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Enregistrement W2961800272 · doi:10.18280/ejee.210212

Exergetic Evaluation and Optimization of Combined Heat and Power (CHP) Plant of 20.7 MW Capacities under Varying Load Conditions: A Case Study

2019· article· en· W2961800272 sur OpenAlex
Shrikant Manohar Bapat, Gururaj Gokak

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat loadEnvironmental sciencePower stationPower (physics)Waste managementProcess engineeringEngineeringAutomotive engineeringThermodynamicsElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main aim of this paper is to find the effect of power to heat ratio on exergy of Combined Heat and power (CHP) systems used in power plants. Lot of Energy Researchers have investigated and published their work in terms of energy efficiency and its parametric characteristics. But from a thermodynamic point of view it is Exergy and not Energy, which reveals a more meaningful performance of CHP system. In the present work a case study of a CHP system of 20.7 MW capacities is considered and analyzed based on varying load conditions as well as based on Exergy, based on experimental data taken from the plant. For 100 % PLF the optimum value of PHR in terms of TExDR and SSC is 0.546. Exergy analysis reveals that with a decrease in the value of PLF (plant load factor) the optimum value of PHR (power to heat ratio) also reduces.

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.

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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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