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        冷藏/冷凍車輛用制冷機組的性能實驗及模擬

        2024-02-05 01:24:54王振環(huán)崔然成王珊珊
        制冷學(xué)報 2024年1期
        關(guān)鍵詞:實驗能力研究

        王振環(huán) 崔然成 王珊珊

        (1 濱州學(xué)院機電工程學(xué)院 濱州 256600;2 韓國制冷空調(diào)認證中心 華城市 18608)

        近年來,隨著國內(nèi)居民收入水平的穩(wěn)步增長,消費水平的提高,人們對于食品的多樣性、營養(yǎng)性、新鮮度、口感需求也大幅提升[1]。同時,隨著國內(nèi)電商以及疫情的發(fā)展,生鮮電商、蔬果宅配等業(yè)務(wù)不斷擴大。從2017年至2021年國內(nèi)生鮮電商市場規(guī)模已從1 097億元增長至6 861億元[2]。國內(nèi)生鮮電商市場規(guī)模的擴大推動國內(nèi)食品領(lǐng)域?qū)滏溛锪餍枨罅坎粩嘣黾?。?shù)據(jù)顯示,2016年國內(nèi)冷藏車銷售量約為22 406輛;至2020年底增至79 865輛[3]。由于制冷機組必須將冷藏/冷凍車輛內(nèi)的溫度保持在一定范圍內(nèi),并且需要進行適當?shù)臏囟瓤刂?冷藏車比一般車輛能耗大。因此,需要持續(xù)的技術(shù)開發(fā)來提高能源效率并減少CO2的排放。

        為減少冷藏運輸過程中的能量消耗,近年來國內(nèi)外研究人員進行了較多的研究工作。王振環(huán)等[4-5]實驗研究了冷藏/冷凍車輛用冷凝器和蒸發(fā)器的不同翅片形狀、翅片節(jié)距、管排數(shù)和空氣流量對空氣側(cè)傳熱和壓降性能的影響。秋雨豪等[6]對高溫環(huán)境下冷藏車用制冷機組的壓縮機吸/排氣溫度和壓力、制冷能力以及高濕環(huán)境下的蒸發(fā)器回風(fēng)溫度和結(jié)霜情況進行了實驗研究。趙娟等[7]在疫苗冷藏車在壓縮機轉(zhuǎn)速為1 800 r/min條件下,分別對太陽輻射強度、風(fēng)道結(jié)構(gòu)、制冷機組開關(guān)及門簾有無4個車廂熱性能影響因素進行了實測研究。張皓月等[8]以2~8 ℃小型疫苗冷庫為研究對象,研究了無負載情況下庫內(nèi)冷風(fēng)機布置臺數(shù)、冷風(fēng)機不同布置方式和庫門開啟狀況下對冷庫溫度場的影響。王勤等[9]研究了環(huán)境溫度對空氣制冷循環(huán)的影響,并與蒸氣壓縮制冷系統(tǒng)進行了對比。Y. C. Shin等[10]對比分析了不同條件下冷凍車冷藏系統(tǒng)制冷劑R404A和R134a的性能,結(jié)果表明R134a的效率比R404A高約15.3%。H. Oh等[11]研究了R744-R404A階梯式系統(tǒng)最佳的制冷劑填充量的質(zhì)量流量比,確認高溫循環(huán)的過冷度和過熱度越大,質(zhì)量流量比越小。孫志利等[12]分析了R404A制冷劑替代的研究進展,指出R449A制冷劑COP(性能系數(shù),coefficient of performance)高于R404A,可直接用于現(xiàn)有R404A制冷系統(tǒng)改造。王汝金等[13]對R449A在壓縮冷凝機組中作為R404A制冷劑的直接替代可行性開展了較為系統(tǒng)的實驗研究,名義工況下COP比R404A原型機組高2.58%且GWP(全球變暖潛值,Global Warming Potential)優(yōu)勢顯著。秋雨豪等[14]研究了制冷劑充注量對冷藏車用制冷機組性能的影響。相對于標準充注量,在制冷劑欠充20%和10%條件下,制冷能力分別降低約10%和7%;在制冷劑過充10%和20%條件下,制冷能力僅有不足3%的提升。劉杰等[15]利用新型換熱器來降低汽車空調(diào)系統(tǒng)的制冷劑充注量。C. W. Myung等[16]研究發(fā)現(xiàn)采用制冷劑R744的冷藏車用制冷機性能隨工況變化較為敏感,室外溫度由25 ℃升至35 ℃,COP降低30%。H. M. Yang等[17]通過數(shù)值模擬預(yù)測了壓縮機性能隨制冷劑的變化。Liu Guanghai等[18]研究了一種新型相變蓄冷單元作為運輸冷藏車的移動制冷機組以提高其室溫控制性能。

