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Enregistrement W3071975349 · doi:10.29019/enfoqueute.v11n3.653

Análisis termoenergético del sistema de generación de vapor de una central térmica de 49 MW

2020· article· es· W3071975349 sur OpenAlexaff
Yoalbys Retirado–Mediaceja, Héctor Luis Laurencio Alfonso, Andres Adrian Sánchez Escalona, Yanán Camaraza-Medina, Marcelo Fabián Salazar Corrales, Marbelis Lamorú Urgelles, Ever Góngora-Leyva

Notice bibliographique

RevueEnfoque UTE · 2020
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsCalderaGeographyGeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the work carries out a comprehensive thermo-energetic analysis of the steam generation system of a 49 MW thermal power plant, which has not been rigorously studied from an energy point of view. In a algorithm synthesizes the methodology for calculating the gross thermal and exergetic performances of the boilers that comprise it, aspects that have not been interrelated in previous studies. The results show a high degree the harnessing of thermal energy and a low capacity for using the exergy available in the facilities, caused by the deterioration of some of its operationals parameters and by irreversibilities inherent in the process of transforming water into steam. The thermal and exergetic yields of the system amounted to 90.106 and 45.491%, respectively. The proposed algorithm foresees the calculation and the comparison of the real thermo-energetic parameters of the boilers with the nominal ones and the scientific and technical-organizational actions to develop out to achieve superior thermo-exergetic performances. Its future implementation will take into account the analysis of the net thermal yields, the economic-environmental indicators and the energy-operational optimization of the boilers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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