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Enregistrement W2115536052 · doi:10.1093/ijlct/ctp024

Energy and exergy analyses of an industrial wood chips drying process

2009· article· en· W2115536052 sur OpenAlexaff
Can Coşkun, M. Bayraktar, Zuhal Oktay, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Low-Carbon Technologies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyExergy efficiencyEnvironmental scienceHeat exchangerEfficient energy useEconomizerProcess engineeringWaste managementEvaporative coolerEnvironmental engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a comprehensive thermodynamic investigation through energy and exergy analyses is conducted to assess the performance of an industrial chips drying process and study how its operating conditions and efficiency can be improved further. In this regard, energy and exergy efficiencies are evaluated with the actual thermodynamic data available, as obtained from the factory, in Turkey. Energy and exergy efficiencies of the drum drying system (DDS) are found as 34.07% and 4.39%, respectively. The analysis results show that exergy efficiency is less than energy efficiency. The main reason of this low exergy efficiency for this drying process is high exergy destruction, as 41.5% of input exergy value. Energy can be recovered via an economizer from hot moist air leaving from the system. If stack gas temperature decreases from 130 to 90°C, regain energy and exergy values are to be 51 976 and 8162 kW, respectively. These recovered potentials can be used for district heating system in winter season and for district cooling system in summer season by using absorption cooling system. Energy and exergy efficiency values can be increased to 93.15 and 43.08%, respectively, by incorporating a heat exchanger into the system.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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