CuO/CeO2 混合ナノ粒子が蒸気圧縮冷凍システムの性能に及ぼす影響

Oct 16, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 8889 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

この研究は、冷媒として R134a を使用した単純な冷凍システムの実験結果に基づいて構築されました。 システムの実際の寸法と実験結果に基づいて、Ansys Fluent ソフトウェアを使用してシステムをシミュレートし、理論的にナノ粒子を導入するシステムを準備しました。 ナノ粒子の調製プロセスは高価であるため、本研究では、蒸留水、アンモニア、硝酸銅、硝酸セリウムを用いて、7種類のナノ粒子を単一酸化物およびナノ粒子として合成する、簡便かつ安価な調製プロセスの方法を提案する。 2 つの異なる酸化物からの混合物 X 線回折と走査型電子顕微鏡を使用して調製した結果、粒子の形状が球形であり、酸化銅、酸化セリウムの場合、適切な平均直径が 78.95 nm、79.9 nm、44.15 nm、63.3 nm の範囲であることが確認されました。 、最初の混合物、および 2 番目の混合物です。 理論的研究により、酸化銅、酸化セリウム、および両方からなる混合物の両方が冷凍システムの性能を向上させ、エネルギー消費を削減することが確認されました。 さらに、文献で入手可能な数式を使用して熱物理的特性を計算すると、R134a と混合した場合のナノ粒子濃度の増加に伴い、これらの特性が改善されることが証明されました。

現在の研究のほとんどは、最もエネルギーを消費する部門である冷凍システムとエアコンの性能向上に焦点を当てています。 作動流体の熱特性を改善するために、ミリメートルからマイクロメートルのサイズの非常に小さな粒子をベース流体の中に分散させます。このベース流体は1873年にマクスウェルによって作られましたが、この試みには安定性、目詰まり、耐久性など多くの問題がありました。侵食。 20世紀後半。 Choi は、ナノ粒子を一次流体内に分散させて熱特性を改善するという、新しい概念で作動流体を提示しました 1,2。 ナノ流体は、(i) 類似したナノ粒子からなるモノナノ流体、(ii) 異なるナノ粒子からなるハイブリッドナノ流体、に分類される。 (iii) 複合ナノ粒子からなるハイブリッド ナノ流体1。 流体とナノ粒子の間で最良の熱伝達特性を達成するには、(i) ナノ粒子の分散性、(ii) ナノ粒子の安定性、(iii) ナノ粒子の化学的適合性、および (iv) ナノ流体の熱安定性を提供する必要があります3。 最近、ナノ冷媒として冷媒、ナノ潤滑剤として潤滑油を含むナノ流体の概念が開発されており、その調製方法は一段階法と二段階法に限定されている。 ナノ粒子を粉末として製造し、ベース流体に投入し、超音波または磁力による撹拌、均質化、高せん断混合などの数種類の分散方法を使用して混合物中にナノ粒子を分散させる 2 段階のプロセスです。 。 ワンステップ法は、圧力を下げることによって蒸気ナノフェーズ粉末を液体中に凝縮し、その後すぐにそれらを液体中に溶解することに基づいています4,5。

