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Enregistrement W2221556413 · doi:10.2118/177808-ms

Investigation of Methods of Enhancing the Performance of Propane Pre-Cooling Refrigeration Cycles in Natural Gas Liquefaction Processes

2015· article· en· W2221556413 sur OpenAlexaff
W.I. Mazyan, Ali Ahmadi, Hussain Ahmed, Mina Hoorfar

Notice bibliographique

RevueAbu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropaneLiquefactionRefrigerantCarbon dioxideRefrigerationGas compressorNatural gasLiquefied natural gasChemistryMaterials scienceWaste managementChemical engineeringEnvironmental scienceThermodynamicsOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the viability of using low cost techniques to increase the performance (COP) of the overall natural gas liquefaction processes. Mixing propane with ammonia, sulfur dioxide or carbon dioxide and their effect on the compressor's required work is studied. The simulation results show that propane-ammonia and propane-sulfur dioxide mixtures enhance the COP by a maximum value of 7% and 9%, respectively. The COP enhancement in these blends is due to the closeness of their boiling temperatures with the operating temperature. However, the addition of carbon dioxide to the propane refrigerant reduces the COPof the cycle. This reduction is due to the poor energy absorption capabilities of carbon dioxide at the cycle operating temperature. The goal of this study is to investigate the feasibility of enhancing the COP using mixed refrigerants consisting of a hydrocarbon (propane) and natural fluids (ammonia, sulfur dioxide and carbon dioxide).

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: aucune
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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