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Enregistrement W3015023418 · doi:10.3390/en13071642

Techno-Economic Evaluation of Interconnected Nuclear-Renewable Micro Hybrid Energy Systems with Combined Heat and Power

2020· article· en· W3015023418 sur OpenAlexafffund
Hossam A. Gabbar, Muhammad R. Abdussami, Md. Ibrahim Adham

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRenewable energyFossil fuelBase load power plantNuclear powerGreenhouse gasEnergy developmentEnvironmental scienceElectric power systemEngineeringProcess engineeringWaste managementDistributed generationPower (physics)Electrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renewable energy sources (RESs) play an indispensable role in sustainable advancement by reducing greenhouse gas (GHG) emissions. Nevertheless, due to the shortcomings of RESs, an energy mix with RESs is required to support the baseload and to avoid the effects of RES variability. Fossil fuel-based thermal generators (FFTGs), like diesel generators, have been used with RESs to support the baseload. However, using FFTGs with RESs is not a good option to reduce GHG emissions. Hence, the small-scale nuclear power plant (NPPs), such as the micro-modular reactor (MMR), have become a modern alternative to FFTGs. In this paper, the authors have investigated five different hybrid energy systems (HES) with combined heat and power (CHP), named ‘conventional small-scale fossil fuel-based thermal energy system,’ ‘small-scale stand-alone RESs-based energy system,’ ‘conventional small-scale fossil fuel-based thermal and RESs-based HES,’ ‘small-scale stand-alone nuclear energy system,’ and ‘nuclear-renewable micro hybrid energy system (N-R MHES),’ respectively, in terms of net present cost (NPC), cost of energy (COE), and GHG emissions. A sensitivity analysis was also conducted to identify the impact of the different variables on the systems. The results reveal that the N-R MHES could be the most suitable scheme for decarbonization and sustainable energy solutions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
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 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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