このセクションでは、冷凍システムへのナノ粒子の添加や、作動流体の熱物理的特性の改善に対するナノ粒子の効果を含む最新の研究と結果が紹介されます。

Vijayamar ら 6 は、ポリオールエステル油と混合した二酸化アルミニウムをベースとし、60 g の R602a を冷媒として充填した冷蔵庫の性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました。 その結果、冷却能力は6.09%、COPは20.09%向上し、消費電力は15.78%削減されました。 Choi ら 7 は、0.1 wt% の MWCNT をポリオールエステル油に分散させ、R134a を冷媒として使用して、冷蔵庫の性能に及ぼすナノ潤滑剤の影響を研究しました。 その結果、消費電力は17％削減できた。 Senthilkumar ら 8 は、Al2O3 と SiO2 のハイブリッド ナノ粒子をベースとし、冷媒として 60 g の R600a を使用した冷蔵庫の性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました。 結果は、COP と冷却能力の両方がそれぞれ 30% と 25% 向上し、消費電力が 80 W 削減されたことを示しました。Senthilkumar ら 9 は、ナノ潤滑剤が蒸気圧縮冷凍システムの性能に及ぼす影響を研究しました。 CuO および SiO2 を使用し、40 および 60 g の R600a を冷媒として使用しました。 結果は、COP と冷却能力の両方がそれぞれ 35% と 18% 向上し、消費電力が 75 W 削減されたことを示しました。Senthilkumar et al.10 は、0、 ０．２、０．４および０．６ｇ／ＬのＳｉＯ２をポリオールエステル油に添加し、Ｒ４１０Ａを冷媒として充填した。 その結果、0.4 g/L SiO2 が最高の冷却能力を達成し、消費電力が 80 W 削減され、COP が 1.7 向上したことがわかりました。 Senthilkumar ら 11 は、0.4 g/L および 0.6 g/L の ZnO/SiO2 ハイブリッド ナノ粒子をベースとした冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究し、冷媒として R600a を使用しました。 結果は、0.6 g/L ZnO/SiO2 が 180 W の高い冷却能力を達成し、COP を 1.7 向上させ、消費電力が 78 W 低いことを示しました。Senthilkumar et al.12 は、ナノ潤滑剤の性能に対する効果を研究しました。 0.2、0.4、0.6 g/L の CuO/Al2O3 ハイブリッド ナノ粒子をベースとした冷凍システムと、70 g の R600a を冷媒として充填しました。 結果は、CuO/Al2O3 の添加により COP と冷却能力がそれぞれ 27% と 20% 向上し、消費電力が 24% 削減されたことを示しました。 Javadi et al.13 は、0.1 wt% Al2O3 をベースとした冷凍機の性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました。 結果は、0.1 wt% Al2O3 が消費電力を 2.69% 削減することを示しました。 Gill et al.14 は、R134a の代替として (Capella D) オイルと混合した 0.2、0.4、および 0.6 g/L TiO2 をベースにした家庭用冷蔵庫の性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究し、冷媒として液化石油ガスを充填しました。 。 その結果、冷却能力とCOPはR134aよりそれぞれ18.74～32.72％、10.15～61.49％高いことがわかりました。 さらに、消費電力は R134a よりも約 3.20 ～ 18.1 低かった。 Karthick ら 15 は、次のサンプルに基づいて冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました: サンプル 1 (鉱油 + 0.02 vol% Al2O3 + 0.01 vol% TiO2)、サンプル 2 (鉱油 + 0.01 vol% Al2O3) + 0.005 vol% TiO2)、サンプル 3 (鉱油 + 0.05 vol% Al2O3)、およびサンプル 4 (鉱油 + 0.02 vol% Al2O3 + 0.02 vol% ZnO)。 冷媒にはＲ６００ａを使用した。 その結果、COPは14.61%向上したことがわかりました。 すべてのナノ潤滑剤には、COP を向上させ、電力消費を節約する機能があります。 Adelekan ら 16 は、0.2 g/L、0.4 g/L、0.6 g/L の TiO2 に基づいて家庭用冷蔵庫の性能に及ぼすナノ潤滑剤の影響を研究し、液化石油ガスを冷媒として使用しました。 結果は、ナノ潤滑剤がそれぞれ 14%、9%、8% の電力消費量の削減を達成したことを示しました。 Subhedar ら 17 は、鉱油に 0.05 vol%、0.075 vol%、0.1 vol%、および 0.2 vol% の Al2O3 を添加し、冷媒として R134a を使用し、冷凍システムの性能に及ぼすナノ潤滑剤の影響を研究しました。 結果は、0.075 vol% が約 85% という COP の最良の改善を達成し、約 27% のコンプレッサー動力を節約することを示しました。 さらに、0.075 vol% が冷凍システムの最適な濃度であると報告されています。 Babarinde et al.18 は、鉱物油に 0.4 および 0.6 g/L の TiO2 を添加し、R134a の代替として冷媒として R600a を充填することをベースにして、冷蔵庫の性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました。 結果は、0.4 g/L TiO2 が COP の最大値と消費電力の最小値を達成したことを示しました。 Selimefendigil と Bingölbalı19 は、ポリエチレングリコールに 0.5 vol%、0.8 vol%、1 vol% の TiO2 を添加し、冷媒として R134a を充填した蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました。 結果は、0.5 vol%、0.8 vol%、1 vol% でそれぞれ約 1.43%、15.72%、21.42% の COP 改善が達成されたことを示しました。 1 vol% でエネルギー消費量が 15% 節約されました。 Sundararaj と Manivannan20 は、0.1 vol% Au、0.2 vol% Au、0.1 vol% HAuCl4、0.2 vol% HAuCl4、0.1 vol% Au および 0.05 vol% CNT をベースとした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました。 vol% Au と 0.02 vol% CNT をポリエチレングリコールオイルと混合し、冷媒として R134a を封入しました。 結果は、0.2 vol% Au と 0.02 vol% CNT が他の組成と比較して最も低い電力消費、最も高い冷却能力、および最良の COP 値を達成したことを示しました。 Peyyala ら 21 は、鉱油と混合した 0.1 vol% ～ 0.2 vol% の Al2O3 をベースとした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究し、冷媒として R410a を充填しました。 結果は、COP の値がナノ粒子濃度の増加とともに増加することを示しました。 Babarinde et al.22 は、鉱油と混合した 0.2、0.4、および 0.6 g/L グラフェンをベースとした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究し、冷媒として R600a を充填しました。 結果は、ナノ潤滑剤が最も低い電力消費と最も高い COP を示すことを示しました。 Adelekan et al.23 は、鉱油と混合した 0.1 g/L、0.3 g/L、および 0.5 g/L TiO2 に基づいて家庭用冷蔵庫の性能に及ぼすナノ潤滑剤の影響を研究し、冷媒として R600a を充填しました。ナノ潤滑剤は、それぞれ 4.99 および 290.83 kJ/kg の COP および冷却能力の最大値を示すことが示されました。 Ajayi et al.24 は、(Capella D) オイルに 0.5 g/l Al2O3 を添加し、100 g の R134a を冷媒として充填した蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました。 結果は、ナノ潤滑剤が冷却能力と COP の両方の向上を達成し、エネルギー消費を節約することを示しました。 Senthilkumar と Anderson25 は、ポリオールエステル油と混合した 0.2 g/L、0.4 g/L、および 0.6 g/L の SiO2 をベースとした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究し、冷媒として R410A を充填しました。 結果は、0.4 g/L SiO2 が冷却能力と COP の両方を向上させ、エネルギー消費を節約することを示しました。 Senthilkumar ら 26 は、0.4 g/L および 0.6 g/L の Al2O3/SiO2 と 40 および 60 g の R600a を冷媒として使用した蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ潤滑剤の影響を研究しました。 結果は、0.6 g/L および 60 g の R600a が最大の冷却能力、最大の COP、および最小のコンプレッサー仕事量を達成することを示しました。

Pawale et al.27 は、R134a に分散された 0.5 wt% と 0.1 wt% の Al2O3 をベースとした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ冷媒の影響を研究しました。 結果は、0.5 wt% でシステムの性能が向上することを示しました。 ただし、ナノ粒子濃度の増加により、システムのパフォーマンスが低下しました。 Kumar ら 28 は、(1 g の ZnO/1 g SiO2)、(1.5 g の ZnO/0.5 g の SiO2)、および (0.5 g の SiO2) に基づく蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ冷媒の影響を研究しました。 ＺｎＯ／１．５ｇのＳｉＯ２）を０．５ｋｇのＲ１３４ａに分散させた。結果は、ＣＯＰが約２６％改善されたことを示した。 Manikanden と Avinash29 は、CuO、純粋なナノ CuO、および R290 に分散された Ag ドープのナノ CuO をベースにした家庭用冷蔵庫の性能に対するナノ冷媒の影響を研究しました。 結果は、Ag ドープのナノ CuO が純粋なナノ CuO と比較して最高のパフォーマンスを達成することを示しました。 AgドープナノCuOのCOPは約29%向上し、消費電力は約28%削減されました。 Kundan と Singh30 は、R134a に分散された 0.5 ～ 1 wt% の Al2O3 をベースにした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ冷媒の影響を研究しました。その結果、冷媒の体積流量が 6.5 L/h および 11 L/h であることが、冷却システムの性能向上を達成したことを示しました。 ０．５重量％のＡｌ２Ｏ３でそれぞれ７．２０〜１６．３４％のＣＯＰ中。 しかし、1 wt% Al2O3 は同じ体積流量で COP の低下を引き起こしました。 Nagaraju と Reddy31 は、R134a に分散された 0.05 ～ 0.8 wt% CuO をベースにした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ冷媒の影響を研究しました。その結果、0.8 wt% CuO が最大の熱伝達強化を達成する最適濃度であることが示されました。 COPの向上と消費電力の削減を実現しました。 Kumar と Tiwari32 は、R134a/Cu、R600a/Cu をベースとした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ冷媒の影響を研究しました。 その結果、R600a は COP が約 27.12%、冷却能力が約 25% 向上し、消費電力は R134a よりも少ないことがわかりました。 さらに、R600aに0.5wt%、1wt%、1.5wt%のCuを分散させることにより、純粋なR600aに比べてCOPと冷却能力が向上し、消費電力が低減されました。 Kumar ら 33 は、R134a と R152a の両方に分散された 0.01 vol% および 0.06 vol% の ZrO2 をベースにした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ冷媒の影響を研究しました。 結果は、COPが(0.06vol%のZrO2-R152a)に基づいて33.45%向上したことを示した。 R152a を冷媒として使用すると、オゾン層破壊係数ゼロや地球温暖化係数が非常に低いなど、独特の環境特性が示されました。 Mahdi et al.34 は、R134a に分散された 0.01 vol% および 0.02 vol% の Al2O3 をベースとした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ冷媒の影響を研究しました。 結果は、ナノ粒子濃度の増加により COP が 3.33% ～ 12% 改善され、消費電力がそれぞれ 1.6% および 3.3% 近く削減されたことを示しました。 Pandey と Singh35 は、R134a に分散された 0.2、0.4、0.6 vol% の TiO2 をベースにした蒸気圧縮冷凍システムの性能に対するナノ冷媒の効果を研究しました。その結果、COP が約 11.1% 向上することが示されました。 さらに、電力消費量の増減は観察されておらず、これは冷媒中でナノ粒子が完全に溶解していることを示しています。

