Energy and exergy efficiencies of different configurations of the ejector-based co <sub>2</sub> refrigeration systems
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide (CO 2 ) is an appropriate replacement for conventional refrigerants due to its low global warming effects. However, its application within a traditional refrigeration compression cycle leads to low thermodynamic performance due to the large expansion losses in a throttling process. The application of ejectors allows reducing these losses. Many scenarios of ejector-based cycles have been proposed. Among them four different configurations may be distinguished: an expansion work recovery cycle (EERC), a liquid recirculation cycle (LRC), an increasing compressor discharge pressure cycle (CDPC) and a vapor jet refrigeration cycle (VJRC). This study deals with the comparative analysis of these cycles. In order to study the performance of the cycles, the numerical simulations are developed using EES software. Two performance criteria, energy efficiency (COP) and exergy efficiency are evaluated for each cycle. The highest values of these criteria point to the most thermodynamically efficient cycle. The results show that the EERC has the highest COP and exergy efficiency compared to other cycles. For example, the COP of the EERC is 3.618 and the exergy efficiency is 9.68%. The COP (resp. exergy efficiency) is approximately 23.3% (resp. 23.3%), 24.9% (resp. 25.5%) and 5.6 times (resp. 56.2%) higher than the corresponding energy and exergy efficiencies of LRC, CDPC and VJRC. Moreover, in comparison with a basic throttling valve cycle, the COP and exergy efficiency in EERC are higher up to 23% and 24% correspondingly. The detailed exergy analysis of EERC cycle has pinpointed the equipment where the major exergy losses take place. The largest losses occur in the evaporator (about 33% of the total exergy destruction of the cycle) followed by the compressor (25.5%) and the ejector (24.4%).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».