Los efectos de las nanopartículas de la mezcla CuO/CeO2 sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor.

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Jun 01, 2023

Los efectos de las nanopartículas de la mezcla CuO/CeO2 sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor.

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 8889 (2022) Cite este artículo 919 Accesos 3 Citas Detalles de métricas Este estudio se construyó sobre la base de resultados experimentales de un simple

Scientific Reports volumen 12, número de artículo: 8889 (2022) Citar este artículo

919 Accesos

3 citas

Detalles de métricas

Este estudio se basó en resultados experimentales de un sistema de refrigeración simple que utiliza R134a como refrigerante. Con base en las dimensiones reales del sistema y los resultados experimentales, se utilizó el software fluido Ansys para simular el sistema y prepararlo para introducir teóricamente las nanopartículas. Dado que el proceso de preparación de nanopartículas es costoso, esta investigación presenta un método simple, fácil y económico para el proceso de preparación a base de agua destilada, amoníaco, nitrato de cobre y nitrato de cerio para sintetizar siete tipos de nanopartículas como un solo óxido y como un mezcla de dos óxidos diferentes Los resultados de la preparación mediante difracción de rayos X y microscopía electrónica de barrido confirmaron que las partículas tenían forma esférica, con diámetros promedio adecuados que oscilaban entre 78,95 nm, 79,9 nm, 44,15 nm y 63,3 nm para el óxido de cobre y el óxido de cerio. , la primera mezcla y la segunda mezcla respectivamente. El estudio teórico confirmó que tanto el óxido de cobre, como el óxido de cerio y la mezcla compuesta por ambos mejoraron el rendimiento del sistema de refrigeración y redujeron el consumo de energía. Además, el uso de las ecuaciones numéricas disponibles en la literatura para calcular las propiedades termofísicas demostró una mejora en estas propiedades con un aumento en la concentración de nanopartículas cuando se mezcla con R134a.

La mayoría de los estudios actuales se centran en mejorar el rendimiento de los sistemas de refrigeración y aire acondicionado, ya que se encuentran entre los sectores que más energía consumen. Para mejorar las propiedades térmicas del fluido de trabajo, se dispersan partículas muy pequeñas, de tamaños que van desde milímetros hasta micrómetros, dentro del fluido base, que fue fabricado por Maxwell en 1873, pero este intento enfrentó muchos problemas, incluida la estabilidad, la obstrucción y erosión. A finales del siglo XX. Choi presentó el fluido de trabajo en un nuevo concepto, donde las nanopartículas se dispersan dentro del fluido primario para mejorar sus propiedades térmicas1,2. El nanofluido se clasifica de la siguiente manera (i) mononanofluidos que consisten en nanopartículas similares, (ii) nanofluidos híbridos que consisten en nanopartículas diferentes; y (iii) nanofluidos híbridos que consisten en nanopartículas compuestas1. Para lograr las mejores propiedades de transferencia de calor entre los fluidos y las nanopartículas, se debe proporcionar lo siguiente (i) dispersabilidad de las nanopartículas (ii) estabilidad de las nanopartículas (iii) compatibilidad química de las nanopartículas y (iv) estabilidad térmica de los nanofluidos3. Recientemente, el concepto de nanofluidos se ha desarrollado para incluir refrigerantes como nanorefrigerantes y aceites lubricantes como nanolubricantes, donde el método de preparación se limita a utilizar un método de un paso y un método de dos pasos. En los dos pasos, las nanopartículas se fabrican en forma de polvo y luego se colocan en el fluido base, seguido de varios tipos de métodos de dispersión, como agitación mediante fuerza ultrasónica o magnética, homogeneización y mezcla de alto cizallamiento para dispersar las nanopartículas dentro de una mezcla. . Un método de un solo paso se basa en condensar polvos de nanofase de vapor en líquido reduciendo la presión y luego disolviéndolos dentro del líquido inmediatamente4,5.

En esta sección se presentarán los últimos estudios y resultados que incluyen la adición de nanopartículas a los sistemas de refrigeración, así como el efecto de las nanopartículas en la mejora de las propiedades termofísicas del fluido de trabajo.

