MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3040908530 · doi:10.1016/j.ijmst.2020.05.014

Techno-economic feasibility assessment of a diesel exhaust heat recovery system to preheat mine intake air in remote cold climate regions

2020· article· en· W3040908530 sur OpenAlexaffabout
Marco Antonio Rodrigues de Brito, Durjoy Baidya, Seyed Ali Ghoreishi‐Madiseh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mining Science and Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceDiesel fuelWaste managementDiesel exhaustHeat exchangerEnvironmental engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underground mines in Arctic and Subarctic regions require the preheating of mine intake air during winter. The cold fresh air of those remote areas can be as severe as −40 °C and commonly needs to be heated to around +3 °C. This extensive amount of heating is usually provided by employing large-size air heaters, fueled by diesel, propane, natural gas, or heavy oil, leading to high energy costs and large carbon footprints. At the same time, the thermal energy content of a diesel generator sets (gen-sets) exhaust is known to be one-third of the total heating value of its combusted fuel. Exhaust heat recovery from diesel gen-sets is a growing technology that seeks to mitigate the energy costs by capturing and redirecting this commonly rejected exhaust heat to other applications such as space heating or pre-heating of the mine intake air. The present study investigated the possibility of employing a simple system based on off-the-shelf heat exchanger technology, which can recover the waste heat from the exhaust of the power generation units (diesel gen-sets) in an off-grid, cold, remote mine in Canada for heating of the mine intake air. Data from a real mine was used for the analysis along with environmental data of three different location-scenarios with distinct climates. After developing a thermodynamic model, the heat savings were calculated, and an economic feasibility evaluation was performed. The proposed system was found highly viable with annual savings of up to C$6.7 million and capable enough to provide an average of around 75% of the heating demand for mine intake air, leading to a payback period of about eleven months or less for all scenarios. Deployment of seasonal thermal energy storage has also been recommended to mitigate the mismatch between supply and demand, mainly in summertime, possibly allowing the system to eliminate fuel costs for intake air heating.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Mining Science and TechnologyMême sujetThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling SystemsTravaux en français237 207