A thermodynamic investigation and optimization of an ejector refrigeration system using R1233zd(E) as a working fluid
Notice bibliographique
Résumé
The increasing contribution of heating, ventilation, air conditioning and refrigeration systems to energy consumption and global warming is driving the search for technologies that are energy efficient, clean and renewable. The ejector refrigeration system is one such system with the potential to reduce energy consumption and CO2 emissions. It is simple, low cost, has no moving parts, and can use low grade heat sources such as solar or waste heat. However, the coefficients of performance (COP) of these systems are still low. Moreover, most studies on ejector refrigeration systems have used refrigerants that are not environmentally benign. In this paper, the performance of an ejector refrigeration system working with R1233zd(E) is numerically investigated. R1233zd(E) is a newly introduced Hydroflouroolefin refrigerant with no ozone depletion potential and very low global warming potential. No studies on the performance of this refrigerant in ejector systems have been conducted. A novel mathematical model that uses ejector coefficients which are dependent on the evaporator and generator pressures to accurately determine performance was used in the present study. In the analysis, area ratios between 6.44 and 10.94, evaporator temperatures between 0 and 16°C, and generator temperatures between 70 and 110°C were considered. Results show that system performance in the critical mode of operation increases as the generator temperature reduces and as the evaporator temperature increases. Furthermore, there is an optimal generator temperature at each condensing and evaporator temperature with the highest COP. Correlations for the optimal generator temperature and optimal COP have been derived and presented.
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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 | 0,001 |
| 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 ».