉS HATÉKONYSÁGÁNAK NÖVELÉSE FÖLDHŐVEL

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK

Hőtechnikai berendezéskezelő Ipari olaj- és gáztüzelőberendezés T 1/5

Mikor és mire elég a kéménymagasság? Dr. Barna Lajos. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Épületgépészeti Tanszék

DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS

versenyképes választás

XXIII. Dunagáz Szakmai Napok Konferencia és Kiállítás

Energetikai korszerűsítés

tapasztalatai, specialitások sok Baumann Mihály PTE PMMK Épületgépészeti Tanszék

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

ŐSZINTÉN A GÁZKONVEKTOROKRÓL

A 7/2006 (V.24.) TNM rendelet és a 176/2008-as kormányrendeletek problémái, korszerűsítési lehetőségei

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

A felelős üzemeltetés és monitoring hatásai

A valószínűségszámítás elemei

Lemezeshőcserélő mérés

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Thermoversus Kft. Telefon: 06 20/ Bp. Kelemen László u. 3 V E R S U S

Hőszivattyús rendszerek

Az épületek monitoringjával elérhető energiamegtakarítás

(Independence, dependence, random variables)

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

OXeN. Hővisszanyerős szellőzés légcsatornázás nélkül.

2018. évi energiafogyasztási riport thyssenkrupp Components Technology Hungary Kft.

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 5. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

2016. évi energiafogyasztási riport MAM-Hungária Kft.

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

A mérési eredmény megadása

Épületgépész technikus Épületgépészeti technikus

V. Országos Kéménykonferencia Kecskemét, március

Komfortos fürdőzés egész évben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kombinált napkollektoros, napelemes, hőszivattyús rendszerek. Beleznai Nándor Wagner Solar Hungária Kft. ügyvezető igazgató

III.1. Alkalmazott energiafelhasználások azonosítása

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Matematika III. 4. A valószínűségi változó és jellemzői Prof. Dr. Závoti, József

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

2016. évi energiafogyasztási riport thyssenkrupp Presta Hungary Kft.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Mérési hibák

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

ELEKTROMOS TERMOVENTILÁTOROK

2017. évi energiafogyasztási riport. Veritas Dunakiliti Kft.

Épületenergetika EU direktívák, hazai előírások

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

A felelős üzemeltetés és monitoring hatásai

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Energiahatékony gépészeti rendszerek

Közel nulla energiafelhasználású épületek felújításának számítási módszerei (RePublic_ZEB projekt)

A matematikai statisztika elemei

Descartes-féle, derékszögű koordináta-rendszer

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

A hő- és füstelvezetés méretezésének alapelvei

Helyszínen épített vegyes-tüzelésű kályhák méretezése Tartalomjegyzék

Készítette: Fegyverneki Sándor

Éves energetikai szakreferensi jelentés

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens

Biometria, haladó biostatisztika EA+GY biometub17vm Szerda 8:00-9:00, 9:00-11:00 Déli Tömb 0-804, Lóczy Lajos terem

A leíró statisztikák

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 4. MA3-4 modul. A valószínűségi változó és jellemzői

Bevezetés. 1. előadás, február 11. Módszerek. Tematika

Az Odoo-ház dinamikus szimulációja

Kazánok energetikai kérdései

AZ ÉPÜLETEK ENERGETIKAI JELLEMZŐINEK MEGHATÁROZÁSA ENERGETIKAI SZÁMÍTÁS A HŐMÉRSÉKLETELOSZLÁS JELENTŐSÉGE

GÁZTŰZHELYEK HATÁSA A BELSŐ KÖRNYEZETRE Dr. Kajtár László Ph.D. Leitner Anita

Domekt CF Domekt CF 400 V függőleges kivitel. Domekt CF 400 V Jobboldali nézet. Energiavisszanyerési hatásfok 84%

NILAN VP 18 M2. Központi szellőztető és hőközpont integrált szűrőkkel

Energiatakarékos szellőzési rendszerek

F = Flat P = Panel. alacsony építésû légkezelõ

Szarvasi Mozzarella Kft. Éves energetikai összefoglaló jelentés

2018. évi energiafogyasztási riport Veritas Dunakiliti Kft.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Éves energetikai szakreferensi jelentés

