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Enregistrement W3009275734

Production of cryogens using wind energy for use in deep mine cooling and ventilation.

2017· dissertation· en· W3009275734 sur OpenAlexfundno aff
Saruna Kunwar

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacsUniversity of ExeterNorges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Mots-clésVentilation (architecture)Wind powerEnvironmental scienceNuclear engineeringEngineeringMarine engineeringWaste managementMechanical engineeringElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research work, named as ‘CryoVent’, was focused on determining the feasibility of using
\nwind energy, to produce liquefied gases (cryogens) continuously in a safe approach that can be
\nused for the cooling and ventilation of underground mines. The experimental work performed
\nsuggested that the continuous production of liquefied gases with variable input work is practical.
\nThe average specific power consumption for liquefaction of nitrogen in this work was 7.86
\nkWh/kg using the refrigeration produced by helium. This is ~20 times higher than that consumed
\nby industrial scale gas liquefaction systems, but is practical for a small scale system. This
\nspecific power consumption could probably be lowered if the working fluid itself is liquefied.
\nAnalysis on wind speed variability and wind speed data synthesis were also performed
\nwhich suggested presence of multi-fractal nature in wind speed data that represent the temporal
\nvariation. A new method developed to generate high sampling frequency wind speed data from available low sampling frequency wind speed data can have contribution in all sectors when
\nthere is a need of higher sampling frequency time series data for simulation/study purposes.
\nThe liquid nitrogen mass flow rate (kg/s) increased with increase in compressor motor
\nfrequency and also when operating at variable motor input frequency. However, the average
\ncompressor power consumption also increased compared to average power consumption
\nduring operation at standard motor frequency of 60 Hz. This was in a laboratory scale
\nliquefaction system and needs to be tested in the large scale system experimentally. With 1 kg/s
\nof liquefied nitrogen supplied, ~459 kWr of cooling power is available to cool the deep mine air
\nwhich is at 30-400C. A volumetric flow rate of 0.062 m3/s of liquefied air can provide a cooling
\npower equivalent to that provided by a volumetric flow rate of 4000 m3/s of atmospheric air,
\nwhich is the requirement of some of the biggest mines in the world. The hydraulic wind turbine as proposed in this work can eliminate the system start-up
\nissues following the calm period, which are typical concerns with the wind energy integrations.
\nThis research work has provided the required modeling and simulation results that are crucial in
\ndevelopment of the full scale ‘CryoVent’.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,996

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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