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Enregistrement W3038794706 · doi:10.3390/en13133463

Techno-Economic Analysis of Pressurized Oxy-Fuel Combustion of Petroleum Coke

2020· article· en· W3038794706 sur OpenAlexaff
Hachem Hamadeh, Sannan Yousaf Toor, Peter Douglas, S. Mani Sarathy, Robert W. Dibble, Eric Croiset

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésPetroleum cokeCost of electricity by sourceWaste managementCoalFlue gasCapital costCombustionEnvironmental scienceTonnePetroleumElectricity generationOperating costFossil fuelUnit costEngineeringProcess engineeringChemistryPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Petroleum coke (petcoke) is a by-product of heavy petroleum refining, with heating values comparable to that of coal. It is readily available in oil-producing countries such as the United States of America (USA) and the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) at minimum costs and can be used as an inexpensive fossil fuel for power generation. Oxy-petcoke combustion is an attractive CO2 capture option as it avoids the use of additional absorption units and chemicals, and results in a CO2 + H2O flue gas stream that is compressed and dehydrated in a CO2 capture and purification unit (CO2CPU). The additional cost of the CO2CPU can be reduced through high pressure combustion. Hence, this paper reports a techno-economic analysis of an oxy-petcoke plant with CO2 capture simulated at pressures between 1 and 15 bars in Aspen PlusTM based on USA and KSA scenarios. Operating at high pressures leads to reduced equipment sizes and numbers of units, specifically compressors in CO2CPU, resulting in increased efficiencies and decreased costs. An optimum pressure of ~10 bars was found to maximize the plant efficiency (~29.7%) and minimize the levelized cost of electricity (LCOE), cost of CO2 avoided and cost of CO2 captured for both the USA and KSA scenarios. The LCOE was found to be moderately sensitive to changes in the capital cost (~0.7% per %) and increases in cost of petcoke (~0.5% per USD/tonne) and insensitive to the costs of labour, utilities and waste treatment.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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