Átírás:

LAKÓÉPÜLETEK KIEGYENLÍTETT SZELLŐZÉSÉNEK ENERGETIKAI ELEMZÉSE, HATÁSA A B TÍPUSÚ GÁZKÉSZÜLÉKEK ÜZEMÉRE Dr. Kajtár László Ph.D egyetemi docens Épületgépészeti tanszék, BME H-1111. Budapest, Műegyetem rkp. 9. Tel: (36-1) 463-5-03, e-mail: kajtar@egt.bme.hu 1. BEVEZETÉS A lakások h őveszteségének csökkentése céljából a küls ő falszerkezetek, majd az ablakok hőtechnikai jellemzőit javították. Jelent ősen csökkentették a h őveszteséget az 1980-90-es években alkalmazott szerkezetekhez viszonyítva. A ma használatos épít őanyagok és nyílászárók mellett a falszerkezetek esetében 0,4 W/m K, nyílászárók esetében pedig a,0 W/m K h őátbocsátási tényez ő teljesíthet ő. A h őtechnikai jellemz ők további javítását fogja segíteni az épületekre vonatkozó energetikai tanúsítvány bevezetése. A fokozott h ővédelmi nyílászárók jelent ősen csökkentették az épület h őveszteségét. Ugyanakkor konstrukciójukból adódóan nagyságrenddel csökkent az épület természetes légcseréje. Emiatt a lakóépületek légcseréjét, szell őztetését tervezni kell. Gyártó cégek komplett rendszereket kínálnak a lakóépületek depressziós (elszívásos), illetve kiegyenlített szellőztetéséhez. A megfelel ő légcsere fontos az egészséges lakókörnyezet, a komfort, a lakás állagvédelme, valamint a lakásban lév ő gázkészülék égésleveg ő ellátása miatt. Amennyiben nincs megtervezve a lakás leveg őellátása illetve depressziós szell őzést alakítunk ki a tökéletlen égés miatt szénmonoxid keletkezhet és az égéstermék visszajuthat a lakásba. A témakör fontosságát igazolja a sajtóban is publikált tragikus esetek szaporodó száma. A kiegyenlített szell őzés elengedhetetlen feltétele a B típusú gázkészülékek alkalmazásának. A kiegyenlített szell őzés a B típusú gázkészülékek biztonságos üzeme mellett hővisszanyerővel energetikailag is előnyös megoldást eredményez. A kiegyenlített szell őztetéshez szükséges a lakásszell őztető központ alkalmazása. Az elszívásos szell őztetés esetében a távozó leveg ő h őtartalmát nem tudjuk hasznosítani. A lakásszellőztető központ lemezes h őcserélőjében a távozó leveg ő felmelegíti a beszívott frisslevegőt, energetikailag előnyös szellőztetést tud biztosítani. A kutatómunka keretében a lakásszell őztető központtal elérhető energia megtakarítást vizsgáltuk. A kidolgozott fizikai és matematikai modell elemei: - a küls ő légállapot adatbázis létrehozása valószínűségelméleti alapon, - matematikai modell kidolgozása a lakásszellőztető központban elérhető hővisszanyerés elemzéséhez, - a lakásszell őztető központ szimulációs PC programjának kidolgozása. A kutatómunka a Kamleithner Budapest Kft. megbízása alapján valósult meg, így a konkrét számításokat a KW 50 lakásszellőztető központra vonatkozóan végeztük el. 1

