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Enregistrement W3064887759 · doi:10.1016/j.heliyon.2020.e04750

Increasing the COP of a refrigeration cycle in natural gas liquefaction process using refrigerant blends of Propane-NH3, Propane-SO2 and Propane-CO2

2020· article· en· W3064887759 sur OpenAlexaff
W.I. Mazyan, Ali Ahmadi, Hussain Ahmed, Mina Hoorfar

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropaneRefrigerantNatural gasLiquefactionCarbon dioxideChemistryRefrigerationGas compressorAmmoniaChemical engineeringWaste managementThermodynamicsOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the feasibility of using inexpensive techniques to enhance the coefficient of performance (COP) of the refrigeration cycle used in the liquefaction of natural gas. The effect of mixing the propane refrigerant with ammonia, sulfur dioxide and carbon dioxide on the performance and the work of the compressor is studied. It is shown that the mixture of ammonia-propane and sulfur dioxide-propane enhances the overall COP by 7% and 9%, respectively. The addition of ammonia and sulfur dioxide to the propane refrigerant reduces the overall compressor work by reducing the overall mass flowrate required to absorb a constant heat from the natural gas. On the other hand, the mixture of carbon dioxide-propane degrades the overall COP by 70%. The addition of carbon dioxide increases the overall mass flowrate required to absorb a constant heat from the natural gas. Interestingly, the proposed method requires small capital and running costs.

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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,578

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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