        綜上所述,雖然對制冷機組的研究較多,但對于超低溫用復(fù)疊式制冷機或11 t車輛上使用的大中型制冷機組性能實驗的研究較少。車用制冷機組的研究大多是基于理論分析方法的性能預(yù)測研究。因此,本研究設(shè)計制造了一臺使用R404A制冷劑的10 kW制冷機組,對制冷機組的性能進行了實驗研究和數(shù)值模擬,并進行了對比。根據(jù)過熱度和制冷劑量充注量的不同分析了制冷機組的制冷能力、高低壓力和COP。

        1 實驗裝置及數(shù)值模擬

        1.1 性能測試裝置及方法

        為了測試冷藏/冷凍車輛制冷機組的性能,本次制冷機組性能測試在韓國制冷空調(diào)認證中心(Korea Refrigeration and Air Conditioning Assessment Center,KRAAC)完成,實驗裝置如圖1所示,包括保持室內(nèi)溫度和濕度的空氣調(diào)節(jié)器、電力供給裝置、測量風(fēng)量、熱量測量裝置和數(shù)據(jù)采集裝置等外部設(shè)備。該實驗裝置的熱量計最大制冷能力為70 kW,通過PID控制,將箱體的干/濕球溫度保持在設(shè)定值的允許范圍內(nèi)(±0.3 ℃)。在制冷劑方面,制冷系統(tǒng)中安裝了質(zhì)量流量計(精度為0.1%)、RTD溫度傳感器(精度為±0.1 ℃)及壓力計,以分別測量制冷劑循環(huán)流量、溫度及壓力數(shù)據(jù)??諝鈧?cè)風(fēng)量根據(jù)ASHRAE標準41.2[19]使用噴嘴法進行測量。噴嘴前、后端壓力采用壓力傳感器測量,壓力表誤差為±0.1%。

        圖1 實驗裝置

        實驗使用的制冷機組如圖2所示。機組設(shè)備包括壓縮機、冷凝器、蒸發(fā)器、電子膨脹閥、內(nèi)部換熱器等組成。制冷劑為R404A,多用于大中型制冷機組,壓縮機為渦旋式,蒸發(fā)器翅片類型為波浪翅片,冷凝器翅片類型為百葉翅片。調(diào)節(jié)電子膨脹閥開度的同時控制制冷循環(huán)的過熱度,并采用內(nèi)部換熱器提高制冷機組的性能。測量空氣側(cè)和制冷劑側(cè)數(shù)據(jù)以得到制冷能力偏差小于±5%的數(shù)據(jù)。

        圖2 制冷機組

        為了得到準確的制冷機組各項數(shù)據(jù),以2 s為間隔儲存,對5 min的測量值進行平均,并測量7次以計算總平均值。根據(jù)式(1)~式(3)計算出空氣側(cè)熱量Qa、制冷側(cè)熱量Qr、平均熱量Q。

        (1)

        (2)

        Q=(Qa+Qr)/2

        (3)

        為了優(yōu)化制冷機組的制冷循環(huán),在固定壓縮機轉(zhuǎn)數(shù)、室內(nèi)外溫濕度等情況下,改變制冷劑充注量和過熱度,研究了制冷循環(huán)的性能。為了確認最佳制冷劑充注量和過熱度,對制冷劑充注量進行了先行實驗,將制冷劑充注量定為6.6~7.8 kg,間隔為0.4 kg;各制冷劑充注量的過熱度變化為2、4、6 ℃,分析了制冷機組的制冷能力、COP和壓力等性能變化。表1所示為采用ATP[20]標準的制冷機組實驗條件,將室內(nèi)外分開,室內(nèi)設(shè)置了入口干球溫度和露點溫度。表2所示為用于冷藏/冷凍車輛制冷機組的規(guī)格參數(shù)。