. A LÉGÁLLAPOTJELLEMZŐK, MINT VALÓSZÍNŰSÉGI VÁLTOZÓK A h ővisszanyerővel üzemel ő lakásszell őztető energetikai elemzésénél a küls ő légállapot legfontosabb jellemz ői a h őmérséklet, nedvességtartalom és entalpia. Értékük véletlenszerűen változik pillanatról-pillanatra. A valószín űségelmélet valamely kísérlet (pl. levegő hőmérséklet mérés) elemi eredményeinek halmazát veszi alapul. Minden egyes elemi eseményhez rendelhetünk egy és csak is egy valós számot (a mért h őmérséklet). Ezen hozzárendeléssel értelmezett függvényt valószín űségi változónak nevezzük. Beszélhetünk diszkrét és folytonos eloszlású valószínűségi változóról. A légállapot értékek egy tartományon belül tetsz őleges értéket felvehetnek, folytonos valószín űségi változónak tekinthetjük. A valószínűségi változónak beszélhetünk a várható értékér ől, szórásáról, eloszlás és s űrűség függvényéről. A folytonos eloszlású valószínűségi változó jellemezhető az eloszlás (F(x)) és a sűrűség (f(x)) függvényével. A valószín űségi változó eloszlását az f(x) s űrűségfüggvénnyel jellemezhetjük. Annak a valószínűsége, hogy a valószínűségi változó a és b közötti értéket vesz fel: P ( a < x < b) = f ( x) dx b a A sűrűség függvény alatti terület: + P ( < x < + ) = f ( x) dx = 1 Tetszőleges s űrűség függvényre igaz, hogy a koordinátarendszerben ábrázolt görbe alatti terület egységnyi. Az elemi események halmaza a teljes eseményt adja. Az eloszlásfüggvény azt fejezi ki, hogy mi a valószín űsége annak, hogy a t valószín űségi változó x -nél kisebb értéket vesz fel: F ( x) = P( t < x) Az eloszlásfüggvény tulajdonságai: F ( x) 0 és F( x) = 1 x = x + Továbbá igaz, hogy a sűrűségfüggvény az eloszlásfüggvény deriváltja: f ( x) = df( x) dx Folytonos eloszlású valószínűségi változó esetében,

a várható érték: + M ( t) = x f ( x) dx és a szórásnégyzet: D + + ( t) M ( t ) [ M ( t)] = x f ( x) dx x f ( x) dx = A természetben el őforduló jelenségek, mint folytonos valószín űségi változók eloszlását, a különböző eloszlástípusok közül jól jellemzi a normális eloszlás vagy Gauss-eloszlás. A t valószínűségi változó m és σ paraméterű normális eloszlású sűrűség függvénye: f 1 x) = e σ π ( t m) ( σ és az eloszlás függvénye: ahol: ( t m) σ ( 1 F x) = P( t < x) = e σ π - m: a valószínűségi változó várható értéke, - σ : a valószínűségi változó szórás négyzete. dt 3

A normális eloszlás sűrűség és eloszlás függvényeit a.1. és.. ábrák szemléltetik. f(x) 1 σ π m x.1. ábra A normális eloszlás sűrűség függvénye F(x) 1 0,5 m x.. ábra A normális eloszlás, eloszlás függvénye A külső légállapot jellemz őinek (hőmérséklet, entalpia) eloszlás függvényei használhatók fel a tényleges energiafelhasználás meghatározásához A szakairodalomban megtalálhatók Budapestre vonatkozóan a küls eloszlás függvényei félnapos bontásban. ő légállapot havi Az.3.4 ábrák Budapestre vonatkozóan szemléltetik a küls ő leveg ő hőmérsékletének havi eloszlásfüggvényeit november és január hónapokra vonatkozóan. 4

.3. ábra A külső levegő hőmérsékletének eloszlásfüggvénye október hónapban (Budapest 1964-197 évek átlaga) 5

.4. ábra A külső levegő hőmérsékletének eloszlásfüggvénye január hónapban (Budapest 1964-197 évek átlaga) 6

