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Enregistrement W2889496542 · doi:10.1109/ccece.2018.8447792

Feasibility Analysis and Design of a Concentrated Solar Power Plant

2018· article· en· W2889496542 sur OpenAlexaff
Md NasmusSakib khan Shabbir, Xiaodong Liang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParabolic troughCost of electricity by sourceConcentrated solar powerPower stationInternal rate of returnThermal energy storageElectricityDepreciation (economics)Electricity generationSolar powerSolar energyEnvironmental scienceThermal power stationProcess engineeringEngineeringEnvironmental engineeringPower (physics)Waste managementElectrical engineeringEconomicsProduction (economics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To resolve power crisis and reduce environmental effect of conventional generation, concentrated solar power (CSP) plant is a viable solution. This paper covers technical and financial details for setting up a parabolic trough CSP plant in Chittagong, Bangladesh. The simulation is carried out for 40 years with a 0.1 % compound depreciation rate using a System Advisor Module (SAM). A thermal storage system is integrated with the power plant so that electricity can be generated during the absence of sun, and the Hitec solar salt is used as a heat transfer fluid. 218 GWh of energy can be generated annually from the design CSP plant, which will occupy 923 acres of land. The overall internal rate of return is 12.58%, and the levelized cost of electricity is 19.10 US cents/KWh.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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