Kedzierski ら 36 は、288 ～ 318 K の範囲の温度でポリオールエステル オイルに添加された Al2O3 と ZnO をベースとしたナノ潤滑剤の熱物理的特性を研究しました。その結果は、ナノ粒子の濃度が増加すると粘度、密度、熱伝導率が増加することを示しました。温度が上昇すると、粘度と密度が低下します。 Sanukrishna と PrakashPrakash37 は、ポリアルキレン グリコールと混合した 0.07 ～ 0.8 vol% TiO2 をベースとしたナノ潤滑剤の熱伝導率と粘度を 20 °C ～ 90 °C の範囲の温度で研究しました。 彼らは、ナノ粒子濃度を増加させるとこれらすべてのパラメータが増加する一方、温度を上昇させるとこれらのパラメータが減少することを発見しました。 Zawawi et al.38 は、303 ～ 353 K の範囲の温度でポリアルキレン グリコール オイルと混合した 0.02 ～ 0.1 vol% の Al2O3/SiO2、Al2O3/TiO2、および TiO2/SiO2 をベースにしたナノ潤滑剤の熱伝導率と粘度を研究しました。その結果Harichandran et al.39 は、0.1 vol% Al2O3/TiO2/PAG が 303 K で粘度を約 20.50% 改善することを示しました。一方、0.1 vol% Al2O3/SiO2/PAG は 303 K で熱伝導率を約 2.41% 改善しました。Harichandran et al.39 は密度と0.1 ～ 0.4 vol% の h-BN ナノ粒子に基づくナノ潤滑剤の動粘度。 結果は、ナノ粒子濃度を増加させると密度が増加することを示しました。 さらに、純油およびナノ潤滑剤の動粘度は温度の上昇とともに低下し、0.4 vol% h-BN の動粘度は純油の動粘度より約 14% 高かった。 Karthick ら 15 は、次のサンプル、サンプル 1 (鉱油 + 0.02 vol% Al2O3 + 0.01 vol% TiO2)、サンプル 2 (鉱油 + 0.01 vol% Al2O3 + 0.005 vol% TiO2)、サンプル 3 (鉱油 + 0.05 vol% Al2O3)、サンプル 4 (鉱油 + 0.02 vol% Al2O3 + 0.02 vol% ZnO)。 結果は、0.05 vol% Al2O3 をベースとするナノ潤滑剤がより高い熱伝導率を達成する一方、0.01 vol% Al2O3 および 0.005 vol% TiO2 をベースとするナノ潤滑剤が最低の熱伝導率を達成することを示しました。 Kumar et al.40 は、0.2 ～ 1.0 wt% CuO をベースとしたナノ潤滑剤の粘度を研究しました。 結果は、0.2 ～ 1.0 wt% CuO が粘度を約 17% 改善する一方、粘度は温度の上昇とともに低下することを示しました。 Jatinder ら 41 は、0.1 ～ 0.6 g/L の TiO2 をベースとしたナノ潤滑剤の熱伝導率と粘度を研究しました。その結果、熱伝導率は純粋な潤滑剤よりも約 14.37 ～ 41.25% 高く、粘度は約 2 ～ 30% であることが示されました。 6%。 さらに、ナノ潤滑剤の粘度は、ナノ粒子濃度が 0.2 g/L まで増加すると減少し、その後濃度が増加するにつれて増加し、0.6 g/L TiO2 でピーク値に達します。

金属、金属酸化物、ハイブリッドのいずれであっても、ナノ粒子を冷凍システムに添加すると、ベース流体の熱物理的特性が改善され、システムの性能が向上します。 しかし、ナノ粒子の実際の使用は、コストが高いことと、冷凍サイクル内での回転中にナノ粒子が長時間不安定であるため、成功していない。 近年、ナノ粒子の熱特性と安定性の両方を改善する試みとして、ナノ粒子をハイブリッドとして使用することが多くの研究者の関心を集めています。

この研究では、ナノ粒子は次のように調製されました。CuO、CeO2。最初の混合物は 50% CuO と 50% CeO2 からなり、2 番目の混合物は 60% CuO と 40% CeO2 からなり、3 番目の混合物は 70% CuO と 30% CeO2、4 番目の混合物は 40% CuO と 60% CeO2 から構成され、5 番目の混合物は 30% CuO と 70% CeO2 から構成されました。 冷凍システムの COP を向上させ、ナノ粒子の安定性を向上させる能力を調査するために、最初の混合物のサンプルを高感度天秤を使用して計量し、密閉して真空になった混合容器に入れました。真空ポンプを使って空気を送ります。 真空プロセス後にナノ粒子の量が失われていないことを確認するために、容器の重量を再度測定しました。 混合容器はパイレックス製であった。 以下の部品を容器に取り付けました。内径 4 cm の銅製カバー、L 字型の銅管、容器内側の長さ 6.5 cm はキャップで溶接され、容器外側の長さ 2.5 cm、追加の長さは最大 2.5 cm です。ガスを移送するバルブを4cmの位置に置きます。 この容器は漏れに対する耐性の観点からテストされました。 図 1 に本研究の混合容器を示します。 ナノ冷媒の安定した溶液を得るために、サンプルは、出力 320 W、周波数 35 kHz で動作する超音波装置にさらされました。 この研究では、混合プロセスを 1 時間続けながら、丸 1 日かけて均一な混合物を得ることに成功しました。これは、混合物としてナノ粒子を使用すると、より均一で安定した混合物を長時間得るのに役立つ可能性があることを示しました。幸いなことに、ナノ粒子を調製する材料はすべての化学実験室で一般的に見つけることができるため、この研究で使用された調製方法はすぐにでも開始できます。 したがって、ナノ粒子を使用する際の大きな障害の 1 つであるコストの壁は打ち破られます。 したがって、この研究は、ナノ粒子の高コストの壁を打ち破り、合理的に手頃なコストで高い熱伝導率を有するナノ粒子を取得する試みを提示する。 ハイブリッドナノ粒子の代替品を提示することに加えて、長期にわたるナノ粒子の安定性の問題を解決することに成功する可能性のある混合物はどれですか?

