Selection of Optimum Working Fluid for Organic Rankine Cycles by Exergy and Exergy-Economic Analyses
Notice bibliographique
Résumé
The thermodynamic performance of a regenerative organic Rankine cycle that utilizes low temperature heat sources to facilitate the selection of proper organic working fluids is simulated. Thermodynamic models are used to investigate thermodynamic parameters such as output power, and energy efficiency of the ORC (Organic Rankine Cycle). In addition, the cost rate of electricity is examined with exergo-economic analysis. Nine working fluids are considered as part of the investigation to assess which yields the highest output power and exergy efficiency, within system constraints. Exergy efficiency and cost rate of electricity are used as objective functions for system optimization, and each fluid is assessed in terms of the optimal operating condition. The degree of superheat and the pressure ratio are independent variables in the optimization. R134a and iso-butane are found to exhibit the highest energy and exergy efficiencies, while they have output powers in between the systems using other working fluids. For a source temperature was equal to 120 °C, the exergy efficiencies for the systems using R134a and iso-butane are observed to be 19.6% and 20.3%, respectively. The largest exergy destructions occur in the boiler and the expander. The electricity cost rates for the system vary from 0.08 USD/kWh to 0.12 USD/kWh, depending on the fuel input cost, for the system using R134a as a working fluid.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».