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Enregistrement W2782909448 · doi:10.1115/imece2017-72177

Thermal Energy Recovery From Small Sewage Treatment Plants in Northern Canadian Communities

2017· article· en· W2782909448 sur OpenAlexaffabout
Xili Duan, Isa R. Haque, Aloysius Ducey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdsorption and Cooling Systems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHeat pumpSewageThermal energyEnvironmental engineeringWaste heatHeat transferWaste managementNuclear engineeringProcess engineeringMechanical engineeringEngineeringThermodynamicsHeat exchangerPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents feasibility study and concept design of a thermal energy recovery system with an adsorption heat pump integrated with a small sewage treatment plant in northern Newfoundland communities. Treated fluids from the sewage treatment systems are quite warm even in winter. For example measured fluids temperature is averaged at 17 °C when air temperature is at −10 °C in the town of Whitbourne. This provides an attractive heat source particularly for winter seasons. Four heat pump concepts, i.e., vapour compression, absorption, adsorption and chemical heat pumps, were reviewed and compared. The results show that the adsorption system best fits the sewage treatment plants with minimum power requirements. Thermal fluidic parameters of the key components were designed with fluid flow and heat transfer analysis. A brief economic and environmental analysis showed that the integrated energy recovery unit would lead to a net reduction of CO2 emission and feasible payback time.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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