(a) 超音波装置、および (b) ナノ冷媒の混合容器。

このセクションは 4 部構成であり、第 1 部では R134a を冷媒とした蒸気圧縮冷凍システムの実験を行い、冷媒のエンタルピーの変化に基づいて成績係数を計算しました。 次に、Ansys Fluent ソフトウェア バージョン 19.0 を使用して性能係数を理論的に計算し、実験結果と理論結果の比較研究を行いました。 後半では 7 種類のナノ粒子を調製しましたが、その調製プロセスについては後で詳しく説明します。 3 番目のパートでは、ナノ粒子を理論的に冷凍システムに追加して、冷凍システムの成績係数に対するナノ粒子の影響を検証します。 第 4 部では、文献で入手可能ないくつかの数式を使用して、さまざまなナノ粒子濃度を使用して R134a の熱物理的特性を計算します。

蒸気圧縮冷凍システムは、サイクル寿命の短縮につながるさまざまな影響を引き起こす空気、水、湿気、不活性ガスなどの物質を冷凍システムから除去するために排気する必要があります。 エアコンプレッサーを使用して、空気を送り込み、圧力計を監視し、システムの動作中に漏れがないことを確認するために漏れテストを実行します。

実験は、トルコのイスタンブールにあるユルディス工科大学の実験室で通常の条件下で実施されました。システムは、作動流体として R134a を使用して充填されました。 冷凍システムの冷媒として R134a を選択したのは、R134a があらゆる種類の酸化物に適しており、運転プロセス中に安全であり、オゾン層破壊の可能性がゼロであり、不燃性でもあるという事実に基づいています。安価であり、これまでの研究のほとんどは冷凍システムに使用されていました。 デジタルメーターは、コンプレッサー、コンデンサー、エバポレーターの入口と出口の温度と圧力を監視するために使用されました。デジタル電力計は消費電力を監視するために使用され、デジタル流量計はR134aの質量流量を監視するために使用されました。 、周囲への熱損失、および運動エネルギーと位置エネルギーの変化は無視できます。

すべての実験は数回実行され、最高の精度と定常状態のパフォーマンスを得るために圧力および温度計から読み取り値を取得するまで 15 分間待機しました。

表 1 に実験システムの技術的詳細を示します。 実験装置とその概略図を図 2 に示します。実験は、圧縮機、凝縮器、蒸発器、膨張弁で構成されます。

(a) 実験作業とそれに対応するパラメータ、(b) 機械エンジニアの Taher Abdaladeem Jaber が描いた実験の概略図。

蒸発器、凝縮器、圧縮機の両方の入口と出口のメーターから読み取られた温度と圧力は、工学方程式ソルバー (EES) に入力されます。 このソフトウェアは、R134a のエンタルピーとガス相の変化を決定するのに役立ちます。システムではガス サイクルの 2 つのフェーズ、つまりコンプレッサーの入口と出口での過熱蒸気エンタルピー (h1、h2)、過熱蒸気エンタルピー (h1、h2) が記録されます。凝縮器入口の蒸気エンタルピー (h3)、凝縮器出口の圧縮液体エンタルピー (h4)、蒸発器入口の圧縮液体エンタルピー (h5)、蒸発器入口の過熱蒸気エンタルピー (h6)エバポレーターの出口。 リストされた支配方程式が分析に使用されています20。 実験設定で利用した R134a の特性を表 2 に示し、P-h 線図上の実験サイクルを図 3 に示します。

P-h ダイアグラム上の実験のサイクル。

蒸発器と凝縮器の両方は、冷凍システムの性能に対する平均温度の影響を研究するために選択されました。 数学的モデルを実現するには、次の段階が必要です (1) 各蒸発器と凝縮器の形状は、表 3 に示す実際の寸法に基づいて Solid Works ソフトウェアを使用して設計されました。このソフトウェアは、迅速かつ正確に描画し、ファイルとして保存するのに役立ちました。 Para Solid 形式は、分析のためにファイルを Ansys Fluent にインポートします。 (2) メッシュは精度を達成する上で重要な役割を果たします。 数値シミュレーションを成功させるには高品質のシミュレーションが必要です。このため、さまざまな数の要素とノードを使用して多くのケースに対してメッシュの独立性解析が実行され、ソリューション上のメッシュの品質の妥当性がチェックされます。 メッシュ統計では、要素の総数 2,809,136 とノードの総数 2,971,904 が使用されました。これらのメッシュの独立性分析の結果を表 4 に示します。

凝縮器と蒸発器の両方の内部の温度、圧力、速度の勾配を示すいくつかの等高線が得られました。これらの等高線の一部を図 4 に示します。これらの等高線は冷媒の速度、圧力、温度を決定します。 (R134a) チューブ内を循環します。 図に示されている色は、温度、圧力、速度のいずれの階調においても赤色が最高の読み取り値、青色が最低読み取り値を示し、赤色と青色の間の色が最高値と最低値の間にあることを示しています。 。

(a) 凝縮器の温度勾配、(b) 蒸発器の温度勾配。

ステップ 3) ジオメトリとメッシュを入力した後の流暢なセットアップ。ソリューションで使用される方程式は次のとおりです: 連続性、運動量、エネルギー方程式。これらの方程式は、内部で吸収される熱量で表されるすべての理論値を抽出します。蒸発器から排出され凝縮器から排出されるもの、圧縮機から消費されるエネルギー、さらに理論上の温度と圧力を実験値と比較することで、直接解決段階に進み、そこから得られる結果が得られます。

