MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3175114830 · doi:10.33915/etd.8069

Multimodel Operability Framework for Design of Modular and Intensified Energy Systems

2021· dissertation· en· W3175114830 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésOperabilityModular designProcess (computing)Flexibility (engineering)Computer scienceIterative and incremental developmentMathematical optimizationNonlinear programmingNonlinear systemEngineeringReliability engineeringMathematicsSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this dissertation, a novel operability framework is introduced for the process design of modular and intensified energy systems that are challenged by complexity and highly constrained environments. Previously developed process operability approaches are reviewed and further developed in terms of theory, application, and software infrastructure. An optimization-based multilayer operability framework is introduced for process design of nonlinear energy systems. In the first layer of this framework, a mixed-integer linear programming (MILP)-based iterative algorithm considers the minimization of footprint and achievement of process intensification targets. Then, in the second layer, an operability analysis is performed to incorporate key features of optimality and feasibility accounting for the system achievability and flexibility. The outcome of this framework consists of a set of modular designs, considering both the aspects of size and process operability. For this study and throughout this dissertation, the nonlinear system is represented by multiple linearized models, which results in lower computational expense and more efficient quantification of operability regions. A systematic techno-economic analysis framework is also proposed for costing intensified modular systems. Conventional costing techniques are extended to allow estimation of capital and operating costs of modular units. Economy of learning concepts are included to consider the effect of experience curves on purchase costs. Profitability measures are scaled with respect to production of a chemical of interest for comparison with plants of traditional scale. Scenarios in which the modular technology presents break-even or further reduction in cost when compared to the traditional process are identified as a result. A framework for the development of process operability algorithms is provided as a software infrastructure outcome. Generated codes from the developed approaches are included in an open-source platform that will give researchers from academia and industry access to the algorithms. This platform has the purpose of dissemination and future improvement of process operability algorithms and methods. To show versatility and efficacy of the developed approaches, a variety of applications are considered as follows: a membrane reactor for direct methane aromatization conversion to hydrogen and benzene (DMA-MR), the classical shower problem in process operability, a power plant cycling application for power generation with penetration of renewable energy sources, and a newly developed modular hydrogen unit. Applications to DMA-MR subsystems demonstrate employment of the multilayer framework to find a region with modular design candidates, which are then ranked according to an operability index. The most operable design is determined and contrasted with the

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,621

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,226 · 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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetProcess Optimization and IntegrationTravaux en français237 207