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Enregistrement W2942417934 · doi:10.1504/ijex.2019.099292

Enhanced exergy analysis of a bubble-pump-driven LiCl-H<SUB align="right">2O absorption air-conditioning system

2019· article· en· W2942417934 sur OpenAlexaff
Julia Aman, Paul Henshaw, David S.‐K. Ting

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Exergy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyCondenser (optics)EvaporatorRefrigerationThermodynamicsAbsorption heat pumpRefrigerantAbsorption refrigeratorAir conditioningHeat exchangerMaterials scienceAbsorption (acoustics)Heat pump and refrigeration cycleExergy efficiencyHeat pumpBubbleWorking fluidEnvironmental scienceProcess engineeringMechanicsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A thermally-driven bubble pump can replace the electrical pump in the absorption refrigeration cycle for lifting solution from the absorber to the generator and producing the required refrigerant vapour for the cooling effect. However, the lower efficiency of bubble-pump-driven absorption refrigeration cycle hinders its widespread application. The potential of a bubble-pump-driven LiCl-H2O absorption refrigeration system that can be powered by solar thermal energy or waste heat energy is discussed and analysed in this study. The new concept of enhanced exergy analysis is integrated in the thermodynamic analyses, which quantifies the available exergy destruction of each component for overall system performance improvement. The analyses uncovered that 80% of the total exergy loss is due to each component's own internal irreversibilities, whereas the remaining is through the interaction of the irreversibilities of other components in the system. The analyses revealed that though the highest exergy losses (46%) are in the absorber, priority for improvement should be given to the generator. Furthermore, the exergy losses of the condenser, the evaporator, and the solution heat exchanger are mostly unavoidable and can be reduced by improving the other components of the system.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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