Применение метода полуэмпирического моделирования к двухступенчатому ротационному компрессору CO₂

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Двухступенчатые ротационные компрессоры CO₂ в настоящее время используются в холодильных установках и тепловых насосах, в том числе иногда со впрыском пара (цикл с экономайзером). Для прогнозирования и оптимизации производительности цикла возникает необходимость в правильной оценке эффективности компрессора с помощью быстрой вычислительной модели. В этой связи для описания двухступенчатых ротационных компрессоров в данной работе был применен инновационный подход на основе существующего полуэмпирического моделирования. Модель была проверена на основе экспериментальных данных компрессора CO₂, доступных в открытой литературе, которые дают максимальную погрешность около ±3% для массового расхода и ±1,82% для прогнозирования потребляемой мощности.

Кроме того, проведена калибровка упрощенной одноступенчатой модели, необходимая для анализа, сложности модели, и выявления ключевых элементов моделирования и элементов, которыми можно пренебречь. Обнаружено, что это увеличивает погрешность прогнозирования производительности компрессора. Проведен анализ модели, чтобы определить неэффективность, которую вносит каждый из рассматриваемых физических эффектов.

Настоящая статья представляет собой перевод статьи Vega J, Cuevas C, Dickes R, Lemort V. Применение метода полуэмпирического моделирования к двухступенчатому ротационному компрессору CO2.

In: Proceedings of the 9th IIR Conference on the Ammonia and CO2 Refrigeration Technologies. Ohrid: IIF/IIR, 2021.

DOI: 10.18462/iir.nh3-co2.2021.0027 Публикуется с разрешения правообладателя.

Об авторах

Javier Vega

University of Liège, Energy Systems Research Unit

Автор, ответственный за переписку.
Email: jivega@uliege.be
Чили, Льеже, 4000

Cristian Cuevas

University of Concepción, Mechanical Engineering Department

Email: crcuevas@udec.cl
ORCID iD: 0000-0002-7683-1199
Чили, Консепсьон

Rémi Dickes

University of Liège, Energy Systems Research Unit

Email: jivega@uliege.be
Бельгия, Льеже, 4000

Vincent Lemort

University of Liège, Energy Systems Research Unit

Email: crcuevas@udec.cl
Бельгия, Льеже, 4000

Список литературы

  1. Gullo P., Hafner A., Banasiak K. Transcritical R744 refrigeration systems for supermarket applications: Current status and future perspectives // International Journal of Refrigeration. 2018. Vol. 93. P. 269–310.
  2. Mizuno H., Murakami K., Kawanishi A., et al. Development of HCCV1001 Commercial Condensing Unit Employing CO₂ as Natural Refrigerant // Mitsubishi Heavy Industries Technical Review. 2017. Vol. 54 N. 2. P. 29–32.
  3. Tashibana H. Introduction of Panasonic New CO₂ refrigeration system (Technical Part). In: Apr. 20th 2016 Panasonic Corporation Appliances Company Refrigeration and Air-Conditioning Devices Business Division. 2016.
  4. Baek C., Heo J., Jung J., et al. Effects of vapor injection techniques on the heating performance of a CO₂ heat pump at low ambient temperatures // International Journal of Refrigeration. 2014. Vol. 43. P. 26–35.
  5. Chung H.J., Baek C., Kang H., et al. Performance evaluation of a gas injection CO₂ heat pump according to operating parameters in extreme heating and cooling conditions // Energy. 2018. Vol. 154. P. 337–345.
  6. Pitarch M., Navarro-Peris E., Gonzalvez J., Corberan J.M. Analysis and optimisation of different two-stage transcritical carbon dioxide cycles for heating applications // International Journal of Refrigeration. 2016. Vol. 70. P. 235–242.
  7. Hwang Y.H., Celik A., Radermacher R. Performance of CO₂ Cycles with a Two-Stage Compressor // Purdue e-Pubs. 2004. P. R105.
  8. Cavallini A., Cecchinato L., Corradi M., et al. Two-stage transcritical carbon dioxide cycle optimisation: A theoretical and experimental analysis // International Journal of Refrigeration. 2005. Vol. 28. P. 1274–1283.
  9. Cecchinato L., Chiarello M., Corradi M., et al. Thermodynamic analysis of different two-stage transcritical carbon dioxide cycles // International Journal of Refrigeration. 2009. Vol. 32. P. 1058–1067.
  10. Winandy E.L., Lebrun J. Scroll compressors using gas and liquid injection: experimental analysis and modelling // International Journal of Refrigeration. 2002. Vol. 25. P. 1143–1156.
  11. Lemort V., Quoilin S., Cuevas C., Lebrun J. Testing and modeling a scroll expander integrated into an Organic Rankine Cycle // Applied Thermal Engineering. 2009. Vol. 29. P. 3094–3102.
  12. Dardenne L., Fraccari E., Maggioni A., et al. Semi-empirical modelling of a variable speed scroll compressor with vapour injection // International Journal of Refrigeration. 2015. Vol. 54. P. 76–87.
  13. Molinaroli L., Joppolo C.M., Antonellis S.D. A semi-empirical model for hermetic rolling piston compressors // International Journal of Refrigeration. 2017. Vol. 79. P. 226–237.
  14. Giuffrida A. A semi-empirical method for assessing the performance of an open-drive screw refrigeration compressor // Applied Thermal Engineering. 2016. Vol. 93. P. 813–823.
  15. Zhang L., Yang M., Huang X. Performance Comparison of Singlestage and Two-stage Rotary CO₂ Compressor // Purdue e-Pubs. 2016. P. 2473.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Схема предлагаемой модели герметичного двухступенчатого ротационного компрессора.

Скачать (132KB)
3. Рис. 2. Экспериментальный и прогнозируемый массовый расход.

Скачать (127KB)
4. Рис. 3. Экспериментальная и прогнозируемая мощность компрессора.

Скачать (141KB)
5. Рис. 4. Экспериментальный и прогнозируемый объемный КПД для двухступенчатой и одноступенчатой моделей.

Скачать (133KB)
6. Рис. 5. Экспериментальный и прогнозируемый изоэнтропный КПД для двухступенчатой и одноступенчатой моделей.

Скачать (139KB)
7. Рис. 6. Неэффективность, обусловленная каждым физическим эффектом в одноступенчатой модели (слева) и двухступенчатой модели (справа).

Скачать (290KB)

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».