Energy, exergy, exergoenvironmental, and exergoeconomic (4E) analyses of a gas boosting station
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Energy, exergy, exergoenvironmental, and exergoeconomic analyses of a natural gas boosting station are presented using a real‐gas model and actual operational data. The effect of varies performance parameters on the thermodynamic efficiencies, specific fuel consumption (SFC), gas‐phase emissions, and cost rates are assessed. The results show that, for the actual operational conditions of the gas boosting station, the exergy efficiencies are 76.1% and 73.9% in the hot and cold seasons, respectively. Moreover, the energy analysis at partial load reveals that the SFC varies from 0.285 kg/kWh to 0.302 kg/kWh, respectively, in maximum and minimum ambient temperatures. The exergoeconomic analysis along with the exergoenvironmental analysis shows that the total cost rate of gas boosting stations in hot and cold ambient conditions is 7390 US$/h and 8070 US$/h, respectively, with more than 60% related to the environmental impact. In this system, the highest exergoeconomic factor is attributed to the centrifugal gas compressor at 40.9%‐44.2% and the lowest to the air cooler at 0.030%‐0.036%, depending on the ambient temperature, which specifies the balance between capital cost and the cost of exergy destruction. The cost rate of the exergy destruction is more pronounced in the combustion chamber, and the overall cost rate of the exergy destruction can be improved significantly by increasing turbine inlet temperature which needs additional investment cost for the system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».