Vijayakumar et al.6 estudiaron el efecto de nanolubricantes en el rendimiento de refrigeradores a base de dióxido de aluminio mezclado con aceite de polioléster y se cargaron 60 g de R602a como refrigerante. Los resultados indicaron que las mejoras tanto en la capacidad de refrigeración como en el COP fueron del 6,09% y 20,09% respectivamente, mientras que la reducción en la energía consumida fue del 15,78%. Choi et al.7 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de los refrigeradores basándose en un 0,1% en peso de MWCNT dispersos en el aceite de polioléster y se utilizó R134a como refrigerante. Los resultados indicaron que el consumo de energía se redujo en un 17%. Senthilkumar et al.8 estudiaron el efecto de nanolubricantes sobre el rendimiento de refrigeradores basados ​​en nanopartículas híbridas de Al2O3 y SiO2 y se utilizaron 60 g de R600a como refrigerante. Los resultados mostraron que las mejoras tanto en el COP como en la capacidad de refrigeración fueron del 30 y 25% respectivamente, mientras que la potencia consumida se redujo en 80 W. Senthilkumar et al.9 estudiaron el efecto de los nanolubricantes sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado sobre CuO y SiO2, y como refrigerantes se utilizaron 40 y 60 g de R600a. Los resultados mostraron que tanto el COP como la capacidad de refrigeración mejoraron un 35% y un 18% respectivamente, mientras que la reducción de la potencia consumida fue de 75 W. Senthilkumar et al.10 estudiaron el efecto de los nanolubricantes sobre el rendimiento del sistema de refrigeración basándose en 0, Se agregaron 0,2, 0,4 y 0,6 g/l de SiO2 al aceite de polioléster y se cargó R410A como refrigerante. Los resultados mostraron que 0,4 g/L de SiO2 lograron la mejor capacidad de enfriamiento, redujeron la energía consumida en 80 W y mejoraron el COP en 1,7. Senthilkumar et al.11 estudiaron el efecto de nanolubricantes sobre el rendimiento del sistema de refrigeración a base de nanopartículas híbridas ZnO/SiO2 de 0,4 g/L y 0,6 g/L, y se utilizó R600a como refrigerante. Los resultados mostraron que 0,6 g/L de ZnO/SiO2 lograron una alta capacidad de enfriamiento de 180 W y mejoraron el COP en 1,7, mientras que el menor consumo de energía fue de 78 W. Senthilkumar et al.12 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de el sistema de refrigeración se basó en 0,2, 0,4 y 0,6 g/L de nanopartículas híbridas CuO/Al2O3 y se cargó como refrigerante 70 g de R600a. Los resultados indicaron que la adición de CuO/Al2O3 mejoró tanto el COP como la capacidad de refrigeración en un 27% y un 20% respectivamente, mientras que la reducción de la energía consumida fue de un 24%. Javadi et al.13 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de los refrigeradores basándose en 0,1% en peso de Al2O3. Los resultados mostraron que un 0,1% en peso de Al2O3 redujo la energía consumida en un 2,69%. Gill et al.14 estudiaron el efecto de nanolubricantes en el rendimiento de un refrigerador doméstico a base de 0,2, 0,4 y 0,6 g/L de TiO2 mezclado con aceite (Capella D) como alternativa al R134a y cargado con gas licuado de petróleo como refrigerante. . Los resultados mostraron que la capacidad de refrigeración y el COP eran superiores a los del R134a en un 18,74–32,72 y un 10,15–61,49%, respectivamente. Además, la energía consumida fue inferior a la del R134a entre aproximadamente 3,20 y 18,1. Karthick et al.15 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de un sistema de refrigeración basándose en las siguientes muestras: muestra 1 (aceite mineral + 0,02 vol% Al2O3 + 0,01 vol% TiO2), muestra 2 (aceite mineral + 0,01 vol% Al2O3 + 0,005 vol% TiO2), muestra 3 (aceite mineral + 0,05 vol% Al2O3) y muestra 4 (aceite mineral + 0,02 vol% Al2O3 + 0,02 vol% ZnO). Se utilizó R600a como refrigerante. Los resultados mostraron que el COP mejoró un 14,61%. Todos los nanolubricantes tienen la capacidad de mejorar el COP y ahorrar consumo de energía. Adelekan et al.16 estudiaron el efecto de nanolubricantes en el rendimiento de un refrigerador doméstico con 0,2 g/L, 0,4 g/L y 0,6 g/L de TiO2, y se utilizó gas licuado de petróleo como refrigerante. Los resultados indicaron que los nanolubricantes lograron una reducción en el consumo de energía del 14%, 9% y 8% respectivamente. Subhedar et al.17 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento del sistema de refrigeración basándose en 0,05 vol%, 0,075 vol%, 0,1 vol% y 0,2 vol% de Al2O3 añadidos al aceite mineral y se utilizó R134a como refrigerante. Los resultados mostraron que el 0,075 % en volumen logró la mejor mejora en el COP de aproximadamente el 85 % y ahorró aproximadamente un 27 % de energía del compresor. Además, se informó que 0,075 % en volumen era la mejor concentración del sistema de refrigeración. Babarinde et al.18 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de un refrigerador basándose en 0,4 y 0,6 g/L de TiO2 añadidos a aceite mineral y se cargó R600a como refrigerante como alternativa al R134a. Los resultados mostraron que 0,4 g/L de TiO2 alcanzaron el valor máximo de COP y el valor mínimo del consumo de energía. Selimefendigil y Bingölbalı19 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,5% en volumen, 0,8% en volumen y 1% en volumen de TiO2 añadidos a polietilenglicol y se cargó R134a como refrigerante. Los resultados mostraron que 0,5 vol%, 0,8 vol% y 1 vol% lograron mejoras en el COP de aproximadamente 1,43%, 15,72% y 21,42%, respectivamente; 1 vol% ahorró el consumo de energía en un 15%. Sundararaj y Manivannan20 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,1 vol% Au, 0,2 vol% Au, 0,1 vol% HAuCl4, 0,2 vol% HAuCl4, 0,1 vol% Au y 0,05 vol% CNT, 0,2 % en volumen de Au y 0,02 % en volumen de CNT se mezclaron con aceite de polietilenglicol y se cargó R134a como refrigerante. Los resultados mostraron que 0,2 % en volumen de Au y 0,02 % en volumen de CNT lograron el menor consumo de energía en comparación con otras composiciones, la mayor capacidad de enfriamiento y el mejor valor de COP. Peyyala et al.21 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,1 vol% a 0,2 vol% Al2O3 mezclado con aceite mineral y R410a cargado como refrigerante. Los resultados mostraron que los valores de COP aumentan al aumentar las concentraciones de nanopartículas. Babarinde et al.22 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,2, 0,4 y 0,6 g/L de grafeno mezclado con aceite mineral y cargado con R600a como refrigerante. Los resultados mostraron que los nanolubricantes exhibieron el menor consumo de energía y el COP más alto. Adelekan et al.23 estudiaron el efecto de nanolubricantes en el rendimiento de un refrigerador doméstico a base de 0,1 g/L, 0,3 g/L y 0,5 g/L de TiO2, mezclado con aceite mineral y cargado con R600a como refrigerante. Los resultados indicó que los nanolubricantes exhibieron los valores máximos de COP y capacidad de enfriamiento que fueron 4,99 y 290,83 kJ/kg respectivamente. Ajayi et al.24 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,5 g/l de Al2O3 añadidos a aceite (Capella D) y 100 g de R134a cargados como refrigerante. Los resultados indicaron que el nanolubricante logró mejoras tanto en la capacidad de enfriamiento como en COP y ahorró consumo de energía. Senthilkumar y Anderson25 estudiaron el efecto de los nanolubricantes en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor, basado en 0,2 g/L, 0,4 g/L y 0,6 g/L SiO2, mezclado con aceite de polioléster y cargado con R410A como refrigerante. Los resultados mostraron que 0,4 g/L de SiO2 mejoraron tanto la capacidad de refrigeración como el COP y ahorraron consumo de energía. Senthilkumar et al.26 estudiaron el efecto de nanolubricantes sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,4 g/L y 0,6 g/L Al2O3/SiO2, y se utilizaron 40 y 60 g de R600a como refrigerantes. Los resultados mostraron que 0,6 g/L y 60 g de R600a lograron una capacidad de enfriamiento máxima, un COP máximo y un trabajo mínimo del compresor.

