Energy, exergy and sustainability analyses of Bangladesh’s power generation sector
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring sustainability in electrical power generation is a major concern in the modern world. Reducing energy depletion from power generation can reduce emissions and contribute to sustainability. Exergy analysis can be used to assess and optimize energy systems and thus can help achieve sustainability. In this analysis, energy and exergy utilization of Bangladesh’s utility sector is investigated based on data from 2007 to 2016. The overall energy efficiencies vary from 34.9% to 36.3% while the exergy efficiencies vary from 35.0% to 39.2% within this period. Thermal power plants are seen to have greater exergetic improvement potential than hydro power plants. To correlate between exergy and environmental sustainability, this study applies several exergetic parameters as sustainability indicators. It is found that the depletion number varies between 0.61 and 0.65 while the exergy sustainability index varies between 1.54 and 1.64. The relative irreversibility and lack of productivity are greater for gas operated power plants than other thermal power plants. The largest relative irreversibility is 0.90 while the largest lack of productivity is 1.72. The waste exergy ratio varies from 0.48 to 0.59 while the environmental effect factor varies from 1.35 to 1.68. Renewable power generation is found to have a higher sustainability than fossil fuel power generation. It is believed that current analysis can serve as a benchmark to help attain power generation sustainability.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».