Optimization of Network Carbon Capture and Storage System (CCS) Using Mathematical Approach
Notice bibliographique
Résumé
Carbon capture and storage (CCS) is one of the technologies to reduce greenhouse gas emissions (GHG) tocapture of CO2 from the flue gas of a power plant that typically use coal as a Source of energy and then store it ina suitable geological storage (in specific locations). In practice, these sites may not be readily available forstorage at the same time that the Sources (GHG producing) are operating which gives rise to multi – periodplanning problems. This study presents a mathematical approach by considering constraints limit flowratereceived by Sink, various time availability of Sink and Source and calculation with the purpose to determine theminimum cost network which is getting the maximum load that is exchanged from Source to Sink. Illustrativecase studies are given to demonstrate the application of mathematical models to obtained with the exact result ofthe exchange network from Source to Sink. Derived from network obtained from the calculation of theMaximum Load Source to Sink and results may vary in accordance with the limitations that exist in themathematical model. The case study has been prepared with 2 cases, first 6 Source and 3 Sink with value ofSource Load is greater than the amount available on the Sink. Also, second case is 2 Source and 5 Sinkwithvalue of Source Load is smaller than the amount available on the Sink. In addition, Case Studies tominimize the cost of pipeline construction and distribution of CO2 by plant and storage location determination inJava. Flowrate restriction factor that goes into Sink, Source and Sink establishment time and cost are taken intoaccount can affect the networks that can be exchanged from the Source to the Sink.
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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 ».