. A KW 50 LAKÁSSZELLŐZTETŐ KÖZPONT MATEMATIKAI MODELLJE A lakásszellőztető központban egy lemezes h ővisszanyerő, valamint egy elektromos fűtés található. Normál üzemben a távozó leveg ő a h ővisszanyerőben felmelegíti a beszívott frisslevegőt. Amikor a küls ő leveg ő h őmérséklete kisebb 0 o C-nál, a fagyveszély miatt a hővisszanyerő nem üzemel. Ekkor a beépített elektromos fűtés melegíti fel a szellőző levegőt. Fagyveszélyes id őszakok a külső levegő hőmérsékletének eloszlásfüggvényei alapján: - december hónap 01-13 óráig - 01 óráig - január hónapban 0-4 óráig - február hónapban 04 07 óráig A matematikai modellben alkalmazott jelölések: η ; % : a h ővisszanyerő hatásfoka, V sz ; m 3 /h : a szell őző levegő térfogatárama, t kb ; o C : a küls ő levegő belépő hőmérséklete a készülékbe, t kk ; o C : a küls ő levegő kilépő hőmérséklete a készülékből, t bb ; o C : a bels ő levegő belépő hőmérséklete a készülékbe, t bk; o C : a bels ő levegő kilépő hőmérséklete a készülékből, Q Q havi ; kj/hó : a h ővisszanyerővel hasznosított energia havonta, v.havi ; kj/hó: az elektromos fűtés villamosenergia felhasználása havonta, Z ; nap/hó : a napok száma havonta, n ; f ő : a lakásban tartózkodók száma. A matematikai modell megalkotásánál a gyári katalógus adatait használtuk: - maximális szell őző levegő térfogatáram 50 m 3 /h - a beépített elektromos f űtőteljesítmény 1,1 kw. 7

A katalógus tartalmazta a h ővisszanyerő termikus hatásfokának változását a leveg ő térfogatáram függvényében. A jelleggörbéb ől leolvasható összetartozó érték párok alapján a hatásfok számító függvény paramétereinek meghatározása genetikus algoritmussal történt: η = - 5,6898094806378 ln(v sz +16,547179318315) + 118,4886995886 ; % H A h ővisszanyerős üzemmód vizsgálata ővisszanyerővel megtakarítható havi hőmennyiség Q havi = Z. c pl. ρ. V sz. η. ( t t ) bb kb dτ ; kj/hó Az integrálegyenlet numerikus meghatározása: Q havi = Z. c pl. ρ. V sz. Δτ.η. ( ) 8 i= 1 t ; kj/hó bb t kb i Elektromos f űtéses üzemmód vizsgálata Ebben az esetben a szell őztető központ légszállítását lecsökkentjük a kötelez ő frisslevegő értékére: V sz = n. 30 ; m 3 /h Az elektromos f űtés teljesítménye alapján a szell őző leveg ő lehetséges maximális felmelegedése: Q vill =. c pl. V sz. ρ. Δτ max ; kw Δt max = Qvill c.ρ. V pl sz ; o C Az anyagjellemzők és a villamos fűtőteljesítmény behelyettesítése után kapjuk: Δt max = 3300 V sz ; o C Amennyiben a bemen ő adatok alapján adódó szell őző leveg ő felmelegedési igény nagyobb mint az adott szell őző leveg ő térfogatáramához tartozó elérhet ő maximális felmelegedés, akkor a lehetséges maximális h őmérsékletváltozással határozzuk meg az elektromos fűtési energiafelhasználást: ha: akkor: Δt = t bb t kb > Δt max Δt = Δt max 8

A havi elektromos f űtési energiafelhasználás: Q v,havi = Z. c pl. ρ. V sz. ( t t ) bb kb dτ ; kj/hó december hónapban : január hónapban : február hónapban : τ = 15 óra/nap τ = 4 óra/nap τ = 6 óra/nap 9

3. A LAKÁSSZELLŐZTETŐ ENERGETIKAI SZIMULÁCIÓJA PC PROGRAMMAL Az energetikai szimulációs programot a KW 50 lakásszellőztető központra dolgoztuk ki az előzőekben ismertetett matematikai modell alapján. Alapvető szempontnak tartottuk, hogy a PC program könnyen kezelhető legyen. Az adatbevitel során csupán három adatot kell megadni: A megadható adatok értéke korlátozva van, elkerülendő az esetleges gépelési hibákat és a téves adatmegadást. A lehetséges értékek a következők: Szállított térfogatáram Belső levegő hőmérséklet a belépő oldalon Bent tartózkodók száma 1-50 0-40 0-8 10

Az adatbevitel után indítható a számítás. Ezt követ ően az elemzés elkészül, az eredmények azonnal megtekinthet ők. Az egyoldalas eredmény lap tartalmazza a megadott alapadatokat, a számított eredményeket grafikus- és táblázatos formában. A számított eredményeket egy konkrét adatsorra vonatkozóan szemléltetjük: 11

