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Enregistrement W2785969484 · doi:10.1109/epec.2017.8286137

Study of an optimized wind-diesel hybrid system for canadian remote sites

2017· article· en· W2785969484 sur OpenAlexaffabout
Yousef Saad, Chadi Nohra, Rafic Younès, Saïd Abboudi, Adrian Ilinca, Hussein Ibrahim, Zoé Feger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensCegep de Sept IlesUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel fuelEnvironmental scienceMeteorologyRemote sensingMarine engineeringComputer scienceAutomotive engineeringEngineeringGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diesel generators are the main source of electrical energy that supply most of the remote isolated areas in the world. Unfortunately, these motors still pose enormous technical, financial, and environmental challenges. Therefore, the combination of these generators with renewable sources like wind energy in a wind-diesel hybrid system (WDS) could reduce these deficits by reducing the fossil fuel consumption and the operating time of diesel engines, and by reducing the operation costs and environmental harm. In addition, because the intermittency of wind energy and its dissipation during windy periods require an energy storage system, the WDS combined with compressed air energy storage (CAES) seems to be a good solution for this problem. Many recent studies have shown that the optimal management of the stored air reserve would be to overcharge an existing diesel engine with compressed air. Based on this concept, a new wind-diesel hybrid system with adiabatic air compression and storage at constant pressure has been proposed (ACP-WDCAS). This concept combines CAES and hydro-pneumatic energy storage technologies with a wind-diesel system. In this paper, we will present the operative principle of this system and propose a numerical model of each of its components. Moreover, we studied the effect of the pressure intake and temperature on the thermodynamic cycle of the diesel engine to determine the optimal values of the parameters that will optimize fuel consumption. Finally we will compare this system with available technologies in order to demonstrate its performance.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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