ナノ粒子は、硝酸塩、蒸留水、およびアンモニアに基づいて調製されました。 準備プロセスは次のように説明されました。

混合速度を 375 rpm に維持しながら、温度を 1 時間で 80 °C まで上昇させました。

温度を 60 °C、混合速度を 375 rpm、pH = 10 ± 1 に維持しながら、アンモニアを添加します。

酸化銅が析出する90℃まで温度を上げます。

溶液の温度を室温まで下げる

ろ過工程

110℃の電気オーブンで乾燥

フライス加工

スクリーニングプロセス; そして

パッキング。 以下の方程式に従って、表５に明確に示されるようにナノ粒子を調製し、それらの物理的および化学的特性を表６に示す。

ここで、M：モル（g/mol）、W：重量（g）、Mw：分子量（mol）、C：モル濃度（mol/L）、n：モル数。

表５は、反応に関与する物質の重量を、式５に示されるように重量を分子量で割ることによりモルに変換したことを示している。 (5)。 次に、式1に示すようにモル濃度を計算しました。 (6) モル数を溶媒の体積 (リットル) で割ります。

反応物の分子量は次のとおりであることに注意してください。

「数値法、形状およびメッシュ (VCRS)」セクションで参照されている形状およびメッシュの段階を完了すると、この研究の冷凍システムはナノ粒子を受け入れる準備が整います。 この段階はセットアップと呼ばれ、速度公式は絶対値である圧力に基づいてソルバーのタイプが選択され、時間は定常とみなされ、重力は - 9.81 m/s として考慮されます。 この研究には 2 つのモデルが含まれていました。1 つは粘性モデル標準 k – イプシロンで、もう 1 つは混合モデルで、複数の相の流れをシミュレートするために使用される最も一般的なモデル (CFD) です。 相設定を行うには、R134a の両方の特性を液相と気相に入力し、指定された比率のナノ粒子がナノ流体方程式に依存し、以下に示すようにナノ粒子と R134a が 1 つの均質な材料になることに基づいて処理されます。

ここで、Keff、Kbf、KP はそれぞれナノ冷媒、液相のベース冷媒、粒子の熱伝導率であり、ϕ は粒子の体積分率です。

ここで、 \({\upmu }_{\mathrm{nr}}\) と \({\upmu }_{\mathrm{r}}\) は、それぞれナノ冷媒と冷媒の動粘度です。

ナノ冷媒の密度と比熱は式(1)と(2)に示されています。 (9) と (10)

ここで \({\varnothing },\mathrm{ \rho bF},\mathrm{\rho nP}\),\(\mathrm{and Cp are a}\) ナノ粒子の体積分率、ベース流体の密度、ナノ粒子の密度ナノ粒子、ベース冷媒の比熱、およびナノ粒子の比熱44、45。混合物モデルは、混合物の運動量、連続、エネルギー方程式を解き、二次相の体積分率の方程式を解きます44、45 体積の連続方程式1 つ (または複数) のフェーズの一部。 q 番目のフェーズの場合、この方程式は次の形式になります。

ここで \({\dot{\mathrm{m}}}_{\uprho{\rm q}},\mathrm{ t}\) の質量は \(\uprho \) 相から \(\mathrm 相) に移動します。 {q}\)、\({\dot{\mathrm{m}}}_{\mathrm{qp}}\) 相 \(\mathrm{q}\) から相 \(\uprho \) への物質移動）。

単一の運動量方程式がドメイン全体で解決されます。 それは、プロパティ \(\mathrm{\rho および \mu }\) を通じてすべての相の体積分率に依存します。

エネルギー方程式もフェーズ間で共有されます

Ｒ１３４ａに添加されたナノ粒子の量は２．６ｇであり、Ｒ１３４ａの量は１０３９ｇであった。これは、システムが実験の最初の部分内で動作して質量分率０．２５重量％となる量であったためである。 大量のナノ粒子を添加することによって得られる理論的結果が提示され、冷凍システムの性能に対するそれらの影響が議論の中で議論されます。

0.05 ～ 0.33 vol% の範囲の異なる体積分率のナノ粒子からなる R134a ベースのナノ冷媒の熱物理的特性の変化は、表 7、8、9、10 に明確に示されています。表 7、8、9、10 では、ナノ冷媒の熱伝導率はマクスウェル方程式によって計算されています。式で示されます。 （7）。 この研究では、方程式 1 で示されるナノ冷媒の粘度に対するさまざまな体積濃度の影響を計算するために、ブリンクマン モデルが選択されました。 (8)。 ナノ冷媒の密度と比熱は、式 (1) と 2) を使用して計算できます。 (9) と (10)。

このセクションには 4 つの部分が含まれています。 最初の部分では、冷凍システムで実験を実施して得られた結果について説明し、これらの結果を Ansys Fluent 19.0 ソフトウェアを使用して実行されたシミュレーションと比較します。 2 番目の部分では、ナノ粒子の調製から得られた結果について説明します。 3 番目の部分では、システムの成績係数に対するナノ粒子の影響を調査するために冷凍システムにナノ粒子を導入した理論的研究から得られた結果について説明します。4 番目の部分では、計算のために文献で入手可能な数式から得られた結果について説明します。異なるナノ粒子濃度を使用した R134a の熱物性特性。

実験システムと同様の仕様を持つ蒸発器と凝縮器の理論モデルが設計されました。 得られた結果は、図5a〜dに示すように、蒸発器と凝縮器の両方の平均温度がCOPおよびWCに及ぼす影響をグラフで示しました。 さまざまな蒸発器温度での COP を図 5a に示します。 蒸発器温度の上昇は、蒸発器を通る R134a のエンタルピー差と質量流量の両方の増加による冷凍効果の増加と、圧縮機仕事の減少により COP の増加を引き起こします。 さまざまな蒸発器温度での消費電力を図 5b に示します。 蒸発器の温度が上昇すると、吸入温度の上昇により消費電力が減少します。これにより、コンプレッサーに入る蒸発圧力と吸入蒸気の密度が増加し、R134a の質量流量が増加します。特定のピストン変位に対してコンプレッサーを作動させ、電力消費を削減します。 凝縮器の平均温度が COP に及ぼす影響を図 5c に示します。 凝縮器の温度が上昇すると、冷凍効果の減少とコンプレッサーの仕事量の増加により減少します。凝縮器の温度が上昇すると、R134a のエンタルピー差と質量流量の両方が増加するため、熱除去が増加します。コンデンサーを通して。 一方、凝縮器の温度が上昇すると、図5dに示すように消費電力が増加します。

(a) COP に対する Tav、ev の影響、(b) 消費電力に対する Tav、ev の影響、(c) COP に対する Tav、cond の影響、(d) 電力に対する Tav、cond の影響消費。

