R744 Refrigeration Solution for Small Supermarkets

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Application based technology solution is nowadays preferred to achieve the performance of the cooling system configuration at its best. Therefore, benchmarking is an essential criterion which would add value to the optimum system design for various applications. In this study, a case study is carried out for a Milk Bar (small supermarket) to evaluate the potential of R744 cooling system for the similar cooling demand and tropical conditions. Field data collected during a particular time and temperature zone is further used to develop a yearly round performance of the HFC plug-in cabinets for MT and LT applications. The data is further used to develop a centralized R744 booster system that would meet the similar cooling load and demand of all the cabinets in the shop. Based on the cooling loads for the HFC unit, the yearly performance of the R774 booster system is calculated and compared to the existing plug-in solution. It is observed that the yearly electric energy consumption for the R744 centralized refrigeration system is 3.3 M W·h, 24% lower than with the existing solution based on HFCs. Moreover, the economic prospective of the R744 is further discussed to alternative material for the components and centralized unit structure which could empower the system with more reliability and an effective substitute to the synthetic technology for smaller supermarkets.

This article is a translation of the article by Singh S, Pardiñas ÁÁ, Hafner A, Schlemminger C, Banasiak K. R744 Refrigeration Solution for Small Supermarkets. In: Proceedings of the 9th IIR Conference on the Ammonia and CO2 Refrigeration Technologies. Ohrid: IIF/IIR, 2021. DOI: 10.18462/iir.nh3-co2.2021.0030 Published with the permission of the copyright holder.

About the authors

Simarpreet Singh

Norwegian University of Science and Technology

Author for correspondence.
Email: simarleo89@gmail.com
Norway, Trondheim

Ángel Pardiñas

SINTEF Energy Research

Email: simarleo89@gmail.com
Norway, Trondheim

Armin Hafner

Norwegian University of Science and Technology

Email: armin.hafner@ntnu.no
Norway, Trondheim

Christian Schlemminger

SINTEF Energy Research

Email: christian.schlemminger@sintef.no
Norway, Trondheim

Krzysztof Banasiak

Norwegian University of Science and Technology

Email: krzysztof.banasiak@ntnu.no
Norway, Trondheim

References

  1. Gullo P, Hafner A, Banasiak K. Transcritical R744 refrigeration systems for supermarket applications: Current status and future perspectives. International Journal of Refrigeration. 2018;93:269–310. doi: 10.1016/j.ijrefrig.2018.07.001
  2. Singh S, Hafner A, Maiya MP, et al. Multiejector CO2 cooling system with evaporative gascooler for a supermarket application in tropical regions. Applied Thermal Engineering. 2021;190. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2021.116766
  3. Singh S, Maiya PM, Hafner A, et al. Energy efficient multiejector CO2 cooling system for high ambient temperature. Thermal Science and Engineering Progress. 2020;19. doi: 10.1016/j.tsep.2020.100590
  4. Ali S. The Future of Indian Electricity Demand. Brookings Institution, 2018. Accessed: 09.09.2024. Available from: http://ebooks.cambridge.org/ref/id/CBO9780511996191
  5. Yari M, Sirousazar M. Cycle improvements to ejector-expansion transcritical CO2 two-stage refrigeration cycle. International Journal of Energy Research. 2007;32(7):677–687. doi: 10.1002/er.1385

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Internal structure of the milk bar (top view).

Download (106KB)
3. Fig. 2. Variation of the operating parameters of the MT and LT cabinet.

Download (699KB)
4. Fig. 3. Left, parameters for the definition of the cooling demands in CoolPack. Right, cooling demands for each MT and LT display cabinets under different air temperatures in the surroundings.

Download (231KB)
5. Fig. 4. Temperature bins and average relative humidity for each temperature bin in the location of the case study.

Download (125KB)
6. Fig. 5. Simplifies sketch of R744 condensing unit for the case study.

Download (146KB)
7. Fig. 6. Left, total refrigeration loads (MT and LT) and EER of the different systems (HFC-based vs. R744 condensing unit) at different temperatures outdoors. Right, electric energy consumption per temperature bin (out-doors) and depending on the system (HFC-based vs. R744 condensing unit).

Download (276KB)
8. Table 1.1

Download (11KB)
9. Table 1.2

Download (90KB)
10. Table 2

Download (74KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».