Exergetic Optimization of Shell-and-Tube Heat Exchangers Using NSGA-II
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a multi-objective exergy-based optimization through a genetic algorithm method is conducted to study and improve the performance of shell-and-tube type heat recovery heat exchangers, by considering two key parameters, such as exergy efficiency and cost. The total cost includes the capital investment for equipment (heat exchanger surface area) and operating cost (energy expenditures related to pumping). The design parameters of this study are chosen as tube arrangement, tube diameters, tube pitch ratio, tube length, tube number, baffle spacing ratio, and baffle cut ratio. In addition, for optimal design of a shell-and-tube heat exchanger, the method and Bell–Delaware procedure are followed to estimate its pressure drop and heat transfer coefficient. A fast and elitist nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) with continuous and discrete variables is applied to obtain maximum exergy efficiency with minimum exergy destruction and minimum total cost as two objective functions. The results of optimal designs are a set of multiple optimum solutions, called “Pareto optimal solutions.” The results clearly reveal the conflict between two objective functions and also any geometrical changes that increase the exergy efficiency (decrease the exergy destruction) lead to an increase in the total cost and vice versa. In addition, optimization of the heat exchanger based on exergy analysis revealed that irreversibility like pressure drop and high temperature differences between the hot and cold stream play a key role in exergy destruction. Therefore, increasing the component efficiency of a shell-and-tube heat exchanger increases the cost of heat exchanger. Finally, the sensitivity analysis of change in optimum exergy efficiency, exergy destruction, and total cost with change in decision variables of the shell-and-tube heat exchanger is also performed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».