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Enregistrement W2998650457 · doi:10.1002/er.5087

Performance investigation of a new renewable energy‐based carbon dioxide capturing system with aqueous ammonia

2019· article· en· W2998650457 sur OpenAlexaff
Osamah Siddiqui, Haris Ishaq, Ghassan Chehade, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess engineeringCarbon dioxideRenewable energyAmmonia productionEnvironmental scienceAmmoniaHydrogen productionWind powerCo2 removalAqueous solutionHydrogenWaste managementEnvironmental engineeringEngineeringChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a novel wind energy-based carbon dioxide (CO2) capturing system is developed and investigated for practical applications to reduce environmental emissions. The aqueous ammonia-based capturing technology is utilized. Wind turbines are used to operate the onsite ammonia synthesis as well as hydrogen production. The proton exchange membrane electrolysis system is considered for hydrogen production and the Haber-Bosch ammonia synthesis technique is utilized. The developed system is modeled in Aspen Plus software. The system performance for CO2 capture is studied through economic, energy, and exergy perspectives. The CO2 capture cost is evaluated to be between 0.1 and 0.23 $/kg CO2. Furthermore, the system CO2 capture rate is determined to be 3.5 kg/s. Moreover, for a unit mass of CO2 captured, the energy consumption is found to be 640.1 kg CO2/MWh. Several parametric studies are also conducted to analyze the effects of varying operating conditions on the system performance.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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