Pawale et al.27 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,5% en peso y 0,1% en peso de Al2O3, dispersos en R134a. Los resultados indicaron que un 0,5% en peso mejoró el rendimiento del sistema; sin embargo, el aumento en la concentración de nanopartículas provocó una reducción en el rendimiento del sistema. Kumar et al.28 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en (1 g de ZnO/1 g de SiO2), (1,5 g de ZnO/0,5 g de SiO2) y (0,5 g de ZnO/1,5 g de SiO2) dispersos en 0,5 kg de R134a. Los resultados indicaron que el COP mejoró aproximadamente un 26 %. Manikanden y Avinash29 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante sobre el rendimiento de refrigeradores domésticos basado en CuO, nano-Cuo puro y nano-CuO dopado con Ag disperso en R290. Los resultados mostraron que el nano-CuO dopado con Ag logró el mejor rendimiento en comparación con el nano-CuO puro. El COP del nano-CuO dopado con Ag mejoró aproximadamente un 29 %, mientras que la energía consumida se redujo aproximadamente un 28 %. Kundan y Singh30 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,5 a 1% en peso de Al2O3 disperso en R134a. Los resultados indicaron que los caudales volumétricos de refrigerantes de 6,5 L/h y 11 L/h lograron mejoras. en el COP de 7,20 a 16,34% respectivamente a 0,5% en peso de Al2O3. Sin embargo, 1% en peso de Al2O3 provocó una reducción en el COP a los mismos caudales volumétricos. Nagaraju y Reddy31 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,05 a 0,8% en peso de CuO dispersado en R134a. Los resultados indicaron que 0,8% en peso de Cuo era la concentración óptima que lograba la máxima mejora en la transferencia de calor. mejoró el COP y redujo la energía consumida. Kumar y Tiwari32 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en R134a/Cu, R600a/Cu. Los resultados indicaron que el R600a logró mejoras tanto en el COP como en la capacidad de enfriamiento de aproximadamente un 27,12% y un 25% respectivamente, mientras que la energía consumida fue menor que la del R134a. Además, la dispersión de 0,5% en peso, 1% en peso y 1,5% en peso de Cu en R600a mejoró el COP y la capacidad de enfriamiento en comparación con el R600a puro, y redujo el consumo de energía. Kumar et al.33 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,01 % en volumen y 0,06 % en volumen de ZrO2 disperso en R134a y R152a. Los resultados mostraron que el COP mejoró en un 33,45 % basado en (0,06 % en volumen de ZrO2-R152a). El R152a, cuando se utilizó como refrigerante, mostró distintas propiedades ambientales, incluido un potencial nulo de agotamiento del ozono y un potencial de desparasitación global muy bajo. Mahdi et al.34 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,01 % en volumen y 0,02 % en volumen de Al2O3 disperso en R134a. Los resultados indicaron que el aumento de la concentración de nanopartículas mejoró el COP entre un 3,33% y un 12% y redujo la energía consumida en casi un 1,6% y un 3,3%, respectivamente. Pandey y Singh35 estudiaron el efecto de un nanorefrigerante en el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor basado en 0,2, 0,4 y 0,6 vol% de TiO2 disperso en R134a. Los resultados indicaron que el COP mejoró aproximadamente un 11,1%. Además, no se ha observado un aumento o disminución en el consumo de energía, lo que indica una disolución completa de las nanopartículas en el refrigerante.

