THERMODYNAMIC ANALYSIS OF REFRIGERANT MIXTURES IN VAPOR COMPRESSION REFRIGERATION SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
In this study, performance analysis of vapor-compression refrigeration system with suction/liquid line heat exchanger has been realized with the calculations of the coefficient of performance, and volumetric refrigeration capacity values using different refrigerant mixtures. Refrigerants R12, R22, and R502 of CFCs, R134a, R152a, R125, R143a, and R32 of HFCs, R600a, and R290 of HCs, and their binary, ternary, and mixtures of different mass ratios have been used as working fluids. In order to decrease global pollution due to CFCs in accordance with Montreal Protocol in 1987, it is considered to use the refrigerant mixtures of HFCs, and HCs instead of CFCs (R12, R22, and R502). For this reason, the performance comparison of the new mixtures with CFC refrigerants has been done in the frame of this study. To compare the performance values, constant temperature method has been used. Thermodynamic properties of refrigerants that were used in the performance calculations have been taken from REFPROP 6.01. For this aim, new software has written in FORTRAN programing language using sub-programs of REFPROP, and all related calculations of performance have been achieved by this software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».