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Enregistrement W4210272792 · doi:10.3390/en15031054

New Integrated Process for the Efficient Production of Methanol, Electrical Power, and Heating

2022· article· en· W4210272792 sur OpenAlexaff
Alireza Khatami Jouybari, Adrian Ilinca, Bahram Ghorbani

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyOrganic Rankine cycleMethanolThermal efficiencyChemistryDistillationExergy efficiencyWaste heat recovery unitHeat exchangerWaste managementMaterials scienceWaste heatThermodynamicsEngineeringChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a novel process is developed to cogenerate 4741 kg/h of methanol, 297.7 kW of electricity, and 35.73 ton/h of hot water, including a hydrogen purification system, an absorption–compression refrigeration cycle (ACRC), a regenerative Organic Rankine Cycle (ORC), and parabolic solar troughs. The heat produced in the methanol reactor is recovered in the ORC and ACRC. Parabolic solar troughs provide thermal power to the methanol distillation tower. Thermal efficiencies of the integrated structure and the liquid methanol production cycle are 78.14% and 60.91%, respectively. The process’s total exergy efficiency and irreversibility are 89.45% and 16.89 MW. The solar thermal collectors take the largest share of exergy destruction (34%), followed by heat exchangers (30%) and mixers (19%). Based on the sensitivity analysis, D17 (mixture of H2 and low-pressure fuel gas before separation) was the most influential stream affecting the performance of the process. With the temperature decline of stream D17 from −139 to −149 °C, the methanol production rate and the total thermal efficiency rose to 4741.2 kg/h and 61.02%, respectively. Moreover, the growth in the hydrogen content from 55% to 80% molar of the feed gas, the flow rate of liquid methanol, and the total exergy efficiency declined to 4487 kg/h and 86.05%.

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 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,178

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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