高い精度を達成するために、実験はいくつかのケースに分割され、各ケースには 5 つの実験が含まれ、各実験は 3 回繰り返されました。 Ansys Fluent を使用して計算された理論値と最も収束した実験が選択され、蒸発器と凝縮器の平均温度でプロットされるこれらすべての点が捕捉されました。 実験とシミュレーションから得られた結果を批判的に検討すると、両方の方法から得られた結果が互いによく一致していることが観察されました。 これにより、結果が示すように、結果が同一であり、補正係数が必要ないことが確認されます。 以前の研究と一致して、私たちの結果は、蒸発器の温度の上昇に伴うCOPの増加と凝縮器の温度の上昇に伴うCOPの減少、および蒸発器の平均温度の上昇に伴うエネルギー消費量の減少を確認しています。蒸発器の温度が上昇し、凝縮器の平均温度が上昇するにつれて増加します。

2019年9月24日に中国の華中科技大学で、XRD分析と走査型電子顕微鏡（SEM）画像を使用してナノ粒子の特性評価が行われた。 ナノ粒子の調製結果を図6a〜dに示します。 XRD パターンは 20 ～ 80 度でスキャンされ、CuO のナノ結晶の性質が確認されました。 すべてのピークは、蛍石構造を有する面心立方晶系CuO結晶のデータベース標準(JCPDS 00-045-0937)と位置および強度において一致した。 追加の回折ピークが存在しないことにより、サンプルのナノ結晶性と純度が確認されます。

(a) 純粋な CuO、(b) 純粋な CeO2、(c) 0.5% CuO、0.5% CeO2、(d) 0.6% CuO、0.4% CeO2 ナノ粒子の XRD パターン。

CeO2 の XRD パターンは 20 度から 80 度までスキャンされ、CeO2 のナノ結晶の性質が確認されました。 すべてのピークは、蛍石構造を有する面心立方晶 CeO2 結晶のデータベース標準 (JCPDS 00-004-0593) と位置および強度が一致しました。 追加の回折ピークが存在しないことにより、サンプルのナノ結晶性と純度が確認されます。

SEM 画像は、サンプルの粒子の形状がほぼ球形であることを証明し、CuO、CeO2、0.5%CuO + 0.5% CeO2、および 0.6% CuO + 0.4% CeO2 の粒子サイズが 78.95 nm、79.9 nm、図7a〜dに見られるように、それぞれSEM画像に基づくと44.15 nmと63.3 nmです。 今回の研究では、適切な直径のナノ粒子を作製することに成功した。 酸化セリウムは、冷凍システムの性能に対する酸化セリウムの影響を測定するために初めて使用されました。 この研究は、酸化銅との混合物としての酸化セリウムの新しい特性を明らかにするための将来の研究への扉を開くことが期待されます。 特に、これらは同じ方法で両方の酸化物の特性を備えた均質な混合物として調製されました。

(a) 球状 CuO、(b) 球状 CeO2、(c) 球状 0.5% CuO + 0.5% CeO2、(d) 球状 0.6% CuO + 0.4% CeO2。

CuO の添加から得られた結果を図 8a ～ i にグラフで示し、COP および WC に対する蒸発器の平均温度の影響を示しています。 結果からわかるように、0.25 wt% CuO の添加により蒸発器の入口と出口の温度が上昇し、COP と蒸発器内部で吸収される熱量の両方が増加し、その結果、蒸発器内部の熱吸収量が減少しました。この結論は以前の研究と一致しており、これらの変化が発生する主な理由は、CuO との混合による冷媒の高い熱伝導率であり、平均熱伝導率は 20 から 20 を記録します。同量のCeO2を添加すると、蒸発器入口と出口の温度が上昇し、COPが上昇し、蒸発器内部の吸熱量が増加し、したがって、コンプレッサー内で消費されるエネルギー量が減少します。 このような変化が起こる主な理由は、CeO2との混合による冷媒の高い熱伝導率であり、平均熱伝導率は11.7(W/mK)を記録します。 同量の 0.5% CuO と 0.5% CeO2 を添加すると、蒸発器の入口と出口の温度が上昇し、COP と蒸発器内部で吸収される熱量の両方が増加しました。 したがって、コンプレッサー内で消費されるエネルギー量が減少します。これらの変化が発生する主な理由は、ナノ粒子との混合による冷媒の高い熱伝導率です。 同量の 0.6% CuO と 0.4% CeO2 を添加すると、蒸発器の入口と出口の温度が上昇し、COP と蒸発器内部で吸収される熱量の両方が増加しました。コンプレッサー内で消費されるエネルギー量が減少します。 このような変化が起こる主な理由は、冷媒とナノ粒子の混合による熱伝導率の高さです。 ナノ粒子の添加後に冷凍システムの性能を向上させる最も重要な要素は蒸発器の温度であるため、特定の量のナノ粒子におけるシステムの COP に対する平均蒸発器温度の影響が示されるように、すべての結果がプロットされました。示されています。 Nagaraju et al.31 は、R134a に酸化銅を添加すると、冷凍システムの COP がこの研究で見つかったものに近い程度まで改善されること、およびナノ粒子の調製方法、ナノ粒子の形状、直径、および添加量を証明しました。冷媒は結果を決定する上で重要な役割を果たします。

一定質量分率でのCopおよびWCに対するTav、evの影響、およびナノ粒子を使用した場合と使用しない場合のVCRSの結果の比較。

R-134a に懸濁したナノ粒子濃度 0.05 ～ 0.33 vol% に対するナノ冷媒の熱伝導率、粘度、密度、比熱を決定するための既存の研究の適切なモデルから得られた結果を図 9 にグラフで示します。 、すべてのタイプのナノ粒子の熱伝導率、粘度、密度はナノ粒子の体積濃度に応じて直線的に増加し、CuO/R-134a ナノ冷媒が熱伝導率の最良の値を記録しました。 比熱はナノ粒子体積濃度の増加とともに直線的に減少しますが、この結果は、R134a への CuO の濃度を増加させると熱伝導率、粘度、密度が向上する一方、比熱が減少することを確認した Alawi と Sidik45 から得られた結果と一致しています。