Kedzierski et al.36 estudiaron las propiedades termofísicas de nanolubricantes a base de Al2O3 y ZnO agregados a aceite de polioléster a temperaturas que oscilan entre 288 y 318 K. Los resultados indicaron que al aumentar la concentración de nanopartículas, aumenta la viscosidad, densidad y conductividad térmica, mientras que El aumento de la temperatura conduce a una disminución de la viscosidad y la densidad. Sanukrishna y PrakashPrakash37 estudiaron la conductividad térmica y la viscosidad de nanolubricantes basados ​​en 0,07 a 0,8 % en volumen de TiO2 mezclado con polialquilenglicol con temperaturas que oscilaban entre 20 °C y 90 °C. Descubrieron que al aumentar la concentración de nanopartículas todos estos parámetros aumentan, mientras que el aumento de la temperatura conduce a una disminución de estos parámetros. Zawawi et al.38 estudiaron la conductividad térmica y la viscosidad de nanolubricantes basados ​​en 0,02 a 0,1 % en volumen de Al2O3/SiO2, Al2O3/TiO2 y TiO2/SiO2 mezclados con aceite de polialquilenglicol a temperaturas que oscilaban entre 303 y 353 K. Los resultados indicó que 0,1 % en volumen de Al2O3/TiO2/PAG mejoró la viscosidad en aproximadamente un 20,50 % a 303 K. Mientras que 0,1 % en volumen de Al2O3/SiO2/PAG mejoró la conductividad térmica en aproximadamente un 2,41 % a 303 K. Harichandran et al.39 evaluaron la densidad y Viscosidad cinemática de nanolubricantes basada en nanopartículas de h-BN de 0,1 a 0,4% en volumen. Los resultados mostraron que al aumentar la concentración de nanopartículas aumentaba la densidad. Además, la viscosidad cinemática del aceite puro y los nanolubricantes disminuye con el aumento de la temperatura y la viscosidad cinemática del 0,4 % en volumen de h-BN fue aproximadamente un 14 % mayor que la del aceite puro. Karthick et al.15 estudiaron la conductividad térmica de las siguientes muestras, muestra 1 (aceite mineral + 0,02 vol% Al2O3 + 0,01 vol% TiO2), muestra 2 (aceite mineral + 0,01 vol% Al2O3 + 0,005 vol% TiO2), muestra 3 ( aceite mineral + 0,05 vol% Al2O3), y muestra 4 (aceite mineral + 0,02 vol% Al2O3 + 0,02 vol% ZnO). Los resultados indicaron que el nanolubricante basado en 0,05 vol% Al2O3 logró un mayor valor de conductividad térmica, mientras que el nanolubricante basado en 0,01 vol% Al2O3 y 0,005 vol% TiO2 logró el valor más bajo de conductividad térmica. Kumar et al.40 estudiaron la viscosidad de nanolubricantes basándose en 0,2 a 1,0% en peso de CuO. Los resultados indicaron que 0,2–1,0% en peso de CuO mejoró la viscosidad en aproximadamente un 17%, mientras que la viscosidad disminuyó al aumentar la temperatura. Jatinder et al.41 estudiaron la conductividad térmica y la viscosidad de nanolubricantes basados ​​en 0,1 a 0,6 g/L de TiO2. Los resultados indicaron que las conductividades térmicas eran aproximadamente entre un 14,37% y un 41,25% superiores a las del lubricante puro, mientras que la viscosidad era aproximadamente de un 2%. 6%. Además, la viscosidad de los nanolubricantes disminuye al aumentar la concentración de nanopartículas a 0,2 g/L y luego aumenta al aumentar la concentración hasta alcanzar el valor máximo de 0,6 g/L de TiO2.

La adición de nanopartículas ya sean metálicas, de óxido metálico o híbridas al sistema de refrigeración mejora el rendimiento del sistema al mejorar las propiedades termofísicas del fluido base. Sin embargo, el uso real de nanopartículas no ha tenido éxito debido a los altos costos y la inestabilidad de las nanopartículas durante un largo tiempo durante su rotación dentro del ciclo de refrigeración. El uso de nanopartículas como híbridos en los últimos años ha atraído el interés de muchos investigadores como un intento de mejorar tanto las propiedades térmicas como la estabilidad de las nanopartículas.

En esta investigación las nanopartículas se prepararon de la siguiente manera CuO, CeO2, la primera mezcla estuvo compuesta por 50% CuO con 50% CeO2, la segunda mezcla estuvo compuesta por 60% CuO con 40% CeO2, la tercera mezcla estuvo compuesta por 70% CuO con 30% CeO2, la cuarta mezcla estuvo compuesta por 40% CuO con 60% CeO2, y la quinta mezcla estuvo compuesta por 30% CuO con 70% CeO2. Para investigar su capacidad para mejorar el COP del sistema de refrigeración, así como mejorar la estabilidad de las nanopartículas, se pesó una muestra de la primera mezcla usando una balanza sensible y luego se colocó en el recipiente de mezcla que se cerró herméticamente y se evacuó del aire mediante una bomba de vacío. El recipiente se volvió a pesar para garantizar que no hubiera pérdida de cantidad de nanopartículas después del proceso de vacío. El recipiente de mezcla estaba hecho de Pyrex. Junto al contenedor se instalaron las siguientes piezas: tapa de cobre con un diámetro interior de 4 cm, tubo de cobre en forma de L, su longitud de 6,5 cm dentro del contenedor está soldada con una tapa y su longitud fuera del contenedor de 2,5 cm con una longitud adicional de hasta 4 cm para colocar la válvula de transferencia del gas. Este contenedor fue probado en cuanto a su resistencia a fugas. La Figura 1 muestra el recipiente de mezcla de este estudio. Para lograr una solución estable de nanorefrigerante, la muestra se expuso a un dispositivo ultrasónico que funciona con una potencia de 320 W y una frecuencia de 35 kHz. Este estudio logró obtener una mezcla homogénea durante todo un día mientras el proceso de mezclado continuó durante una hora, lo que dio un indicio de que el uso de nanopartículas como mezcla puede ayudar a obtener una mezcla más homogénea y estable durante más tiempo, lo que Nos hace iniciar próximamente una serie de estudios en este campo, afortunadamente el método de preparación utilizado en esta investigación, ya que los materiales a partir de los cuales se preparan las nanopartículas se pueden encontrar comúnmente en todos los laboratorios de química. Por lo tanto, se rompe la barrera del coste, que es uno de los principales obstáculos para el uso de nanopartículas. Así, esta investigación presenta un intento de romper la barrera de los altos costos de las nanopartículas y obtener nanopartículas con alta conductividad térmica a un costo razonablemente asequible. Además de presentar una alternativa a las nanopartículas híbridas, ¿cuál es la mezcla que puede lograr resolver el problema de la estabilidad de las nanopartículas durante mucho tiempo?

(a) Dispositivo ultrasónico, y (b) el recipiente de mezcla del nanorefrigerante.

