Exergetic Optimization of Power Generation Systems
Notice bibliographique
Résumé
With increasing global population and dwindling energy sources, generation of energy in a cost-effective manner with minimum waste and environmental footprint becomes one of the greatest challenges of our time.Thus, there is an increasing need for more capable and intelligent use of energy sources by incorporating enriched designs and optimized algorithms to enhance the sustainability of energy systems through innovative solutions.In this regard, the methods and tools for novel analyses and evaluation of energy systems to improve their efficiency and reduce their cost and environmental impact become imperative and require significant attention.Recently, exergy has become a new distinct discipline for system design, analysis, optimization, and performance evaluation; and its use has been expanded drastically.Many researchers and practicing engineers refer to exergy methods as powerful tools for analyzing, assessing, designing, improving, and optimizing systems and processes.Exergy analysis appears to be an important tool to industry in (a) addressing the impact of energy resource utilization on the environment and economics, (b) furthering the goal of more efficient energy resource utilization, (c) determining locations, types, and true magnitudes of wastes and losses, (d) revealing whether or not and how much it is possible to design more efficient energy systems by reducing the inefficiencies, and (e) providing a sustainable development as a result of sustainable supply of energy resources.Exergy analysis is a method that uses the conservation of mass and conservation of energy
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».