Thermal Performance Prediction of a Biomass Based Integrated Gasification Combined Cycle Plant
Notice bibliographique
Résumé
The performance characteristics of a rice husk based integrated gasification combined cycle (IGCC) plant has been developed at the variable operating conditions of gasifier. A thermo-chemical model developed by the authors has been applied for wet fuel (fuel with moisture) for predicting the gas composition, gas generation per kg of fuel, plant efficiency and power generation capacity, and NOx and CO2 emissions. The effect of the relative air fuel ratio (RAFR), steam fuel ratio (SFR), and gasifier pressure has been examined on the plant electrical efficiency, power output, and NOx and CO2 emissions of the plant with and without supplementary firing (SF) between gas turbine (GT) outlet and heat recovery steam generator (HRSG). The optimum working conditions for efficient running of the IGCC plant are 0.25 RAFR, 0.5 SFR, and 11 bar gasifier pressure at the GT inlet temperature of 1200 °C. The optimum operational conditions of the gasifier for maximum efficiency condition are different compared to maximum power condition. The current IGCC plant results 264.5 MW of electric power with the compressor air flow rate of 375 kg/s at the existed conventional combined cycle plant conditions (Srinivas et al., 2011, “Parametric Simulation of Combined Cycle Power Plant: A Case Study,” Int. J. Thermodyn. 14(1), pp. 29–36). The optimum compressor pressure ratio increases with increase in GT inlet temperature and decreases with addition of SF.
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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 ».