A Novel Electricity and Freshwater Production System: Performance Analysis from Reliability and Exergoeconomic Viewpoints with Multi-Objective Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Based on the benefits of integrated gasification combined cycles (IGCCs), a cogeneration plant for providing electricity and freshwater is proposed. The main novelties of the devised system are the integration of biomass gasification and a regenerative gas turbine with intercooling and a syngas combustor, where the syngas produced in the gasifier is burned in the combustion chamber and fed to a gas turbine directly. The energy discharged from the gas turbine is utilized for further electricity and freshwater generation via Kalina and MED hybridization. The proposed system is analyzed from energy, exergy, exergoeconomic, and reliability–availability viewpoints. The optimal operating condition and optimum performance criteria are obtained by hybridizing an artificial neural network (ANN), the multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm. According to results obtained, for the fourth scenario of the optimization process, optimal values of 45.10%, 14.27 kg·s−1, 12.95 USD·GJ−1, and 8141 kW are obtained for the exergy efficiency, freshwater production rate, sum unit cost of products, and net output power, respectively. According to reliability and availability assessment, the probability of the healthy working state of all components and subsystems is 88.4403%; the system is shown to be 87.74% available of the time over the 20-year lifetime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».