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Enregistrement W1968894420 · doi:10.1115/power2011-55251

Challenges in Designing and Building a 700 MW All-Air-Cooled Steam Electric Power Plant

2011· article· en· W1968894420 sur OpenAlexaboutno aff
John T. Langaker, Christopher Hamker, R.W. Wyndrum

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondenser (optics)Cooling towerPower stationCombined cycleSteam-electric power stationWater coolingElectric powerAir coolingHeat exchangerBoiler (water heating)Steam turbineEnvironmental scienceElectricityEngineeringPeaking power plantProcess engineeringWaste managementTurbineMechanical engineeringPower (physics)Renewable energyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large natural gas fired combined cycle electric power plants, while being an increasingly efficient and cost effective technology, are traditionally large consumers of water resources, while also discharging cooling tower blowdown at a similar rate. Water use is mostly attributed to the heat rejection needs of the gas turbine generator, the steam turbine generator, and the steam cycle condenser. Cooling with air, i.e. dry cooling, instead of water can virtually eliminate the environmental impact associated with water usage. Commissioned in the fall of 2010 with this in mind, the Halton Hills Generating Station located in the Greater Toronto West Area, Ontario, Canada, is a nominally-rated 700 Megawatt combined cycle electric generating station that is 100 percent cooled using various air-cooled heat exchangers. The resulting water consumption and wastewater discharge of this power plant is significantly less than comparably sized electric generating plants that derive cooling from wet methods (i.e, evaporative cooling towers). To incorporate dry cooling into such a power plant, it is necessary to consider several factors that play important roles both during plant design as well as construction and commissioning of the plant equipment, including the dry cooling systems. From the beginning a power plant general arrangement and space must account for dry cooling’s increase plot area requirements; constraints therein may render air cooling an impossible solution. Second, air cooling dictates specific parameters of major and auxiliary equipment operation that must be understood and coordinated upon purchase of such equipment. Until recently traditional wet cooling has driven standard designs, which now, in light of dry cooling’s increase in use, must be re-evaluated in full prior to purchase. Lastly, the construction and commissioning of air-cooling plant equipment is a significant effort which demands good planning and execution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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