Simulation and optimization of Mixed Fluid Cascade process to produce Liquefied natural gas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the worldwide energy consumption continues to grow, natural gas and Especially LNG are expected to keep contributing significantly with this growth. Liquefied natural gas by cooling the natural gas is obtained. Due to the volume of liquefied natural gas is less than the volume of natural gas, leading to a substantial reduction in the cost of transport. The compressor is one of the most important equipment used in the liquefaction process. The overall objective of this thesis is to simulation an LNG liquefaction process, then describes optimized work compressor. The mixed fluid cascade (MFC) processes are used for this purpose. Optimization of the process was attempted using Genetic Algorithms by interfacing the Aspen Hysys with MATLAB software's. We must determine the objective function and constraints for optimization. The constraints are defined using the degrees of freedom, in this project we are working with 11 degrees of freedom and Compressor work, we consider the objective function. Optimization of both obtains good result. Optimization with genetic algorithms, decreased 13.29% energy consumption and too 11.7× 10 6 $ per year savings are obtained with genetic algorithm. Keywords: Liquefied natural gas, optimization, compressor work, genetic algorithm.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle