Gas Turbine Integrated High-Efficiency Oxy-Fuel Combustion Process With CO2 Capture
Notice bibliographique
Résumé
Fossil fuel energy conversion processes are the primary source of anthropogenic greenhouse gas emissions. New approach to utilization of fossil fuels through near-zero emission energy conversion systems represents an emerging opportunity for developing new concepts and designs, increasing the efficiency of the baseline combustion processes and reducing their environmental footprints, including greenhouse gas emissions, through CO2 capture and storage. Oxy-fuel combustion process provides an elegant way to address the environmental issues, in particular CO2 emissions, associated with current combustion systems. In this process nearly pure oxygen (instead of air) is burned with fuel. The resulting flue gas is composed mainly of CO2 and H2O, and other trace contaminants (e.g., SOx, NOx and particulates). The challenge faced in the development of oxy-fuel systems is the inability of current design configurations and materials for combustors, boilers, and turbo-machinery, to operate at the high temperatures resulting from burning the fuel in pure oxygen. Recent development at CANMET has been focused on design of a new generation of advanced oxy-fuel systems. These systems are very compact and can be integrated with a modified gas turbine to generate electricity, while the products of combustion can be sent to another turbine for recovery. The resulting CO2-rich stream at the outlet of the turbine is then sent to a CO2 capture and compression unit to separate and compress CO2 for pipeline transport. In this paper we present this proposed gas turbine integrated high-efficiency oxy-fuel combustion process and its main components, including the gas turbine and heat recovery system design. Moreover, we will present the results of the overall system integration, performance modeling and simulation to develop the tools required to asses the efficiency and viability of the overall integrated system and its components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».