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Enregistrement W2176813145 · doi:10.1155/2015/943568

A Reduced Order Model for the Design of Oxy-Coal Combustion Systems

2015· article· en· W2176813145 sur OpenAlexfundno aff
Steven Rowan, İsmail Çelik, Albio D. Gutierrez, Jose Escobar Vargas

Notice bibliographique

RevueJournal of Combustion · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésFlue gasCombustionCoalCoal combustion productsPower stationEnvironmental scienceFlue-gas emissions from fossil-fuel combustionProcess engineeringBoiler (water heating)Waste managementComputational fluid dynamicsOxy-fuelChemistryEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxy-coal combustion is one of the more promising technologies currently under development for addressing the issues associated with greenhouse gas emissions from coal-fired power plants. Oxy-coal combustion involves combusting the coal fuel in mixtures of pure oxygen and recycled flue gas (RFG) consisting of mainly carbon dioxide (CO 2 ). As a consequence, many researchers and power plant designers have turned to CFD simulations for the study and design of new oxy-coal combustion power plants, as well as refitting existing air-coal combustion facilities to oxy-coal combustion operations. While CFD is a powerful tool that can provide a vast amount of information, the simulations themselves can be quite expensive in terms of computational resources and time investment. As a remedy, a reduced order model (ROM) for oxy-coal combustion has been developed to supplement the CFD simulations. With this model, it is possible to quickly estimate the average outlet temperature of combustion flue gases given a known set of mass flow rates of fuel and oxidant entering the power plant boiler as well as determine the required reactor inlet mass flow rates for a desired outlet temperature. Several cases have been examined with this model. The results compare quite favorably to full CFD simulation results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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