        表1 制冷機組的實驗條件

        表2 制冷機組的規(guī)格參數(shù)

        1.2 數(shù)值模擬方法

        (4)

        (5)

        由式(4)、式(5)可得:

        (6)

        熱傳單元數(shù)NTU:

        (7)

        式中:Ch為熱流體的熱容量,J/(kg·℃);thi為熱流體的進口溫度,℃;tho為熱流體的出口溫度,℃;Cc為冷流體的熱容量,J/(kg·℃);tco為冷流體的進口溫度,℃;tci為冷流體的進口溫度,℃;Cmin為最小熱容量,J/(kg·℃);U為整體傳熱系數(shù),W/(m2·℃);A為傳熱面積,m2。

        蒸發(fā)器出口處的制冷劑狀態(tài)是過熱蒸氣時,過熱蒸氣的傳熱相關(guān)表達式為努塞爾數(shù)表達式:

        (8)

        冷凝器入口為過熱蒸氣狀態(tài)時,關(guān)聯(lián)式采用Dittus-Boelter式。冷凝器出口為過冷條件時,采用式(9)的關(guān)聯(lián)式。

        (9)

        輸入項目主要由流體選定、空氣和制冷劑輸入條件、蒸發(fā)器設(shè)計參數(shù)以及翅片類型等組成。輸出結(jié)果主要由制冷劑側(cè)、空氣側(cè)構(gòu)成。制冷劑側(cè)計算得出壓降、過熱度、區(qū)間傳熱系數(shù)、總傳熱系數(shù)??諝鈧?cè)計算得出出口空氣溫度及溫差、壓降、除濕量、傳熱系數(shù)、j因子、f因子、總傳熱系數(shù)等。循環(huán)數(shù)值模擬流程圖如圖3所示。

        圖3 循環(huán)模擬流程圖

        2 實驗及模型結(jié)果分析

        2.1 制冷劑填充量對制冷機組影響

        圖4(a)所示為過熱度4 ℃狀態(tài)下,不同制冷劑充注量的制冷循環(huán)系統(tǒng)制冷能力和COP實驗值與模擬值對比。由圖4(a)可知,隨著制冷劑充填量的增加,制冷能力和COP也隨之增加。當制冷劑量為7.4 kg時,實驗結(jié)果制冷能力最大為12.20 kW,數(shù)值模擬結(jié)果為12.37 kW。隨著制冷劑充注量增至7.8 kg時,制冷能力下降,COP也呈現(xiàn)相同趨勢。對于制冷能力和COP,實驗結(jié)果與模擬值變化趨勢基本一致。根據(jù)制冷劑充注量的不同,實驗結(jié)果與數(shù)值模擬結(jié)果的制冷能力和COP誤差小于1%。圖4(b)所示為過熱度4 ℃狀態(tài)下,不同制冷劑充注量的制冷循環(huán)系統(tǒng)的高壓和低壓實驗值與模擬值對比。由圖4(b)可知,當制冷劑充注量為6.6 kg時,制冷機組的低壓和高壓最低,隨著制冷劑充注量的增加,高低壓呈上升趨勢。當制冷劑為7.4 kg時,實驗結(jié)果高、低壓最大分別為2 061.5 kPa和304.5 kPa,數(shù)值模擬結(jié)果分別為2 091.4 kPa和314.5 kPa。當充注量從7.4 kg增至7.8 kg時,高壓增加了1 kPa,低壓降低了2 kPa。模擬結(jié)果與實驗結(jié)果相比,總體上高壓誤差在2%以內(nèi),低壓在4%以內(nèi)。由實驗和模擬結(jié)果可知,制冷劑量為7.4 kg時,制冷機組的制冷能力和COP最高,因此選定為最佳制冷劑量。

