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Enregistrement W3174050083 · doi:10.22215/etd/2021-14373

Performance Evaluation of Industrial Waste Heat Driven Power Cycles Utilizing Low Global Warming Potential Working Fluids

2021· dissertation· en· W3174050083 sur OpenAlexaff
Zacharie Marshall

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaste heat recovery unitWaste heatWaste managementGlobal warmingWorking fluidEnvironmental scienceHazardous wasteIndustrial wasteEngineeringClimate changeHeat exchangerMechanical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The industrial sector is a major emitter of waste heat, and as such many opportunities exist for the implementation of waste heat recovery systems.Selecting the correct waste heat recovery system for any given application highly depends on the temperature at which waste heat is emitted.For example, although data centers are an abundant source of waste heat, emission temperatures from this industry rarely exceed 80˚C.Due to this low temperature limitation, few power cycle options are available for heat recovery.One of the most common in this regard is the heat pump assisted organic Rankine cycle.On the other end of the spectrum are cement plants which commonly emit waste heat at temperatures above 350 o C. Contrary to the case for data centers, high temperature waste heat availability at cement plants allows for multiple power cycle options to be utilized for heat recovery, the most common being the steam Rankine, organic Rankine and Kalina cycles.Although the cycles mentioned above are advantageous in many regards, most utilize high global warming potential working fluids, which are considered to be hazardous to the environment if released into the atmosphere.The main objective of this research is to evaluate the thermodynamic and economic performance of various power cycle configurations utilizing low global warming potential working fluids for waste heat recovery in both data centers and cement plants.For data center waste heat recovery, a numerical model is developed of a heat pump assisted organic Rankine cycle and scenarios are created in which the working fluids R1234yf, R1234ze, R161, and pentane are utilized assuming the system is implemented in a typical 1000-server data center located in Toronto, Ontario.For cement plant waste heat recovery, numerical models corresponding to six different transcritical carbon dioxide power cycles are developed and applied to a system that emulates the characteristics of a conventional cement plant.The Engineering Equation Solver tool is used to develop all models and conduct simulations.To determine the viii 2.2.7 Economic model .......

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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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