Esta sección incluye cuatro partes, la primera parte en la que se realizó un experimento en un sistema de refrigeración por compresión de vapor utilizando R134a como refrigerante, y el coeficiente de rendimiento se calculó en función del cambio en la entalpía del refrigerante. Luego se utilizó el software Ansys Fluent versión 19.0 para calcular teóricamente el coeficiente de rendimiento para realizar un estudio comparativo entre los resultados experimentales y teóricos. En la segunda parte se prepararon siete tipos de nanopartículas, cuyo proceso de preparación se explicará en detalle más adelante. En la tercera parte se añaden teóricamente nanopartículas al sistema de refrigeración para verificar su efecto sobre el coeficiente de rendimiento del sistema de refrigeración. En la cuarta parte se utilizan algunas ecuaciones numéricas disponibles en la literatura para calcular las propiedades termofísicas del R134a utilizando diferentes concentraciones de nanopartículas.

El sistema de refrigeración por compresión de vapor debe ser evacuado para eliminar sustancias como aire, agua, humedad y gases inertes del sistema de refrigeración lo que provoca diversos efectos que conducen a una reducción de la vida útil del ciclo. Usando el compresor de aire, se bombea el aire, se monitorea la presión y se realiza la prueba de fugas para garantizar que no haya fugas durante el funcionamiento del sistema.

Se llevó a cabo un experimento en un laboratorio en condiciones normales de la Universidad Técnica de Yildiz en Estambul, Turquía. El sistema se cargó utilizando R134a como fluido de trabajo. La selección del R134a como refrigerante para el sistema de refrigeración se basó en el hecho de que es adecuado para todo tipo de óxidos, es seguro durante el proceso de operación, tiene cero potencial de agotamiento de la capa de ozono, tampoco es inflamable y económico y la mayoría de los estudios anteriores lo utilizaron en sistemas de refrigeración. Se utilizaron medidores digitales para controlar las temperaturas y presiones en las entradas y salidas de un compresor, un condensador y un evaporador. Se utilizó un vatímetro digital para controlar el consumo de energía y un medidor de flujo digital para controlar el caudal másico de R134a. , pérdida de calor insignificante hacia el entorno y los cambios en la energía cinética y potencial.

Cada experimento se realizó varias veces y la espera duró 15 minutos antes de tomar la lectura de los medidores de presión y temperatura para obtener la mayor precisión y un rendimiento en estado estable.

La Tabla 1 muestra los detalles técnicos del sistema experimental. En la Fig. 2 se presenta una configuración experimental y su diagrama esquemático. El experimento consta de un compresor, un condensador, un evaporador y una válvula de expansión.

(a) Trabajo experimental y sus parámetros correspondientes y (b) diagrama esquemático del experimento elaborado por el ingeniero mecánico Taher Abdaladeem Jaber.

Las temperaturas y presiones que se leen en los medidores en la entrada y salida del evaporador, el condensador y el compresor se ingresan en el Solver de ecuaciones de ingeniería (EES). Este software ayuda a determinar la entalpía del R134a y el cambio en la fase gaseosa, donde se registraron dos fases del ciclo del gas en el sistema, a saber, la entalpía del vapor sobrecalentado (h1, h2) en la entrada y salida del compresor, la entalpía del vapor sobrecalentado (h1, h2) en la entrada y salida del compresor. entalpía del vapor (h3) en la entrada del condensador, entalpía del líquido comprimido (h4) en la salida del condensador, entalpía del líquido comprimido (h5) en la entrada del evaporador y entalpía del vapor sobrecalentado (h6) en la entrada del condensador. salida del evaporador. Para el análisis se han empleado las ecuaciones rectoras enumeradas20. Las características del R134a utilizadas en la configuración experimental se dan en la Tabla 2 y el ciclo del experimento en el diagrama P – h se presenta en la Fig. 3.

El ciclo del experimento en el diagrama P – h.

Tanto el evaporador como el condensador fueron elegidos para estudiar el efecto de la temperatura promedio en el rendimiento del sistema de refrigeración. Lograr el modelo matemático requiere de las siguientes etapas (1) La geometría de cada evaporador y condensador se diseñó utilizando el software Solid Works con base en las dimensiones reales que se muestran en la Tabla 3, donde este software ayudó a dibujar de forma rápida y precisa para luego guardar como Formato Para Solid para importar el archivo a Ansys Fluent para su análisis. (2) El mallado juega un papel vital para lograr la precisión. Se requiere una simulación de alta calidad para una simulación numérica exitosa, por esta razón se realiza un análisis de independencia de la malla en muchos casos con varios números de elementos y nodos para verificar la validez de la calidad de la malla en la solución. Las estadísticas de malla utilizaron el número total de elementos 2.809.136 y el número total de nodos 2.971.904; estos resultados del análisis de independencia de la malla se presentan en la Tabla 4.

Se han obtenido varios contornos para mostrar el gradiente de temperatura, presión y velocidad dentro del condensador y del evaporador, y algunos de estos contornos se presentan en la Fig. 4. Estos contornos determinan la velocidad, presión y temperatura del refrigerante. (R134a) a medida que circula por los tubos. Los colores que se muestran en el dibujo indican que los colores rojos dan la lectura más alta, los colores azules la lectura más baja y los colores entre rojo y azul están entre la más alta y la más baja en todos los casos de gradación, ya sea temperatura, presión o velocidad. .

(a) El gradiente térmico del condensador y (b) el gradiente térmico del evaporador.

Paso 3) Configuración fluida luego de la geometría y malla se ingresan las ecuaciones utilizadas en la solución, las cuales serán las siguientes: las ecuaciones de continuidad, momento y energía, donde de estas ecuaciones se extraen todos los valores teóricos representados en las cantidades de calor absorbido en el interior. del evaporador y rechazada del condensador, y la energía consumida del compresor, así como las temperaturas y presiones teóricas para compararlas con los valores experimentales, pasando así directamente a la etapa de solución y de allí a los resultados obtenidos.

Las nanopartículas se prepararon a base de nitratos, agua destilada y amoníaco. El proceso de preparación se informó de la siguiente manera:

La temperatura se elevó a 80 °C durante 1 h mientras se mantenía la velocidad de mezcla a 375 rpm.