A térfogatáramnál két hónap esetén (december, február) nem egy, hanem két érték található. Ennek az az oka, hogy a napok egy részében a fagyveszély miatt a h ővisszanyerő nem üzemelhet, ekkor a légszállítás a kötelez ő frisslevegő értékére csökken. A nem téglalap alakú térfogatáram oszlopok alatt három szám található, amelyek azt mutatják, hány három órás periódus tartozik egybe. Például decemberben: 4*3=1 óra fagyveszély, majd 3*3=9 óra fagymentes, végül újabb 3 óra fagyveszély. A konkrét eset alapján a 00 m vonatkozó energetikai eredmények: 3 /h légszállításra és 0 C bels ő h őmérsékletre H ővisszanyerővel megtakarított energia: 9 363, MJ Elektromos f űtés a fagyveszélyes időszakban: 3 36,1 MJ A hazai energiaárak alapján számszer űsíthető a megtakarított energia és a fagyveszélyes időszak fűtési energia költsége. Magyarországon a gáz és a villamos energia ára eltérő. Létezik a lakásszellőztető központoknak olyan változata amelynél a fagyveszélyes időszakban a szükséges f űtési energia a lakás melegvizes f űtési rendszerér ől biztosítható. Ezért a gazdasági értékelést elektromos és gázenergiára vonatkozóan is elvégeztük. Az eredményeket a fűtési szezonra vonatkozóan a 3.1 táblázat tartalmazza. 3.1. táblázat A lakásszellőztető központ gazdasági értékelése Megtakarítás/ Költség Gáz energiahordozóval, Ft Elektromos energiával, Ft Hővisszanyerés 11 199 45 31 Fűtés 5 100 0 63 Összefoglalva megállapítható, hogy a hővisszanyerős lakásszellőztető központtal hatékony és energetikailag is kedvező szellőztetés valósítható meg. Amennyiben B típusú gázkészülék is van a lakótérben a lakásszellőztető központ alkalmazásával tudjuk a hatékony szellőzést és a gázkészülék biztonságos üzemét egyidejűleg biztosítani. 4. FELHASZNÁLT IRODALOM 1. G. A. Korn - T. M. Korn: Matematikai kézikönyv műszakiaknak Bp. 1975. Műszaki Könyvkiadó. Garbai L.-Némethi B.: Az épületgépészet tudományos problémái Bp. 000. Magyar épületgépészet 49/3 szám, 3-4p. 3. Bolla M.-Krámli A.:Statisztikai következtetések elmélete Bp.005.TYPOTEX Kiadó 4. Kajtár L.-Bánhidi L: Effekt of the external air pollution on indoor air quality and selecting mechanical ventillation system 1

Nagoya. 1996. The 7 th International Conference on Indoor Air Quality and Climate. Kiadvány Volume. 11-16 p. 5. Kajtár L.-Vörös Sz.: Klímatechnikai rendszerek kockázati elvű méretezése 16. Fütés- és légtechnikai konferencia Bp. 004. Márc. 4-5. CD kiadvány 15p. 6. Kajtár L.-Vörös Sz.: Risk-Based Modelling of Air-Conditioning System in Hungary. Coimbra, Portugália. 004. ROOMVENT 004, 9th International Conference on Air Distribution in Rooms. Book of Abstracts 36-37p. CD 6p. 7. Kajtár L.-Bánhidi L.-Vörös Sz.:Risk-based modelling of air conditioning systems. Beijing, China. 005. Sept. 4-9. 10 th International Conference on Indoor Air Quality and Climate CD. 6p. 8. Kajtár L.:Klímatechnikai rendszerek energetikai, gazdasági elemzése valószinüségelméleti alapon. 17. Fütés- és légtechnikai konferencia Bp. 005. Május 6. CD kiadvány 1p. 9. Kiss R.:Légtechnikai adatok Bp. 1980. Műszaki könyvkiadó 10.Monostory Iván: Valószínűségelmélet és matematikai statisztika Bp. 00. Műegyetemi Kiadó 11.HELIOS gyártmánykatalógus 13