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Enregistrement W2982989698 · doi:10.1115/1.4045469

A New Integrated Ocean Thermal Energy Conversion-Based Trigeneration System for Sustainable Communities

2019· article· en· W2982989698 sur OpenAlexaff
Ahmed Hasan, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcean thermal energy conversionEnvironmental scienceOrganic Rankine cycleRenewable energyElectricity generationWater coolingProton exchange membrane fuel cellWaste managementHydrogen productionNuclear engineeringProcess engineeringEnvironmental engineeringPower (physics)HydrogenChemistryEngineeringSolar energyThermodynamicsMechanical engineeringElectrical engineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the main solutions to climate change is to harness energy from renewable and clean resources. A novel ocean thermal energy conversion (OTEC) system is proposed for the production of methanol; cooling and power is developed and energetically analyzed. In this proposed trigeneration system, a two-stage Rankine cycle that operates on the inherent temperature difference along the depth of the ocean is used for power production, along with an electrolytic cation exchange membrane (ECEM) reactor for carbon dioxide and hydrogen production to feed the methanol production system. The carbon dioxide is sourced from the deep cold seawater, where the concentrations are found to be the highest. The proposed system performance is modeled and simulated on the Aspen Plus, where the performance of the proposed system is assessed under various operating conditions. The results of this study shows that the maximum net power output of the cycle is found to be 51.5 GW, with a fixed rate of district cooling of 69.0 GW. The maximum methanol production rate was found to be 1.36 kg/s at the power input of 51.5 GW. The system is tested under three different operation cases, to fully assess its viability. It should be noted that in all three cases district cooling is included as a product of the system. Case 1: ECEM reactor operates at its current efficiency with fuel production, Case 2: ECEM reactor operates at proton exchange membrane (PEM) efficiency, and Case 3: Only power was produced with no fuel. The maximum overall energy efficiency of the cycle was found to be 8.0, 8.6, and 7.3% for Cases 1, 2, and 3, respectively.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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