Se agrega amoniaco manteniendo la temperatura a 60 °C, velocidad de mezclado a 375 rpm y pH = 10 ± 1.

Aumentar la temperatura hasta 90 °C donde se deposita el óxido de cobre.

Reducir la temperatura de la solución a temperatura ambiente.

Proceso de filtración

Secado en horno eléctrico a 110 °C.

proceso de fresado

Proceso de selección; y

Embalaje. Según las ecuaciones siguientes, las nanopartículas se prepararon como se indica claramente en la Tabla 5 y sus propiedades físicas y químicas se muestran en la Tabla 6.

donde M: Mol (g/mol), W: Peso (g), Mw: Peso molecular (mol), C: Concentración molar (mol/L), n: Número de moles.

La Tabla 5 muestra que los pesos de las sustancias involucradas en la reacción se convirtieron a moles dividiendo el peso por el peso molecular como se indica en la ecuación. (5). Luego se calculó la concentración molar como se indica en la ecuación. (6) dividiendo el número de moles por el volumen del disolvente en litros.

Tenga en cuenta que: los pesos moleculares de los reactivos fueron los siguientes

Luego de completar las etapas de geometría y malla mencionadas en la sección “Método numérico, geometría y malla de (VCRS)”, el sistema de refrigeración para este estudio está listo para recibir las nanopartículas. Esta etapa se llama configuración donde el tipo de solucionador se elige según la presión, la formulación de la velocidad es absoluta, el tiempo se toma como constante y la gravedad se tiene en cuenta como − 9,81 m/s. Este estudio incluyó dos modelos, el primero es el modelo viscoso estándar k – épsilon y el segundo es el modelo de mezcla, que es el modelo más común utilizado para simular el flujo de más de una fase (CFD). Para realizar la configuración de fase, las propiedades de ambos R134a se ingresan en las fases líquida y gaseosa, y las nanopartículas con las proporciones especificadas dependen de las ecuaciones de nanofluidos y tratan con nanopartículas y R134a basándose en convertirse en un material homogéneo como se muestra a continuación.

donde Keff, Kbf y KP son las conductividades térmicas del nanorefrigerante, el refrigerante base en la fase líquida y la partícula, respectivamente, y ϕ es la fracción de volumen de partículas.

donde \({\upmu }_{\mathrm{nr}}\) y \({\upmu }_{\mathrm{r}}\) son las viscosidades dinámicas del nanorefrigerante y del refrigerante respectivamente.

La densidad y el calor específico del nanorefrigerante se muestran en las ecuaciones. (9) y (10)

donde \({\varnothing },\mathrm{ \rho bF},\mathrm{\rho nP}\),\(\mathrm{y Cp son una}\) fracción en volumen de nanopartículas, densidad del fluido base, densidad de nanopartículas, calor específico del refrigerante base y calor específico de nanopartículas44,45. Un modelo de mezcla resuelve las ecuaciones de momento, continuidad y energía para la mezcla, y resuelve la ecuación de fracción de volumen para las fases secundarias44,45 Una ecuación de continuidad para el volumen fracción de una (o más) de las fases. Para la fase q, esta ecuación tiene la siguiente forma:

donde \({\dot{\mathrm{m}}}_{\uprho{\rm q}},\mathrm{ t}\) la masa se transfiere de fase \(\uprho \) a fase \(\mathrm {q}\), \({\dot{\mathrm{m}}}_{\mathrm{qp}}\) la transferencia de masa de la fase \(\mathrm{q}\) a la fase \(\uprho \ ).

Se resuelve una única ecuación de momento en todo el dominio; depende de las fracciones de volumen de todas las fases a través de las propiedades \(\mathrm{\rho y \mu }\).

La ecuación de energía, también es compartida entre las fases.

La cantidad de nanopartículas que se agregó al R134a fue de 2,6 g, mientras que la cantidad de R134a fue de 1039 g, ya que esta fue la cantidad con la que el sistema estuvo funcionando en la primera parte del experimento para convertirse en una fracción de masa del 0,25 % en peso. Se presentan los resultados teóricos obtenidos al agregar una cantidad de nanopartículas y en la discusión se discuten sus efectos sobre el rendimiento del sistema de refrigeración.

La variación de las propiedades termofísicas de los nanorefrigerantes basados ​​en R134a que consisten en diferentes fracciones de volumen de nanopartículas que oscilan entre 0,05 y 0,33 % en volumen se indican claramente en las Tablas 7, 8, 9 y 10, donde la conductividad térmica del nanorefrigerante se realizó mediante la ecuación de Maxwell. indicado en la ecuación. (7). En este estudio se eligió el modelo de Brinkman para calcular el efecto de diferentes concentraciones de volumen sobre la viscosidad del nanorefrigerante indicado en la ecuación. (8). La densidad y el calor específico del nanorefrigerante se pueden calcular utilizando las ecuaciones. (9) y (10).

Esta sección incluye cuatro partes; la primera parte incluye discutir los resultados obtenidos al realizar un experimento en el sistema de refrigeración y comparar estos resultados con una simulación realizada con el software Ansys fluent 19.0. La segunda parte incluye discutir los resultados obtenidos de la preparación de nanopartículas. La tercera parte incluye discutir los resultados obtenidos del estudio teórico donde se introdujeron nanopartículas al sistema de refrigeración para investigar sus efectos sobre el coeficiente de rendimiento del sistema y la cuarta parte incluye discutir los resultados obtenidos a partir de ecuaciones numéricas disponibles en la literatura para calcular Propiedades termofísicas del R134a utilizando diferentes concentraciones de nanopartículas.

