综述：压缩超临界二氧化碳储能系统中的离心压缩机：设计方法与工业应用的关键综述

这篇综述系统探讨了超临界二氧化碳(sCO2)离心压缩机在储能系统(CSCES)中的设计挑战与创新，重点对比了传统气体压缩机与sCO2压缩机的差异，揭示了真实气体效应、局部冷凝等关键技术瓶颈，并总结了基于遗传算法(GA)和计算流体力学(CFD)的优化策略，为碳中和目标下的高效能源装备研发提供理论支撑。

　　

超临界二氧化碳压缩机：能源变革中的“临界”挑战

Abstract
在碳减排背景下，超临界二氧化碳压缩储能系统(CSCES)凭借紧凑性和高效率成为能源领域的研究热点。然而，sCO₂在临界点附近剧烈的物性变化，使得其压缩机设计面临真实气体效应、非理想流动等独特挑战。

Supercritical CO₂能量存储热循环研究进展
sCO₂布雷顿循环(BC)因其40%以上的理论效率备受关注。与蒸汽朗肯循环相比，sCO₂的高密度（接近水的70%）和低压缩性（β_T≈0.3）可显著减小设备尺寸，但临界区（31.1°C, 7.38MPa）的物性突变导致流动失稳风险增加。

Current sCO₂压缩机设计方法
传统一维设计方法基于空气压缩机经验公式，但sCO₂的等熵指数(n_s)在临界点附近波动达300%，需引入Benedict-Webb-Rubin(BWRS)状态方程修正。扩散比(DR₂)优化表明，sCO₂压缩机最佳叶轮出口角(α₂)比空气压缩机小15°-20°。

三维数值模拟研究进展
CFD模拟揭示sCO₂在叶轮流道内存在“伪凝结”现象——当局部压力骤降时，密度变化率(?ρ/?P)_T可达常规气体的50倍。采用均相平衡模型(HEM)捕捉到马赫数(Ma_rel,1t)>1时的激波/边界层相互作用，导致总静效率(η_t-s)下降8%。

Conclusions and prospect
多目标遗传算法(GA)优化显示，sCO₂压缩机叶轮分割叶片长度(ζ=0.65)时，可平衡流动分离与摩擦损失。未来需开发融合人工智能(AI)的跨临界设计平台，以应对可再生能源调峰场景下的变工况挑战。