ナノ冷媒の熱物理的特性に対するナノ粒子の影響。

ナノ粒子の新しい概念は、将来の多くの疑問に答えるための扉を開くために導入されました。なぜなら、酸化セリウムは、両方の酸化物の混合物からなる1つの材料として酸化銅とともに使用され、酸化銅について得られた結果は以前の研究と一致していたからです。ここで、酸化銅は冷凍システムの性能を改善してCOPを25%向上させることに成功し、酸化セリウムはそれより低い値だけシステムの性能を向上させることに成功しました。 混合物に関しては、より高い割合の酸化銅を含む混合物がより良い結果をもたらすことが結果により確認された。 ナノ粒子の製造方法は簡単かつ手頃であり、2 種類の酸化物と 5 種類の混合物が得られました。 その後、ナノ粒子の熱伝導率が増加するとコストも増加するため、この方法が他の酸化物、特に熱伝導率の高い酸化物を得ることができるかどうかについては、研究分野は未解決のままである。 それにもかかわらず、この研究の理論的結果は、研究者が実験研究の分野で前進することを奨励しています。この研究では、冷凍システムにおける酸化セリウムの挙動を検証し、蒸発器のさまざまな温度での挙動を監視するための実験を実施することを推奨しています。この研究では、酸化セリウムがその優れた熱伝導率により冷凍システムの性能を向上させたことを示しています。この研究では、他の冷媒およびコンプレッサー潤滑油と調製された材料を混合して、冷媒および油の熱物性特性に及ぼす影響を研究することを推奨しています。 冷媒に対するナノ粒子の安定性の問題は最も重要な問題の 1 つであるため、この問題を解決するために最近、さまざまな酸化物からなるハイブリッドが使用されました。 この研究で参照され、2 つの異なる酸化物から調製された混合物は、より良い結果を得ることができるでしょうか。50% の酸化銅と 50% の酸化セリウムからなる混合物は、実験室で超音波機械のみを使用してすでに R134a と混合されているためです。 1 時間安定した混合物が得られました。

Bhattad, A.、Sarkar, J.、Ghosh, P. によるナノ流体の使用による冷凍システムの性能向上: 包括的なレビュー。 更新します。 持続する。 エネルギー改訂 82、3656–3669 (2017)。

記事 Google Scholar

Nair, V.、Tailor, PR & Parekh, AD ナノ冷媒: 過去、現在、未来に関する包括的なレビュー。 内部。 冷蔵庫。 67、290–307 (2016)。

記事 CAS Google Scholar

マジガオンカル、AS 冷凍システムにおけるナノ粒子の使用: 文献レビュー論文。 国際冷凍空調会議、1 ～ 10 ページ (2016 年)。

Celen, A. et al. ナノ冷媒の概要: 流れ特性と用途。 内部。 冷蔵庫。 44、125–140 (2014)。

記事 CAS Google Scholar

Sharif, MZ、Azmi, WH、Mamat, R. & Shaiful, AIM ナノ冷媒とナノ潤滑剤を使用した冷凍システムの性能向上のメカニズム: レビュー。 内部。 共通。 熱物質伝達 92、56–63 (2018)。

記事 CAS Google Scholar

Vijahakumar, M.、Ambadi, SR、Selvakumar, P.、および Mathan, P. ポリエステルと酸化アルミニウムのナノ潤滑を使用した家庭用冷蔵庫の分析。 メーター。 Today Proc.、1–6 (2021)。

Choi, TJ, Kim, DJ, Jang, SP, Park, S. & Ko, S. ポリオールエステル油ベースの多層カーボンナノチューブナノ潤滑剤が冷凍システムの性能係数に及ぼす影響。 応用サーム。 工学 192、1–10 (2021)。

記事 Google Scholar

Senthilkumar, A.、Abhijith, EP & Jawhar, CAA R600a 蒸気圧縮冷凍システムにおける Al2O3/SiO2 ハイブリッド ナノ潤滑剤の実験的研究。 メーター。 今日はProc. 45、5921–5924 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Senthilkumar, A.、Abhishek, PV、Adithyan, M.、Arjun, A. R600a 蒸気圧縮冷凍システムにおける CuO/SiO2 ハイブリッド ナノ潤滑剤の実験的研究。 メーター。 今日はProc. 45、6083–6086 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Senthilkumar, A. & Anderson, A. R410A 蒸気圧縮冷凍システム用の SiO2 ナノ潤滑剤の実験的研究。 メーター。 今日はProc. 44、3613–3617 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Senthilkumar, A.、Sahaluddeen, PAM、ミネソタ州ヌーシャド & Musthafa, EKM R600a 蒸気圧縮冷凍システムにおける ZnO/SiO2 ハイブリッド ナノ潤滑剤の実験的研究。 メーター。 今日はProc. 45、6087–6093 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Senthilkumar, A.、Anderson, A.、Sekar, M. CuO/Al2O3 ハイブリッド ナノ潤滑剤を使用した R600a 蒸気圧縮冷凍システムの性能分析。 応用 Nano Sci.、1–17 (2021)。

Javadi, FS & Saidur, R. Al2O3 ナノ冷媒を使用した家庭用冷蔵庫の熱力学およびエネルギー効率解析。 サステナビリティ 13、1–15 (2021)。

Google スカラー

Gill, J.、Singh, J.、Ohunakin, OS & Adelekan, DS R134a の代替として LPG/TiO2 潤滑剤を使用した ANN を備えた家庭用冷蔵庫システムのエネルギー分析。 Ｊ．サーム． アナル。 カロリーム。 135、475–488 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

Karthick, M.、Karuppiah, SK、Kanthan, V. R600a 冷媒とナノ添加剤コンプレッサー オイルを使用して動作する蒸気圧縮冷凍システムの性能調査とエクセルギー解析。 サーム。 科学。 24、2977–2989 (2020)。

記事 Google Scholar

Adelekan、DS et al. 家庭用冷蔵庫における、さまざまな濃度の TiO2 ナノ潤滑剤で強化された LPG 冷媒の安全充填の実験性能。 Ｊ．サーム． アナル。 カロリーム。 136、2439–2448 (2019)。

記事 CAS Google Scholar

Subhedar、DG、Patel、JZ、Ramani、BM Al2O3/鉱油ナノ潤滑剤を使用した蒸気圧縮冷凍システムに関する実験研究。 8月。 J. Mech. 工学、1–6 (2020)。

TO ババリンデ、SA 州アキラビ、DM 州マディラ 家庭用冷凍システムにおける R134a/POE オイルのドロップイン代替品としての R600a/TiO2/鉱油の実験的研究。 内部。 J. アンビエント エネルギー、1–7 (2019)。

Selimefendigil, F. & Bingölbalı, ​​T. 蒸気圧縮冷凍システムの冷却性能に対するナノ コンプレッサー オイルの影響の実験的研究。 Ｊ．サーム． 工学 5、100–104 (2019)。

記事 Google Scholar

Sundararaj S.、および Manivannan、R. Au、HAuCl4、および CNT ナノ粒子を使用した蒸気圧縮冷凍システムのエネルギー的および膨張的比較分析。 AIP Conference Proceedings、1 ～ 8 ページ (2020)。

Peyyala, A.、Sri, MNS、Sudheer, NVVS & Kumar, KCHK Al2O3 ナノ粒子を含む R410a 冷媒を使用した VCR システムにおけるナノ潤滑の効果に関する実験的研究。 内部。 J. Mech. 製品。 工学解像度開発者 10、1761–1768 (2020)。

