Increasing efficiency in refrigeration and cooling systems - evaluation of operation strategies

The growing demand for energy-efficient cooling technologies has highlighted the need for optimizing refrigeration and cooling systems, particularly absorption chillers. These systems, which operate using waste heat or renewable thermal energy, present a sustainable alternative to traditional vapor-compression systems, though they typically suffer from lower efficiency. This research focuses on improving the operational efficiency of absorption chillers by analyzing key performance factors, including flow rates, temperature settings, and pressure levels, and implementing real-time data analytics for optimization. Through statistical analysis and machine learning techniques, the study explores operational scenarios to enhance both thermal and electric efficiency. The results indicate significant improvements in system performance through optimized operational strategies, contributing to more sustainable and cost-effective cooling solutions in industrial applications. The research methodology involves extensive data collection using advanced sensors to monitor key parameters such as temperature, pressure, and flow rates across various components of the chiller system. Analytical techniques, including statistical analysis and machine learning algorithms, were employed to identify inefficiencies, optimize operational strategies, and predict system behavior. Multiple operational scenarios were tested, including baseline, flow rate optimization, temperature optimization, and combined optimizations, to assess the impact of these adjustments on system performance. Key findings highlight that real-time adjustments to operational parameters, driven by continuous data analysis, result in substantial energy savings and enhanced system efficiency. These optimizations not only improve the thermal efficiency (COP_th) but also reduce the electrical energy consumption of auxiliary components, thus contributing to a more sustainable operation. The study concludes with recommendations for integrating smart control systems in absorption chillers to further automate and enhance energy-intensive cooling processes, offering a pathway towards smarter, greener industrial cooling solutions. This research contributes to the growing field of intelligent energy systems, aligning with global efforts to reduce carbon emissions and increase the use of waste heat and renewable energy in industrial applications.

Here La crescente domanda di tecnologie di raffreddamento energeticamente efficienti ha evidenziato la necessità di ottimizzare i sistemi di refrigerazione e raffreddamento, in particolare i refrigeratori ad assorbimento. Questi sistemi, che operano utilizzando calore di scarto o energia termica rinnovabile, rappresentano un'alternativa sostenibile ai tradizionali sistemi a compressione di vapore, sebbene soffrano generalmente di una minore efficienza. Questa ricerca si concentra sul miglioramento dell'efficienza operativa dei refrigeratori ad assorbimento analizzando i principali fattori di prestazione, tra cui portate, impostazioni di temperatura e livelli di pressione, e implementando l'analisi dei dati in tempo reale per ottimizzare l'operatività. Attraverso l'analisi statistica e le tecniche di machine learning, lo studio esplora scenari operativi volti a migliorare sia l'efficienza termica che elettrica. I risultati indicano miglioramenti significativi nelle prestazioni del sistema attraverso strategie operative ottimizzate, contribuendo a soluzioni di raffreddamento più sostenibili ed economiche in applicazioni industriali. La metodologia di ricerca prevede una raccolta dati approfondita utilizzando sensori avanzati per monitorare parametri chiave come temperatura, pressione e portate nei vari componenti del sistema di refrigerazione. Tecniche analitiche, tra cui l'analisi statistica e algoritmi di machine learning, sono state impiegate per identificare inefficienze, ottimizzare strategie operative e prevedere il comportamento del sistema. Sono stati testati diversi scenari operativi, tra cui lo scenario di base, l'ottimizzazione della portata, l'ottimizzazione della temperatura e le ottimizzazioni combinate, per valutare l'impatto di tali regolazioni sulle prestazioni del sistema. I risultati principali evidenziano che le regolazioni in tempo reale dei parametri operativi, guidate dall'analisi continua dei dati, comportano notevoli risparmi energetici e un aumento dell'efficienza del sistema. Queste ottimizzazioni non solo migliorano l'efficienza termica (COP_th), ma riducono anche il consumo di energia elettrica dei componenti ausiliari, contribuendo così a un'operazione più sostenibile. Lo studio conclude con raccomandazioni per integrare sistemi di controllo intelligenti nei refrigeratori ad assorbimento per automatizzare ulteriormente e migliorare i processi di raffreddamento ad alta intensità energetica, offrendo un percorso verso soluzioni di raffreddamento industriale più intelligenti e sostenibili. Questa ricerca contribuisce al crescente campo dei sistemi energetici intelligenti, in linea con gli sforzi globali per ridurre le emissioni di carbonio e aumentare l'uso di calore di scarto ed energia rinnovabile nelle applicazioni industriali.