A Comparative Review of Natural and Synthetic Refrigerants in Beverage Manufacturing: Performance, Environmental Impact, and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
The beverage manufacturing industry is one of the largest consumers of industrial refrigeration, with cooling systems accounting for approximately 30-40% of total plant energy consumption. The selection of an appropriate refrigerant plays a critical role in determining system efficiency, operational cost, environmental impact, and workplace safety. This paper presents a systematic comparative review of natural and synthetic refrigerants used in beverage manufacturing, with particular emphasis on ammonia (R717), carbon dioxide (R744), hydrocarbons (R290, R600a), and synthetic alternatives including R134a, R404A, and R407C. The review is motivated by first-hand industrial observations at a large-scale beverage manufacturing facility in India, where ammonia-based refrigeration systems are employed for chilling operations in the carbonation process. A total of 35 published studies from 2005 to 2024 were analyzed across key performance parameters including Coefficient of Performance (COP), Global Warming Potential (GWP), Ozone Depletion Potential (ODP), toxicity, flammability, cost-effectiveness, and system compatibility. The findings indicate that ammonia remains the most energy-efficient and environmentally sustainable refrigerant for large-scale industrial applications, achieving COP values 15-20% higher than HFC alternatives, with zero GWP and zero ODP. However, its high toxicity (TLV of 25 ppm) necessitates stringent safety protocols. The paper also discusses the implications of the Kigali Amendment to the Montreal Protocol and the accelerating global phase-down of HFCs, which is expected to further increase the adoption of natural refrigerants. A decision-making framework is proposed to assist beverage manufacturers in selecting optimal refrigeration systems based on plant capacity, climate conditions, and regulatory requirements. This review contributes to the growing body of literature advocating for the transition toward sustainable cooling technologies in the food and beverage sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,004 | 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 ».