Google スカラー

TO Babarinde、SA 州 Akinlabi、DM の Madyira および FM の Ekundayo グラフェン ナノ潤滑剤を含む R600a を使用して蒸気圧縮冷凍機システムのエネルギー効率を向上させます。 Energy Rep. 6、1–10 (2019)。

Google スカラー

Adelekan、DS et al. 作動流体として 15 nm TiO2-R600a ナノ冷媒を使用した蒸気圧縮冷凍システムの実験的研究。 プロセディア社 35、1222–1227 (2019)。

記事 Google Scholar

アジャイ、OO 他家庭用蒸気圧縮冷凍システムの性能に対する R134a/Al2O3 ナノ流体の影響の調査。 プロセディア社 35、112–117 (2019)。

記事 Google Scholar

Senthilkumar, A.、Anderson, A. R410A 蒸気圧縮冷凍システム用の SiO2 ナノ潤滑剤の実験的研究。 メーター。 Today Proc.、1–5 (2020)。

Senthilkumar, A.、Abhijith, EP、Jawhar CAA R600a 蒸気圧縮冷凍システムにおける Al2O3/SiO2 ハイブリッド ナノ潤滑剤の実験的研究。 メーター。 Today Proc.、1–4 (2020)。

KT パワレ、AH ドゥマル、GM ケルカル ナノ冷媒を使用した VCRS の性能分析。 内部。 解像度 J.Eng. テクノロジー。 4、1031–1037 (2017)。

Google スカラー

Kumar, GS、Deepika, P.、Kumar, MN、Kumar, BM & Kumar, KN ナノ冷媒を使用した VCRS の性能分析。 内部。 解像度 J.Eng. テクノロジー。 5、3869–3872 (2018)。

Google スカラー

Manikanden, VS、Avinash, A. 銀ドープ酸化第二銅ナノ粒子が炭化水素冷凍システムの性能に与える影響についての実験的洞察。 SN Appl. 科学、1528–1535 (2019)。

Kundan, L.、Singh, K. ナノ冷媒ベースの蒸気圧縮冷凍システムの性能向上: 新しい代替案。 J. パワー エネルギー、1–18 (2019)。

Nagaraju, M. & Reddy, VM 鉱油と (Cuo) ナノ粒子を混合した R134a の実験的冷凍テスト。 内部。 J.Sci. 解像度科学。 工学テクノロジー。 4、288–293 (2018)。

Google スカラー

Kumar, S. & Tiwari, AC 作動流体として R134a/R600a/PAG オイル/Nano-Cu を使用した VCRS の実験的研究。 内部。 Ｊ．イノフ． 解像度テクノロジー。 6、116–120 (2019)。

Google スカラー

Kumar、VPS、Baskaran、A. & Subaramanian、KM R134a および R152a を含む ZrO2 ナノ粒子を使用した蒸気圧縮冷凍システムの性能研究。 内部。 J.Sci. 解像度出版物。 6、410–421 (2016)。

Google スカラー

Mahdi, QS、Theeb, MA & Saed, H. ナノ冷媒を使用した冷凍システムの性能向上。 J. エネルギー電力工学 11、237–243 (2017)。

CAS Google スカラー

Pandey, P.、および Singh, S. 純粋な冷媒 R134a を酸化チタン ナノ粒子を含む場合と含まない場合で使用した後に得られた結果を比較することによる、蒸気圧縮冷凍システムの実験的研究。 修士論文、および Lovely Professional University Punjab、1 ～ 52 ページ (2017)。

Kedzierski, MA、Brignoli, R.、Quine, KT & Brown, JS 酸化アルミニウムおよび酸化亜鉛のナノ潤滑剤の粘度、密度、熱伝導率。 内部。 Ｊ．Ｒｅｆｒｉｇ． 74、3–11 (2017)。

記事 CAS Google Scholar

Sanukrishna、SS & Prakash、MJ 冷凍システム用の TiO2-PAG ナノ潤滑剤の熱挙動およびレオロジー挙動に関する実験研究。 内部。 Ｊ．Ｒｅｆｒｉｇ． 86、356–372 (2018)。

記事 CAS Google Scholar

ザワウィ、NNM、他。 金属酸化物複合ナノ潤滑剤の熱物性特性に関する実験的研究。 内部。 J. Refrig.、11–21 (2018)。

Harichandran、R.、他。 R134a ポリオールエステル油ベースの蒸気圧縮冷凍システムの性能に対する h-BN 固体ナノ潤滑剤の影響。 J. ブラズ社会メカ。 科学。 工学、1–11 (2019)。

Kumar, R.、Singh, J. & Kundal, P. 圧縮機特性および LPG ベースの冷凍サイクルの性能に対する CuO ナノ潤滑剤の影響: 実験的研究。 熱物質伝達 54、1405–1413 (2018)。

記事 ADS CAS Google Scholar

ジャティンダー、G.ら。 選択された炭化水素作動流体と TiO2-MO ナノ潤滑剤を使用した家庭用冷蔵庫の性能。 応用熱工学、1–12 (2019)。

Makhnatch, P.、Babiloni, AM、Belchí, AL & Khodabandeh, R. 周囲温度が高い国向けのより低い GWP 混合物としての R450A および R513A: R134a との実験比較。 エネルギー 166、223–235 (2018)。

記事 Google Scholar

https://thermtest.com/what-is-thermal-conductivity。

ANSYS, Inc. Ansys fluent 19.0、理論ガイド (ANSYS, Inc、2013)。

Alawi、OA & Sidik、NAC CuO/R134a ナノ冷媒の熱物理的特性に対する粒子濃度と温度の影響。 内部。 共通。 熱物質伝達 58、79–84 (2014)。

記事 CAS Google Scholar

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アンカラ ユルディリム ベヤズット大学機械工学科、06010、アンカラ、トルコ

フダエルスラム・アブダリ・モハメド＆ウナル・カムダリ

ガジ大学機械工学科、06010、アンカラ、トルコ

アティラ ビイコグル

アンカラ ユルディリム ベヤズット大学エネルギー学部、06010、アンカラ、トルコ

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HAM: ナノ粒子を調製し、その後の冷凍システムの性能と魔法瓶の物理的特性に対するナノ粒子の影響を研究しました。また、UC、AB、MA 間の協力: 論文を言語的にレビューする際にも協力しました。

フダエルスラム・アブダリ・モハメッドへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Mohamed, HA、Camdali, U.、Biyikoglu, A. 他 CuO/CeO2 混合ナノ粒子が蒸気圧縮冷凍システムの性能に及ぼす影響。 Sci Rep 12、8889 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-12942-7

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受信日: 2021 年 12 月 24 日

受理日: 2022 年 5 月 2 日

公開日: 2022 年 5 月 25 日

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