Utilization Waste Brine Water Separator for Binary Electric Energy Conversion in Geothermal Wells
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, geothermal is one of the most environmentally friendly energy that can replace the role of fossils energy by converting steam to electricity. Brine is one of the by-products of the production of geothermal wells that are generally not used or simply re-injected. In fact, brine can be converted into electricity using the binary cycle process. In binary cycle, brine from separator is used as a heater of working fluid and transform it into a vapor phase. The vapor will be used to turn turbines and generators to produce electricity. The working fluid selection in accordance with the heating fluid temperature becomes important because it results in optimization of the thermodynamic cycle. The temperature of the wellhead in the geothermal field will decrease 3% per year and reducing the heating fluid temperature in heat exchanger. So, in this paper intends to utilizes brine to heat the heat exchanger by using iso-butane, n-pentane, and iso-pentane because its critical temperature can be stable at 193℃ wellhead temperatures. From the results of predictions from brain 2 production well for 17 years with iso-butane in this binary cycle planning, can utilize waste brine water separator to converse electric energy to produce 4 MWh electricity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».