Transcritical CO2 refrigeration systems enhanced by ejector technology: state-of-the-art review
Notice bibliographique
Résumé
• Comprehensive state-of-the-art review of ejector-integrated transcritical CO 2 systems. • Ejector integration improves COP by 10–25%, reaching up to 40–60% in hybrid cycles. • CFD–ML surrogate models reduce entrainment-ratio and pressure-lift errors to < 3 %. • Multi-ejector and VGE systems sustain COP under large ambient-temperature variations. • Key research gaps identified: standardization, long-term reliability, and smart control. The demand for sustainable and environmentally benign refrigeration technologies has accelerated the adoption of carbon dioxide (CO 2 ) as a natural refrigerant. Despite its thermodynamic benefits and negligible global warming potential, the use of CO 2 in transcritical refrigeration cycles is constrained by significant inefficiencies, particularly related to throttling losses and high discharge pressures. Ejector technology has emerged as a potential addition mechanism that could enhance the overall cycle performance by recuperating the expansion work and distributing the pressure to optimal points. This review paper gives an in-depth and critical description of ejector-integrated transcritical CO 2 refrigeration systems. It explores the basics of ejectors, including ejector-based system configurations, their performance enhancement, control strategies, and industrial applications. Quantitative analyses from recent studies indicate that ejector integration can improve the system Coefficient of Performance (COP) by 10 to 25 % compared with conventional throttling cycles, while hybrid designs employing internal heat exchangers or parallel compression achieve gains up to 40 %. In addition, recent developments such as Computational Fluid Dynamics (CFD) and machine learning, are also discussed. The integration of CFD and ML frameworks has reduced prediction errors in the entrainment ratio and pressure lift to below 3%. Critical gaps are found in standardization, long-term reliability, and smart system integration. The review outlines preliminary directions including the establishment of unified testing protocols, the development of long-duration reliability studies, and the design of adaptive, sensor-integrated ejector systems for intelligent control. This review is cross-disciplinary and systematic in its scope to the critical role ejector technology has played in enhancing the development of high-efficiency and low-emission refrigeration technology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».