Entropiynostatisticheskiy analiz kholodil'nykh tsiklov dlya «shokovoy» zamorozki


Cite item

Full Text

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

Abstract

The entropic and statistical method of the thermodynamical analysis gives the possibility to define necessary power inputs to compensate the entropy production owing to the irreversibility of the working processes in different elements (nodes) of lowtemperature plants [1,2]. So it indicates what elements precisely are needed to be improved defining the ways of the plant upgrading. The paper presents the refrigeration cycles (simple singlestage, singlestage with a heat exchanger, cycle with an economizer and twostage cycle at partial intermediate cooling) examined by the method of the thermodynamical analysis of the vaporcompression refrigerating machine operating on different refrigerants (R22, R507, R717). On the basis of the calculations it was concluded that the cycles and refrigerants were efficient. Also the singlestage cycle was revealed to be least effective, the measures to improve it were offered; it was shown that the current recommendations on the refrigerating systems design didn’t take into account the particularities of different cycles operating on different refrigerants. The necessity of taking into account the different distribution of losses through the elements of the refrigerating plant depending on the refrigerant used was accentuated. Keywords: entropic and statistical method of analysis, “shock” freezing, refrigeration cycle

About the authors

Aleksey Mikhaylovich Arkharov

МГТУ им. Н.Э.Баумана

Email: crio@power.bmstu.ru
Д-р техн. наук 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5

Viktor Viktorovich Shishov

МГТУ им. Н.Э.Баумана

Email: vv@shishov.net
Канд. техн. наук 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5

Il'ya Rinatovich Shamsutdinov

МГТУ им. Н.Э.Баумана

Email: rimkevichi@mail.ru
105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5

Nikita Yur'evich Serebryakov

МГТУ им. Н.Э.Баумана

Email: Mik_04_09@mail.ru
105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д. 5

References

  1. Архаров А.М. Основы криологии. Энтропийностатистический анализ низкотемпературных систем. - М.: Издво. МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2014. - 507 с.
  2. Архаров А.М., Шишов В.В. Энтропийностатистический анализ классических холодильных циклов для систем кондиционирования // Холодильная техника. 2011. № 7. С.40-45.
  3. Архаров А.М., Шишов В.В. Анализ низкотемпературных холодильных циклов с помощью энтропийностатистического анализа// Холодильная техника. 2014. № 8. С. 50-53.
  4. Шишов В.В., Ходакова Н.В., Михайлов А.Ю., Ракитин Д.И. Применение регенеративного теплообменника в холодильном цикле // Холодильная техника. 2002. № 8. С.62-75.
  5. Шишов В.В., Талызин М.С. Практическое применение энтропийностатистического метода анализа холодильных циклов // Холодильная техника. 2015. № 3. С.25-28.
  6. Arkharov A.M. Fundamentals of cryology. Entropic and statistical analysis of lowtemperature systems. - M.: Publishing house MGTU n.a. N.E. Bauman, 2014. - 507 p.
  7. Arkharov A.M., Shishov V.V. Entropic and statistical analysis of classic refrigeration cycles for air conditioning systems// Kholodilnaya Tekhnika. 2011. № 7. P.40-45.
  8. Arkharov A.M., Shishov V.V. Analysis of lowtemperature refrigeration cycles using the entropic and statistical analysis// Kholodilnaya Tekhnika. 2014. №8. P. 50-53.
  9. Shishov V.V., Khodakova N.V., Mikhaylov A.Yu., Rakitin D.I. Application of a regenerative heat exchanger in the refrigeration cycle//Kholodilnaya Tekhnika. 2002. № 8. P. 62-75.
  10. Shishov V.V., Talyzin M.S. Practical application of the entropic and statistical method of the analysis of refrigeration cycles//Kholodilnaya Tekhnika. 2015. № 3. P.25-28

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2015 Arkharov A.M., Shishov V.V., Shamsutdinov I.R., Serebryakov N.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).