        圖4 不同制冷劑充注量的制冷能力和壓力(實驗-模擬)

        2.2 過熱度對制冷機組影響

        圖5(a)所示為制冷劑充注量為7.4 kg狀態(tài)下,不同過熱度的制冷循環(huán)系統(tǒng)制冷能力和COP實驗值與模擬值對比。由圖5(a)可知,實驗值和模擬值當過熱度由2 ℃升至4 ℃時,制冷能力分別上升約0.8%和0.7%;由4 ℃升至6 ℃時,制冷能力分別下降約5.9%和2.1%;當過熱度由2 ℃升至4 ℃時,制冷機組的COP分別上升約1.1%和0.6%;由4 ℃升至6 ℃時,制冷機組的COP分別下降約6.3%和1.7%。模擬值比實驗值制冷能力高約6.8%,COP低約6.1%。隨著過熱度增至6 ℃時,制冷能力下降,COP也呈現(xiàn)相同趨勢。圖5(b)所示為制冷劑充注量為7.4 kg狀態(tài)下,不同過熱度的制冷循環(huán)系統(tǒng)的高壓和低壓實驗值與模擬值對比。由圖5(b)可知,實驗值與模擬值隨著過熱度的增加,高低壓有上升的趨勢。當過熱度由2 ℃升至6 ℃時,高壓分別增加約1.6%和1.3%,低壓分別增加約4.1%和2.7%。模擬值與實驗值相比,高壓和低壓分別高約1.9%和2.5%。為了控制過熱度,對電子膨脹閥開度進行了調(diào)節(jié)。在低過熱度區(qū)域2~4 ℃,由于適量的制冷劑進行熱交換后制冷能力上升。但當過熱度大于4 ℃時,由于制冷劑的比體積將大幅增加,制冷機組的壓力也增大,而制冷能力和COP大幅減少。由實驗和模擬結(jié)果可知,制冷機組的制冷循環(huán)在過熱度為4 ℃時,制冷能力和COP性能最佳,因此選定為最適合過熱度。

        圖5 不同過熱度的制冷能力和壓力(實驗-模擬)

        由圖4和圖5可知,模擬值和實驗值顯示,制冷能力和COP的誤差分別為6.4%和8.5%。所有誤差均在10%以內(nèi)。數(shù)值模擬結(jié)果與實驗值吻合良好,誤差均在合理范圍之內(nèi),故可用數(shù)值模擬的方法檢驗制冷機組性能研究的可靠性。由實驗和模擬結(jié)果可知,在制冷循環(huán)過熱度為4 ℃,制冷劑充注量為7.4 kg時,制冷能力和COP最佳,因此被選為最佳工況。

        2.3 制冷劑R449A和R404A對制冷機組影響

        通過該數(shù)值模擬程序應(yīng)用制冷劑R449A進行分析,并與R404A進行對比。圖6(a)所示為過熱度4 ℃狀態(tài)下,不同制冷劑充注量和制冷劑種類的制冷循環(huán)系統(tǒng)制冷能力和COP的變化。制冷劑R404A的制冷能力略高于R449A。當R449A充注量為6.6~7.8 kg時,比R404A制冷能力下降了1.6%~4.2%;當充注量為7.4 kg時,R449A和R404A制冷能力最大比充注量為6.6 kg時分別上升了1.2%和3.3%;當充注量為7.8 kg時,比充注量為7.4 kg時分別下降了1.1%和0.4%。隨著制冷劑充注量的增加制冷能力略有減小。當R404A充注量為6.6~7.4 kg時,COP逐漸增大,但充注量增至7.8 kg時,相比于7.4 kg時COP反而減少了4%。當R449A充注量為6.6~7.0 kg時,COP逐漸增大,但充注量增至7.4~7.8 kg時,比7.0 kg時COP反而減少了3%~4%。當充注量為7 kg時,R449A的COP最佳,比R404A高約3.2%。綜合來看,制冷劑R404A的COP比R449A略低,是由于功耗下降的比例大于能力下降的比例,因此COP上升。圖6(b)所示為過熱度4 ℃狀態(tài)下,不同制冷劑充注量和制冷劑種類的制冷循環(huán)系統(tǒng)高壓和低壓性能的變化。由圖6(b)可知,制冷劑R404A的高低壓比R449A略高。當R404A充注量為6.6~7.8 kg時,與R449A相比,高壓增加了7.5%~7.8%;低壓增加了29.1%~30.5%。隨著R449A和R404A充注量的增加,制冷機組的高低壓變化較小。由圖6可知,R449A充注量為7.4 kg時,最大制冷能力為11.8 kW,充注量為7.0 kg時,最大COP為1.91。當制冷劑充注量為7.4 kg時,COP為1.90,相比于充注量為7.0 kg時COP低0.01。綜合考慮,制冷劑充注量為7.4 kg時最為合適。

