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Enregistrement W3184572500 · doi:10.1021/acsomega.1c02461

Mathematical Modeling and Analysis of Distributed Energy Systems for a Refinery in Kuwait

2021· article· en· W3184572500 sur OpenAlexaff
Ibrahim Alhajri, Syed Ali Ammar Taqvi

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefineryGreenhouse gasElectricityPhotovoltaic systemEnvironmental scienceElectricity generationWind powerEnvironmental economicsRenewable energyPurchasingWaste managementEnvironmental engineeringEngineeringOperations managementEconomicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In this study, a model is developed to optimally integrate various energy generation technologies within a refinery to help reduce economic costs as well as mitigate carbon emissions. The combined heat and power system was found to reduce 80 Mton of CO 2 emissions while saving $2.61 billion dollars over 30 years as opposed to utilizing boilers and grid-connected electricity. Maximum carbon emissions can be prevented by installing wind turbines to reduce further 49 Mton of carbon emissions, saving at an added cost of $53.4 million. Purchasing electricity completely from the grid was found to be the most expensive option, resulting in a monthly average of $25 million. Changes in various factors such as the land available for installation of technology, electricity tariffs, and efficiency of modules and their impacts on the total project costs and emissions were studied. It was found that solar photovoltaic (PV) modules can be a more economical and environmentally friendly option than wind technology if they were equally efficient. Moreover, grid-connected electricity would only be the most economical option if it were purchased at $0.03/kWh or lower. However, it is currently sold at close to $0.10/kWh, making CHP the most economic option for refineries.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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