CFD-based design algorithm for CO2 ejectors

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

In this work, a novel CFD-database generation algorithm for CO2 ejectors is presented. The algorithm is explained and its details discussed. A case for CFD database generation is then performed based on an ejector design for an industry client. The ejector design is investigated with different design parameters around the suggested design. Design improvements are suggested based on the numerical results, and a final design is suggested. The final design had a high ejector efficiency of simulated to be 46% at the design point, and the ejector performance is evaluated and discussed for off-design conditions.

About the authors

Knut Ringstad

Norwegian University of Science and Technology

Author for correspondence.
Email: knut.e.ringstad@ntnu.no
Norway, Trondheim

Krzysztof Banasiak

SINTEF Energy

Email: knut.e.ringstad@ntnu.no
Norway, Trondheim

Armin Hafner

Norwegian University of Science and Technology

Email: knut.e.ringstad@ntnu.no
Norway, Trondheim

References

  1. Elbel S, Lawrence N. Review of recent developments in advanced ejector technology. International Journal of Refrigeration. 2016;62:1–18. doi: 10.1016/j.ijrefrig.2015.10.031
  2. He Y, Deng J, Li Y, Ma L. A numerical contrast on the adjustable and fixed transcritical CO2 ejector using exergy flux distribution analysis. Energy Conversion and Management. 2019;196:729–738. doi: 10.1016/j.enconman.2019.06.031
  3. Ringstad KE, Allouche Y, Gullo P, et al. A detailed review on CO2 twophase ejector flow modeling. Thermal Science and Engineering Progress. 2020;20:100647. doi: 10.1016/j.tsep.2020.100647.
  4. Palacz M, Smolka J, Kus W, et al. CFDbased shape optimisation of a CO2 two-phase ejector mixing section. Applied Thermal Engineering. 2016;95:62–69. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2015.11.012
  5. Palacz M, Smolka J, Nowak AJ, et al. Shape optimisation of a two-phase ejector for CO2 refrigeration systems. International Journal of Refrigeration. 2017;74:210–221. doi: 10.1016/j.ijrefrig.2016.10.013
  6. He Y, Deng J, Li Y, Zhang X. Synergistic effect of geometric parameters on CO2 ejector based on local exergy destruction analysis. Applied Thermal Engineering. 2021;184:116256. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2020.116256
  7. Banasiak K, Palacz M, Hafner A, et al. A CFD-based investigation of the energy performance of two-phase R744 ejectors to recover the expansion work in refrigeration systems: An irreversibility analysis. International Journal of Refrigeration. 2014;40:328–337. doi: 10.1016/j.ijrefrig.2013.12.002
  8. Smolka J, Bulinski Z, Fic A, et al. A computational model of a transcritical R744 ejector based on a homogeneous real fluid approach. Applied Mathematical Modelling. 2013;37:1208–1224. doi: 10.1016/j.apm.2012.03.044

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Database layout.

Download (88KB)
3. Fig. 2. Graphical user interface.

Download (238KB)
4. Fig. 3. Velocity distribution in mixer and diffuser at different pressure lifts.

Download (278KB)

Copyright (c) 2023 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».