        圖6 不同制冷劑充注量的制冷能力和壓力 (R404A-R449A)

        圖7(a)所示為制冷劑充注量為7.4 kg狀態(tài)下,不同過熱度和制冷劑種類的制冷循環(huán)系統(tǒng)制冷能力和COP性能的變化。制冷劑R404A的制冷能力比R449A略高,但R404A的COP比R449A略低。R449A各過熱度變化區(qū)間的平均制冷能力比R404A低0.8%,COP高4.3%。當過熱度由2 ℃增至4 ℃時,制冷能力和COP分別增加了約1.3%和1.1%;由4 ℃增至6 ℃時,制冷能力和COP分別減少了約3.9%和1.6%。圖7(b)所示為在制冷劑充注量為7.4 kg狀態(tài)下,不同過熱度和制冷劑種類的制冷循環(huán)系統(tǒng)高壓和低壓性能的變化。由圖7(b)可知,制冷劑R404A的高低壓比R449A略高。與R404A相比,R449A的整體高壓降低了7%,低壓降低了26.7%。制冷劑為R449A,當過熱度由2 ℃增至4 ℃ 時,高壓增加了16 kPa,低壓增加了1.5 kPa;當過熱度由4 ℃增至6 ℃ 時,高壓增加了2.5 kPa,低壓增加了6.5 kPa。由圖7可知,R449A在過熱度為4 ℃時,最高制冷能力為12.82 kW,COP為1.82,比R404A的制冷能力和COP高,綜合考慮下較R404A整體表現(xiàn)突出,且GWP優(yōu)勢顯著,R449A的GWP比R404A低67%,在本實驗中制冷劑R449A可以替代R404A使用。

        圖7 不同過熱度的制冷能力和壓力 (R404A-R449A)

        3 結(jié)論

        本文對冷藏/冷凍車輛用制冷機組的性能進行了實驗及模擬研究。根據(jù)制冷劑充注量、過熱度和制冷劑種類的變化,對制冷循環(huán)系統(tǒng)的制冷能力、COP等性能進行了分析,得到如下結(jié)論:

        1)制冷循環(huán)系統(tǒng)性能變化在很大程度上取決于過熱程度的變化,而非制冷劑充注量的變化。當制冷劑為R404A時,制冷能力和COP的模擬值和實驗值誤差分別為6.4%和8.5%,所有誤差均在10%以內(nèi)。隨著過熱度和制冷劑充注量的變化,制冷機組的制冷循環(huán)在過熱度為4 ℃和制冷劑充注量為7.4 kg時,制冷能力和COP最佳。

        2)使用制冷劑R449A時,當制冷劑充注量為7.4 kg時,制冷能力和COP分別為11.88 kW和1.90,過熱度為4 ℃時性能最佳。與制冷劑R404A相比,R449A的循環(huán)系統(tǒng)制冷能力最大減少了3%,COP最大上升了4%。綜合考慮下,R449A較R404A整體表現(xiàn)突出,且GWP優(yōu)勢顯著,確認了制冷劑R449A可替代R404A使用。

        本文受山東省重點研發(fā)計劃項目(2018GNC112003)和博士科研啟動基金(2019Y39)項目資助。(The project was supported by Key R&D Projects in Shandong Province(No. 2018GNC112003)& Doctoral Research Startup Fund (No. 2019Y39).)

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