在热力学、传热学计算中涉及到大量的物性参数。对于Python而言，也有一些方法调用物性参。

1.Python第三方库：CoolProp

coolprop 是一个开源物性参数获取工具，其本身就包含了各种流体的物性参数数据，还可以通过其refprop接口调用refprop程序。

coolprop支持多种程序调用，支持的编程语言如下：

1.1安装

pip install CoolProp

但实际安装可能出现问题，比如我在安装时就出现了无法正常编译的现象。

此时可能需要安装最新的开发版，

pip install -vvv --pre --trusted-host www.coolprop.dreamhosters.com --find-links http://www.coolprop.dreamhosters.com/binaries/Python/ -U --force-reinstall CoolProp

假如还不行的话，还可以尝试下载后手动安装，

安装包页面：

需要根据Python版本和电脑系统选择正确安装包

CoolProp-6.1.1.dev0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

如上面这个适用于python3.6版本，win 64-bit；下载后直接安装即可。

pip install CoolProp-6.1.1.dev0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

详细内容参见Python Wrapper - CoolProp 6.1.0 documentation​www.coolprop.org

1.2使用

通过PropsSI函数可以获取物性，

# Import the PropsSI function

In [1]: from CoolProp.CoolProp import PropsSI

# Saturation temperature of Water at 1 atm in K

In [2]: PropsSI('T','P',101325,'Q',0,'Water')

Out[2]: 373.1242958476844

例如上面的例子是给定水的压力求饱和温度，即沸点。

实际上给出任意两个参数都可以得到其他参数，这里是部分可用的参数。全部参数见High-Level Interface - CoolProp 6.1.0 documentation​www.coolprop.org

Pure and Pseudo-Pure fluid properties​www.coolprop.org

部分流体见下

1.3混合物

自定义混合物时采用的是摩尔分数，如R410A表示为'HEOS::R32[0.697615]&R125[0.302385]'

# Using properties from CoolProp to get R410A density

In [44]: PropsSI('D','T',300,'P',101325,'HEOS::R32[0.697615]&R125[0.302385]')

Out[44]: 2.986886779635724

1.4调用refprop

这一部分我这里没调用成功。。囧。。

# Using properties from REFPROP to get R410A density

In [45]: PropsSI('D','T',300,'P',101325,'REFPROP::R32[0.697615]&R125[0.302385]')

Out[45]: 2.9868825938765213

2.直接调用refprop

上面可以通过coolprop调用refprop，不过我现在还没成功。实际上可以通过动态编译库dll调用refprop，在NIST官网上有相关说明，包含了各种程序调用的方法。不过上面的有些方法和文件可能已经过时了。

在Python部分有一个Ben Thelen提供的调用脚本，文件有点老了，直接在github上可以找到相对新一点的版本，地址见下：BenThelen/python-refprop​github.com

其中包含了python2.7和python3.2两个版本。我试了下py3.2版本，可以使用。

2.1python-refprop使用

在refprop.py文件中已经提供了详细示例和说明，参照使用即可，这里看几个示例

示例一

import refprop as rp

#定义流体

rp.setup('def','argon')

#给定压力、密度、组分求取温度等

#'pD'为给定的参数，后面是对应的数值，注意单位转换，最后一项是摩尔分数，单质为1

prop=rp.flsh('pD',2*1000,15/rp.wmol([1])['wmix'],[1])

#温度

T=prop['t']

print(prop)

#输出结果

{'x': [1], 'p': 2000.0, 'q': 3.598595014001103, 'kph': 1, 't': 637.377588657857, 'D': 0.37548813457494745, 'Dliq': 0.37548813457494745, 'Dvap': 0.37548813457494745, 'xliq': [1.0], 'xvap': [1.0], 'e': 7905.926715642425, 'h': 13232.326715642423, 's': 145.66418486785653, 'cv': 12.499081845920108, 'cp': 20.947050592992625, 'w': 473.925521521264, 'hfld': ['ARGON'], 'nc': 1, 'hrf': 'DEF', 'hfmix': 'HMX.BNC'}上面出现了flsh函数，从输出结果可以看到，这是一个字典，其中包含了我们所需要的各项物性值，取出即可。

rp.wmol([1])['wmix']为单质的摩尔质量

示例二

import refprop as rp

#定义流体

rp.setup('def','CO2')

#给定温度压力、组分求取物性

prop=rp.flsh('tp',300,101.325,[1])

print(prop)

#密度

D=prop['D']*rp.wmol([1])['wmix']

print(D)

结果：{'x': [1], 'p': 101.325, 'q': 998.0, 'kph': 1, 't': 300.0, 'D': 0.04082354605979431, 'Dliq': 0.04082354605979431, 'Dvap': 0.04082354605979431, 'xliq': [1.0], 'xvap': [1.0], 'e': 19849.305258122084, 'h': 22331.328741618327, 's': 120.67828662408958, 'cv': 29.017749085012724, 'cp': 37.5237802709575, 'w': 269.3829019748082, 'hfld': ['CO2'], 'nc': 1, 'hrf': 'DEF', 'hfmix': 'HMX.BNC'}

1.7966360973823357

示例三：传输特性

import refprop as rp

rp.setup('def','CO2')

T=300 #K

P=101.325 #kPa

#摩尔密度，mol/L;

rho=rp.tprho(T,P,[1])['D']

#参数为t，K；摩尔密度，mol/L;组分摩尔分数

prop=rp.trnprp(T,rho,[1])

print(prop)

#黏度,μPa-s;

mu=prop['eta']

#热导率W/m-K

lam=prop['tcx']

示例四：自定义混合物

import refprop as rp

#定义组分

rp.setup('def','CO2','nitrogen')

x=[0.5,0.5] #定义组分，摩尔分数

#prop=rp.xmole(x) #质量分数转摩尔分数

prop=rp.xmass(x) #摩尔分数转质量分数

print(prop)

x=prop['x'] #质量分数

wmix=prop['wmix'] #摩尔质量

#基本物性，t,p,D,cp,cv,wm

prop=rp.flsh('tp',250,220*wmix,x)

print(prop)

#传输特性，ets，tcx

prop=rp.trnprp(t=250,D=prop['D'],x=x)

print(prop)

3.总结

通过上面两种方法都可以实现在Python中调用物性，不过可能还有一些坑。使用时要注意各物理量的单位，比如上述两种方法就相差极大。

coolprop使用中有问题可到github上提问

python-refprop只能用于32位python

coolprop github页面：CoolProp/CoolProp​github.com

coolprop官方文档Welcome to CoolProp​www.coolprop.org

nist官网关于refprop调用的说明http://trc.nist.gov/refprop/LINKING/Linking.htm#PythonApplications​trc.nist.gov