Se diseñó un modelo teórico para el evaporador y condensador con especificaciones similares al sistema experimental; Los resultados obtenidos se ilustraron gráficamente para mostrar los efectos de la temperatura promedio tanto del evaporador como del condensador sobre el COP y el WC, como se muestra en las figuras 5a a d. El COP a diferentes temperaturas del evaporador se presenta en la Fig. 5a; un aumento en las temperaturas del evaporador provoca un aumento en el COP debido a un aumento en el efecto de refrigeración debido a un aumento tanto en la diferencia de entalpía como en el caudal másico de R134a a través del evaporador, y una disminución en el trabajo del compresor. El consumo de energía a diferentes temperaturas del evaporador se presenta en la Fig. 5b; un aumento en las temperaturas del evaporador provoca una disminución en el consumo de energía, debido a un aumento en la temperatura de succión, lo que provoca un aumento tanto en la presión de vaporización como en la densidad del vapor de succión que ingresa al compresor, lo que conduce a un aumento en el caudal másico de R134a a través de el compresor para una determinada cilindrada y reduce el consumo de energía. Los efectos de la temperatura promedio del condensador sobre el COP se presentan en la Fig. 5c; disminuye a medida que aumenta la temperatura del condensador debido a una disminución en el efecto de refrigeración y un aumento en el trabajo del compresor. Un aumento en las temperaturas del condensador provoca un aumento en el rechazo de calor, debido a un aumento tanto en la diferencia de entalpía como en el caudal másico de R134a. a través del condensador. Por otro lado, aumentar la temperatura del condensador provocará un aumento en el consumo de energía como se presenta en la Fig. 5d.

(a) El efecto de Tav, ev sobre Cop, (b) El efecto de Tav, ev sobre el consumo de energía, (c) El efecto de Tav, cond sobre COP y (d) El efecto de Tav, cond sobre la potencia consumo.

Para lograr una alta precisión, el experimento se dividió en varios casos, donde cada caso incluyó cinco experimentos y cada experimento se repitió tres veces. Se eligió el experimento que dio la mayor convergencia con el valor teórico calculado usando Ansys fluent para luego capturar todos estos puntos para graficarlos con las temperaturas promedio del evaporador y el condensador. Al examinar críticamente los resultados obtenidos del experimento y la simulación, se ha observado que los resultados obtenidos de ambos métodos concuerdan entre sí. Esto confirma que los resultados son idénticos y que no se requiere ningún factor de corrección, como lo muestran los resultados. De acuerdo con estudios previos, nuestros resultados confirman el aumento del COP con la temperatura del evaporador y su disminución con el aumento de la temperatura del condensador, así como la disminución del consumo de energía con un aumento de la temperatura media del evaporador y un aumento con el aumento de la temperatura promedio del condensador.

La caracterización de nanopartículas se llevó a cabo en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong en China el 24 de septiembre de 2019 mediante análisis XRD e imágenes de microscopía electrónica de barrido (SEM). Los resultados de la preparación de nanopartículas se presentan en las figuras 6a a d. El patrón XRD se escaneó de 20 a 80 grados y confirmó la naturaleza nanocristalina del CuO. Todos los picos coincidieron en posición e intensidad con el estándar de base de datos (JCPDS 00-045-0937) del cristal de CuO cúbico centrado en la cara con estructura de fluorita. La ausencia de picos de difracción adicionales confirma la naturaleza nanocristalina y la pureza de las muestras.

Patrón XRD de (a) CuO puro, (b) CeO2 puro, (c) 0,5% CuO, 0,5% CeO2, (d) 0,6% CuO, 0,4% CeO2 Nanopartículas.

El patrón XRD del CeO2 se escaneó de 20 a 80 grados y confirmó la naturaleza nanocristalina del CeO2. Todos los picos coincidieron en posición e intensidad con el estándar de base de datos (JCPDS 00-004-0593) del cristal cúbico de CeO2 centrado en la cara con estructura de fluorita. La ausencia de picos de difracción adicionales confirma la naturaleza nanocristalina y la pureza de las muestras.

Las imágenes SEM demostraron que las partículas de las muestras tenían una forma aproximadamente esférica y se observó que los tamaños de partículas de CuO, CeO2, 0,5% CuO + 0,5% CeO2 y 0,6% CuO + 0,4% CeO2 eran 78,95 nm, 79,9 nm. 44,15 nm y 63,3 nm según las imágenes SEM respectivamente, como se ve en las figuras 7a-d. Esta investigación logró preparar nanopartículas con diámetros adecuados. Se utilizó por primera vez óxido de cerio para determinar su efecto sobre el rendimiento del sistema de refrigeración. Se espera que este estudio abra la puerta a futuros estudios que revelen nuevas propiedades del óxido de cerio como mezcla con óxido de cobre; en particular, se prepararon mediante el mismo método que una mezcla homogénea que tiene las propiedades de ambos óxidos.

(a) CuO esférico, (b) CeO2 esférico, (c) 0,5% CuO esférico + 0,5% CeO2, (d) 0,6% CuO esférico + 0,4% CeO2.

