Modeling and refrigerant circuitry optimization of multi-row finned tube heat exchangers under part-load operating conditions : 부분 부하 작동 조건에서 다열 핀 튜브 열교환기의 모델링 및 냉매 회로 최적화

국문 초록 (Abstract)

전 세계적으로 증가되고 있는 기후변화 문제로 인해 고효율 에어컨 및 열 펌프 시스템의 중요성이 강조되어 왔다. 열펌프 시스템의 에너지 효율(EER) 또는 성능 계수(COP)는 열교환기 설계의 영향을 크게 받는다. 다열 핀 튜브 열 교환기(MFHX)는 가정용 에어컨 및 열 펌프에서 실외 및 실내 열교환기로 널리 사용되어 왔다.
MFHX의 열유동 성능은 다양한 설계 매개변수(튜브 길이, 튜브 직경, 튜브 피치, 핀 유형, 핀 간격, 핀 두께, 공기 흐름 속도 분포, 냉매 회로 등)의 영향을 크게 받는다. 튜브 연결부, 즉 냉매 회로의 구성은 냉매의 흐름 경로를 나타내는 것으로 가장 중요한 매개 변수 중 하나이다. 현재까지 냉매 회로는 설계 엔지니어의 경험과 전문 지식 또는 제한된 연구에 기초하여 설계되어 왔다. 그러나 대형 열 교환기를 위한 잠재적 냉매 회로 배치의 수는 매우 많다. 매개변수 연구 또는 수동 시뮬레이션은 열거된 냉매 회로만 포함할 수 있다. 상세한 검색 알고리즘은 대부분 비현실적인 냉매 회로 설계를 생성하고 계산 비용이 많이 든다. 따라서, 광범위한 도메인 지식과 다양한 제조 제약 조건을 통해 설계의 비실용성의 위험을 줄이는 지능형 검색 기술을 개발해야 한다.
정확한 MFHX 모델링 및 최적화를 위해서는 실제적인 불균일 공기 흐름과 냉매 분포의 영향을 반영하는 강력하고 실험적으로 검증된 수치 모델을 개발해야 한다. 이 연구는 대수 평균 엔탈피 차 방법에 기초한 튜브별 모델링 접근 방식을 사용하여 MFHX에 대해 MATLAB에서 구현된 범용 수치 모델을 제시한다. 3-D 전산 해석은 열 교환기 모델에 대한 입력 자료로 열교환기의 전면 유속 분포를 계산하기 위해 ANSYS Fluent를 이용하여 수행되었다. 최첨단 열 전달 및 압력 강하 상관 식은 각 냉매 측 유량 및 공기 측 핀 구성에 사용된다. 대체 반복 루프도 통합되어 습표면 조건 하에서 열 교환기의 복잡한 회로를 해결한다. 현재 모델의 시뮬레이션 결과는 균일한 기류를 가정한 단순화된 모델의 기류 속도 분포보다 불균일한 기류 속도 분포를 사용하여 일관되고 더 실제적인 열 전달, 압력 강하 및 온도 분포를 산출한다. 따라서 복잡한 냉매 회로에 대한 성능 평가의 정확도가 더 높아진다. 또한 이 모델은 사용 가능한 실험 데이터로 검증되었으며 최대 오차는 ±10.0% 이내이다.
열 교환기 모델이 개발되면 냉매 회로 최적화를 위한 새로운 듀얼 모드 검색 알고리즘이 구현된다. 최적화 알고리즘은 지식 기반 계산 모듈(KBCM)과 순열 기반 계산 모듈(PBCM)의 두 모듈에 별도로 통합된다. KBCM은 열 교환기의 각 회로에 대한 관련 불균일한 공기 흐름 속도 분포를 기반으로 적절한 튜브 수를 확인하는 반면, PBCM은 옵션을 찾는다. 이 기법은 실현 불가능한 회로의 고려를 배제하여 낮은 계산 비용으로 전체 열 교환기 용량을 최대화하도록 설계되었다. 각 부분 부하 조건에서 상당한 열 교환기 용량 개선이 관찰되었으며, 특히 균일하지 않은 공기 흐름 분포로 인해 발생하는 실외기 열 교환기의 경우 더욱 그렇다.
