Computational fluid dynamics modeling of supersonic ejectors : baseline model validation and refrigerant screening

In the worldwide context of growing electricity consumption due to air-conditioning in buildings, ejector refrigeration systems could help to reduce the electricity demand relying on low-grade energy source as input. Although a large amount of work has been conducted on ejector modeling, global agreement on the best numerical approach has not yet been reached. A right prediction of the system performance (“system-scale”) relies on the correct estimation of the ejector behavior (“component-scale”), which is, in turn, the result of the local flow-dynamics inside the ejector-component (“local-scale”). In the broader framework of ejector research, this two-part thesis contributes to the present-day discussion regarding multi-scale modeling approaches, and it focuses on the selection of suitable refrigerants for different ejector designs, which is attracting a growing discussion given the international regulations aiming to phasing-out high global warming potential refrigerants. In the first part, a “baseline” Computational Fluid-Dynamics (CFD) model is presented based on the most promising closures available in literature, also featuring mesh and solver sensitivity analysis. The model is then extendedly validated against experimental data that comprehend different ejector designs, boundary conditions, and refrigerants testing its capability to operate with a broad range of refrigerant applications. K-ω SST has shown the best agreement with the experimental measurements concerning both global and local flow quantities, with an average entrainment ratio error of 14% and a maximum of 20% in on-design operating mode. In the second part, the defined “baseline” approach is employed for new refrigerants fluid screening and to assess main geometrical parameters influence on a selected ejector geometry from the dataset. To ensure a multi-scale approach, a lumped-parameter model applied to a hypothetic ejector-refrigeration system in which the simulated ejector operates estimates the performances and ejector efficiency from CFD outcomes. Results suggest natural refrigerant R290 (propane) as a promising working fluid in future ejector-refrigeration systems.

Nel contesto mondiale di aumento dei consumi di energia elettrica dovuto al condizionamento dell'aria negli edifici, i sistemi di refrigerazione a eiettore potrebbero contribuire a ridurre la domanda di energia elettrica, sfruttando come input una fonte termica a bassa temperatura. Nonostante siano stati condotti molti lavori sulla modellizzazione degli eiettori, non è stato ancora raggiunto un accordo globale sul miglior approccio numerico. Una previsione affidabile delle prestazioni del sistema ("scala di sistema") si basa sulla stima corretta del comportamento dell'eiettore ("scala del componente") che è, a sua volta, il risultato della fluidodinamica locale all'interno del componente ("scala locale"). Nel quadro più ampio della ricerca sugli eiettori, questa tesi in due parti contribuisce alla discussione odierna in merito agli approcci di modellazione multi-scala e si concentra sulla selezione di nuovi refrigeranti per diversi design di eiettore, argomento che sta attirando una crescente attenzione alla luce delle normative internazionali con l'obiettivo di eliminare gradualmente i refrigeranti ad alto impatto sul riscaldamento globale. Nella prima parte viene presentato un modello "baseline" di fluidodinamica computazionale (CFD) basato sulle chiusure più promettenti disponibili in letteratura, completo di analisi di sensitività su mesh e solutori. Il modello viene quindi validato sulla base di dati sperimentali che comprendono divere geometrie di eiettori, condizioni al contorno e refrigeranti, per testarne la capacità di operare su una vasta gamma di applicazioni e condizioni. Il modello k-ω SST ha mostrato il miglior accordo con le misurazioni sperimentali sia in termini di quantità globali che locali registrando un errore relativo medio del 14% e un massimo del 20% sulla previsione del rapporto di trascinamento in modalità on-design. Nella seconda parte, il modello "baseline" definito viene utilizzato per lo screening di nuovi refrigeranti e per valutare l'influenza dei principali parametri geometrici su una geometria di eiettore selezionata dal set di dati. Per garantire un approccio multi-scala, un modello a parametri concentrati applicato a un ipotetico sistema di refrigerazione in cui opera l'eiettore simulato stima le prestazioni e l'efficienza del ciclo dai risultati CFD. I risultati suggeriscono che il refrigerante naturale R290 (propano) è un promettente fluido di lavoro per futuri sistemi di refrigerazione basati su eiettori.