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Enregistrement W2795743837 · doi:10.5539/mer.v8n1p30

Energy and Exergy Analysis of a Simple Gas Turbine Cycle with Wet Compression

2018· article· en· W2795743837 sur OpenAlexvenueno aff
Entesar Betelmal, S Farhat

Notice bibliographique

RevueMechanical Engineering Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas compressorIsentropic processExergyCombined cycleNuclear engineeringTurbineEnvironmental scienceExergy efficiencyCombustion chamberAir compressorMaterials scienceMechanical engineeringCombustionProcess engineeringThermodynamicsEngineeringChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A thermodynamic model of the wet compressor in a simple gas turbine cycle was investigated in this paper. A suitable quantity of water was injected into the compressor-stages where it evaporated. Subsequently, the steam and air were heated in the combustion chamber and expanded in the turbine. The wet compressor (WC) has become a reliable way to reduce gas emissions and increase gas turbine efficiency. In this study, the operational data of the simple gas turbine and the maximum amount of water that can be injected into the compressor were assessed, as well as a comparison between the dry compression, the wet compression and the isentropic compression. The performance variation due to water spray in the compressor and the effect of varying ambient temperature on the performance of gas turbine (thermal efficiency, power) was investigated, and the results are compared to the results of the same cycle with a dry compressor. The analytical formula of exergy destruction and results show that exergy destruction increases with water injection. The programming of the performance model for the gas turbine was developed utilizing the software IPSEpro. The results of the gas turbine with a wet compressor demonstrates a 12% reduction in the compressor exit temperature up to isentropic temperature. The compressor work decreased by 11% when using a wet compressor, this lead to an improvement in power output and efficiency However, the wet compressor increases the specific fuel consumption and heat rate of the gas turbine. There are limitations in the amount of steam that can be injected, 0.4 kg/s of water was the optimum amount injected into the compressor.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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