Los resultados obtenidos al agregar CuO se ilustran gráficamente en las figuras 8a-i para mostrar los efectos de la temperatura promedio del evaporador en el COP y el WC. Como se desprende de los resultados, la adición de 0,25% en peso de CuO provocó un aumento en la temperatura del evaporador en su entrada y salida, lo que provocó un aumento tanto en el COP como en la cantidad de calor absorbido dentro del evaporador y, por lo tanto, una disminución. en la cantidad de energía consumida por el compresor. Esta conclusión concuerda con estudios previos, y la razón principal de la ocurrencia de estos cambios es la alta conductividad térmica del refrigerante debido a su mezcla con CuO, que registra una conductividad térmica promedio de 20 a 40 (W/mK). La adición de la misma cantidad de CeO2 provocó un aumento de la temperatura del evaporador a su entrada y salida, lo que provocó un aumento tanto del COP como de la cantidad de calor absorbido en el interior del evaporador y por tanto, una disminución en la cantidad de energía consumida dentro del compresor. El principal motivo de la aparición de estos cambios es la alta conductividad térmica del refrigerante debido a su mezcla con CeO2, que registra una conductividad térmica promedio de 11,7 (W/mK). La adición de la misma cantidad de 0,5% CuO con 0,5% CeO2 provocó un aumento de la temperatura del evaporador a su entrada y salida, lo que provocó un aumento tanto del COP como de la cantidad de calor absorbido en el interior del evaporador. Se produce así una disminución en la cantidad de energía consumida dentro del compresor y la principal causa de estos cambios es la alta conductividad térmica del refrigerante debido a su mezcla con nanopartículas. La adición de la misma cantidad de 0,6% CuO con 0,4% CeO2 provocó un aumento de la temperatura del evaporador a su entrada y salida, lo que provocó un aumento tanto del COP como de la cantidad de calor absorbido en el interior del evaporador y por tanto una Disminución de la cantidad de energía consumida dentro del compresor. La principal razón de estos cambios es la alta conductividad térmica del refrigerante debido a su mezcla con nanopartículas. Dado que el factor más importante para mejorar el rendimiento del sistema de refrigeración después de agregar las nanopartículas es la temperatura del evaporador, todos los resultados se representaron de modo que el efecto de la temperatura promedio del evaporador en el COP del sistema con una cantidad específica de nanopartículas se muestra. Nagaraju et al.31, demostraron que agregar óxido de cobre al R134a mejoró el COP del sistema de refrigeración en un grado cercano a lo encontrado en este estudio, y el método en el que se preparan las nanopartículas, la forma, el diámetro y la cantidad agregada a Los refrigerantes juegan un papel importante en la determinación del resultado.

Los efectos de Tav, ev sobre Cop y WC a una fracción de masa constante y comparación de los resultados de VCRS con nano y sin nanopartículas.

Los resultados obtenidos de modelos adecuados de estudios existentes para determinar la conductividad térmica, viscosidad, densidad y calor específico de los nanorefrigerantes para concentraciones de nanopartículas de 0,05 a 0,33 % en volumen suspendidas en R-134a, se ilustran gráficamente en la Fig. 9 e indican que , la conductividad térmica, la viscosidad y la densidad de todos los tipos de nanopartículas aumentaron linealmente con la concentración del volumen de nanopartículas, donde el nanorefrigerante CuO/R-134a registró el mejor valor de conductividad térmica. Si bien el calor específico disminuyó linealmente al aumentar la concentración del volumen de nanopartículas, este resultado es consistente con el resultado obtenido de Alawi y Sidik45, quienes confirmaron que aumentar la concentración de CuO en R134a mejora la conductividad térmica, la viscosidad y la densidad, mientras que el calor específico disminuye.

Los efectos de las nanopartículas sobre las propiedades termofísicas del nanorefrigerante.

Se introdujo un nuevo concepto de nanopartículas para abrir la puerta a responder muchas preguntas en el futuro, porque el óxido de cerio se usó con óxido de cobre como un material que consiste en una mezcla de ambos óxidos, y los resultados obtenidos para el óxido de cobre coincidieron con estudios anteriores. donde el óxido de cobre logró mejorar el rendimiento del sistema de refrigeración y aumentó el COP en un 25%, y el óxido de cerio logró mejorar el rendimiento del sistema en un valor menor. Para la mezcla, los resultados confirmaron que la mezcla que contenía un mayor porcentaje de óxido de cobre dio mejores resultados. El método de preparación de nanopartículas era sencillo y asequible y produjo dos tipos de óxidos y cinco tipos de mezclas. Posteriormente, queda abierto el campo de investigación sobre si este método logrará obtener otros óxidos, especialmente óxidos con alta conductividad térmica, porque el costo de las nanopartículas aumenta a medida que aumenta su conductividad térmica. Sin embargo, los resultados teóricos de esta investigación alientan a los investigadores a avanzar en el campo de los estudios experimentales. Este estudio recomienda realizar experimentos para verificar el comportamiento del óxido de cerio en sistemas de refrigeración y monitorear su comportamiento a diferentes temperaturas para el evaporador, especialmente porque los resultados de esta investigación muestran que el óxido de cerio mejoró el rendimiento del sistema de refrigeración debido a su buena conductividad térmica. Este estudio recomienda mezclar materiales que han sido preparados con otros refrigerantes y aceites lubricantes para compresores para estudiar su efecto sobre las propiedades termofísicas de los refrigerantes y aceites. Dado que el problema de la estabilidad de las nanopartículas con refrigerantes es uno de los problemas más importantes, recientemente se utilizó un híbrido compuesto de diferentes óxidos para resolver este problema. ¿La mezcla a la que se hizo referencia en este estudio y preparada a partir de dos óxidos diferentes logrará obtener mejores resultados, ya que la mezcla compuesta por 50% de óxido de cobre y 50% de óxido de cerio ya ha sido mezclada con R134a en el laboratorio utilizando únicamente la máquina de ultrasonidos? durante una hora, el resultado fue una mezcla estable para todo un día.

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Departamento de Energía, Universidad Ankara Yildirim Beyazit, 06010, Ankara, Turquía

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HAM: Preparó las nanopartículas y estudió su efecto sobre el rendimiento de los sistemas de refrigeración y las propiedades físicas del termo más tarde, así como la cooperación entre UC, AB y MA: Al revisar el artículo lingüísticamente.

Correspondencia a HudaElslam Abdali Mohamed.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Mohamed, HA, Camdali, U., Biyikoglu, A. et al. Los efectos de las nanopartículas de mezcla de CuO/CeO2 sobre el rendimiento de un sistema de refrigeración por compresión de vapor. Representante científico 12, 8889 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-12942-7

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Recibido: 24 de diciembre de 2021

Aceptado: 02 de mayo de 2022

Publicado: 25 de mayo de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-12942-7

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