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Enregistrement W3135290002 · doi:10.1115/1.4049582

Performance Investigation of Solar Organic Rankine Cycle System With Zeotropic Working Fluid Mixtures for Use in Micro-Cogeneration

2021· article· en· W3135290002 sur OpenAlexafffund
Wahiba Yaïci, Evgueniy Entchev, Pouyan Talebizadehsardari, Michela Longo

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésOrganic Rankine cycleZeotropic mixtureCogenerationProcess engineeringDegree RankineRenewable energyWaste managementWaste heatEnvironmental scienceElectricity generationThermodynamicsHeat exchangerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Overall, there are numerous sustainable sources of renewable, low-temperature heat, principally solar energy, geothermal energy, and energy produced from industrial wastes. Extended utilization of these low-temperature alternatives has a certain capacity of decreasing fossil fuel use with its associated very hazardous greenhouse gas emissions. Researchers have commonly recognized the organic Rankine cycle (ORC) as a feasible and suitable system to produce electrical power from renewable sources based on its advantageous use of volatile organic fluids as working fluids (WFs). Researchers have similarly shown an affinity to the exploitation of zeotropic mixtures as ORC WFs due to their capability to enhance the thermodynamic performance of ORC systems, an achievement supported by improved fits of the temperature profiles of the WF and the heat source/sink. This paper determines both the technical feasibility and the benefits of using zeotropic mixtures as WFs by means of a simulation study of an ORC system. This study analyzes the thermodynamic performance of ORC systems using zeotropic WF mixtures to produce electricity driven by low-temperature solar heat sources for use in buildings. A thermodynamic model is created with an ORC system with and without a regenerator. Five zeotropic mixtures with diverse compositions between 0 and 1 in 0.2 increments of R245fa/propane, R245fa/hexane, R245fa/heptane, pentane/hexane, and isopentane/hexane are assessed and compared with identify the best blends of mixtures that are able to produce superior efficiency in their system cycles. Results disclosed that R245fa/propane (0.4/0.6) with regenerator produces the highest net power output of 7.9 kW and cycle efficiency of 9.4% at the operating condition with a hot source temperature of 85 °C. The study also investigates the effects of the volume flow ratio, and evaporation and condensation temperature glide on the ORC’s thermodynamic performance. Following a thorough analysis of each mixture, R245fa/propane is chosen for a parametric study to examine the effects of operating factors on the system’s efficiency and sustainability index. It was found that the highest cycle efficiency and highest second law cycle efficiency of around 10.5% and 84.0%, respectively, were attained with a mass composition of 0.6/0.4 at the hot source temperature of 95 °C and cold source temperature of 20 °C with a net power output of 9.6 kW. Moreover, results revealed that for zeotropic mixtures, there is an optimal composition range within which binary mixtures are tending to work more efficiently than the component pure fluids. In addition, a significant increase in cycle efficiency can be achieved with a regenerative ORC, with cycle efficiency in the range 3.1–9.8% versus 8.6–17.4% for ORC both without and with regeneration, respectively. In conclusion, utilizing zeotropic mixtures may well expand the restriction faced in choosing WFs for solar-powered ORC-based micro-combined heat and power (CHP) systems.

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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,382

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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