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Enregistrement W2074135940 · doi:10.1115/gt2011-46680

Process Flow Model of Combined High Temperature Fuel Cell Operated With Mixture of Methane and Carbon Dioxide

2011· article· en· W2074135940 sur OpenAlexaff
Farshid Zabihian, Alan S. Fung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneSolid oxide fuel cellCarbon dioxideHybrid systemMaterials scienceInletEnvironmental scienceVolumetric flow rateCarbon fibersAnodeNuclear engineeringProcess engineeringChemistryMechanical engineeringComputer scienceThermodynamicsEngineeringComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the impacts of carbon dioxide concentration in the inlet fuel on the performance of a hybrid tubular solid oxide fuel cell (SOFC) and gas turbine (GT) cycle with two configurations: system with and without anode exhaust recirculation. The reference case is introduced when the system is fueled by pure methane. Then, the performance of the hybrid SOFC-GT system is investigated when methane is partially replaced by CO2 from concentration of 0% to 90% with an increment of 5% at each step. The steady-state macro level model of the SOFC-GT hybrid system was developed in Aspen Plus® using built in and user-defined modules. The performance of the system was monitored by estimating and recording performance parameters, such as SOFC and system thermal efficiency; net and specific work of SOFC, GT, and cycle as a whole; air to fuel ratio; and mass and molar flow rate and temperature of various streams. The results demonstrate that the CO2 fraction in the inlet fuel has remarkable influences on the system’s operating parameters, such as efficiency and specific work.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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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