마지막으로, 시스템 성능은 기존의 최적화된 냉매 회로 설계를 사용하여 분석되었다. 최적화된 회로 설계를 사용하여 시스템 EER 및 COP가 크게 개선되는 것으로 관찰되었다. 그러나 최적화된 설계는 특유의 공기 흐름 속도 분포에 따라 각 부품 부하 작동 조건에 따라 다르다. 따라서 현재 최적화 알고리즘은 계절 에너지 효율 비율(SEER)과 계절 성능 계수(SCOP)를 기반으로 최적의 설계를 제공하도록 추가로 제어된다. SEER와 SCOP에서 각각 7.24%와 10.55%의 최대 계절 성능 향상은 현재 최적화 알고리즘을 사용하여 관찰되었다.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction and Literature survey 1
• 1.1 Air-conditioning and heat pump systems 1
• 1.2 Main components of a heat pump systems 2
• 1.3 Heat exchangers classification 2
• 1.3.1 Extended surface heat exchangers 3
• 1.3.2 Multi-row Finned tube heat exchangers 3
• 1.4 Literature survey 4
• 1.5 Non-uniformities 4
• 1.5.1 Temperature non-uniformities 5
• 1.5.2 Airflow non-uniformity 8
• 1.5.3 Refrigerant flow non-uniformities 13
• 1.6 Experimental studies 16
• 1.7 Mathematical models for Non-uniformities 24
• 1.8 Reasons for non-uniformities (geometrical, flow-related, fin types) 42
• 1.9 Solutions to decrease non-uniformity 46
• 1.10 Numerical models for Finned tube heat exchangers 54
• 1.11 Optimization of heat exchanger 56
• 1.12 Refrigerant circuitry optimization 59
• 1.13 Motivation of the study 63
• 1.14 Objectives and contribution 64
• 2. CFD Modeling 65
• 2.1 Heat exchanger geometry 65
• 2.2 Mesh generation 66
• 2.3 Grid independency study 67
• 2.4 Modeling of porous media 68
• 2.5 Flow Calculation 69
• 2.6 Turbulence modeling 70
• 2.7 Boundary Conditions 71
• 2.8 Validation of CFD results 71
• 2.9 2D Face velocity profiles 72
• 3. Heat exchanger modeling 75
• 3.1 Physical model 75
• 3.2 Operating conditions 76
• 3.3 Modeling schemes 77
• 3.4 Tube-by-tube Modeling scheme 78
• 3.5 Heat transfer and pressure drop correlations 79
• 3.6 Numerical methodology 85
• 3.7 Convergence scheme 90
• 3.8 Model validation 92
• 3.9 Analysis and discussion 94
• 3.9.1 Influence of airflow velocity on outlet parameters in each circuit 94
• 3.9.2 Influence of airflow velocity on overall heat exchanger performance 97
• 3.9.3 Identification of flow regimes 98
• 3.9.4 Identification of the exit vapour quality 100
• 4. Refrigerant circuitry optimization 103
• 4.1 Optimization technique 104
• 4.1.1 Computational strategy 106
• 4.1.2 Representation of a circuit 107
• 4.1.3 Constraints 108
• 4.1.4 Objective function 110
• 4.1.5 Optimization control parameters 111
• 4.2 Knowledge-based computational module 112
• 4.3 Permutation-based computational module 115
• 4.4 Analysis and discussion 118
• In this part of chapter 4, the results for refrigerant circuitry optimization using KBCM and PBCM are analyzed and discussed. 118
• 4.4.1 Representation of optimized refrigerant circuitry 118
• 4.4.2 Comparing heat exchanger capacity through each circuit using KBCM 120
• 4.4.3 Variation of heat exchanger capacity after each generation of PBCM (Case: C1) 121
• 4.4.4 Variation of heat exchanger capacity after each generation of PBCM (Case: C2) 122
• 4.4.5 Variation of heat exchanger capacity after each generation of PBCM (Case: C3) 123
• 4.4.6 Variation of heat exchanger capacity after each generation of PBCM (Case: C4) 124
• 4.4.7 Variation of heat exchanger capacity after each generation of PBCM (Case: H1) 125
• 4.4.8 Variation of heat exchanger capacity after each generation of PBCM (Case: H2) 126
• 4.4.9 Variation of heat exchanger capacity after each generation of PBCM (Case: H3) 127
• 4.4.10 Variation of heat exchanger capacity after each generation of PBCM (Case: H4) 128
• 4.4.11 Comparison of heat exchanger capacity using KBCM, PBCM, and both modules 129
• 5. System seasonal performance 132
• 5.1 Physical Description 132
• 5.2 Evaluation of system performance 133
• 5.2.1 (1-2) Compressor 133
• 5.2.2 (2-3) Condenser 133
• 5.2.3 (3-4) Expansion value 134
• 5.2.4 (4-1) Evaporator 134
• 5.2.5 Energy efficiency ratio or Coefficient of performance 134
• 5.2.6 Results for system performance in each part load condition 135
• 5.3 Seasonal performance evaluation 136
• 5.3.1 Results for system seasonal performance based on SEER and SCOP 140
• 6. Summary and conclusion 141
• References 145
• (초록) 161