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Enregistrement W4226169936 · doi:10.22215/etd/2022-14871

Evaluation of High-Rise Building-Based Hydroelectric Systems for Improving Energy Efficiency at the Urban Scale

2022· dissertation· en· W4226169936 sur OpenAlexafffund
T Walker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésHydroelectricityCost of electricity by sourceElectricityPumped-storage hydroelectricityTurbineEnvironmental scienceElectricity generationEngineeringEnvironmental engineeringEfficient energy useCivil engineeringRenewable energyDistributed generationPower (physics)Electrical engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis assesses the potential benefits of implementing two alternative buildingbased hydroelectric technologies that have the capacity to improve energy efficiency at an urban scale.These technologies include a building-based hydroelectric system driven by wastewater, and the following two building-based hydroelectric energy storage systems: a pumped hydro system, and a gravity module system.An investigation is undertaken to analyze the techno-economic tradeoffs of each technology via the development of numerical models and their corresponding system scenarios.Results show that implementing a building-based wastewater hydroelectric system can offset the total annual pumping energy requirement by up to 36% regardless of the building's height, and that this system is cost effective when installed in buildings that have a minimum of 35 floors (roughly 105 m in height) and at least 47 units per floor.Regarding the two building-based hydroelectric energy storage systems, results show that the building-based gravity module system is capable of offering greater power capacity at a lower levelized electricity cost than the building-based pumped hydro system.The gravity module system can provide single-cycle storage capacities as high as 1,358 kWh in buildings that are 300 m tall.Moreover, this system, when used for energy storage purposes, has a lower levelized electricity cost than that of an equivalent lithium-ion battery system in all buildings exceeding 156 m in height.Nomenclature Symbols A Area of the base of the steel piston (m 2 ) 𝐶 𝑐 Capital cost ($) * 𝐶 𝑐𝑜 Capital cost of the concrete containment column ($)* 𝑐 𝑗 Annual operations and maintenance cost ($/yr) * 𝑐 𝐿𝐼𝐵𝑃 Annual variable system cost of lithium-ion battery plant ($/yr)* 𝑐 𝑚 Pump maintenance cost ($/MWh/yr)* 𝑐 𝑁𝐺𝑃𝑃 Annual variable system cost of natural gas power plant ($/yr)* 𝐶 𝑝 Capital cost of pumping system ($)* 𝑐 𝑝 Annual variable pump cost ($/yr)* 𝐶 𝑝𝑒 Capital cost of the penstock ($)* 𝐶 𝑟 Capital cost of pumped hydro reservoir ($)* 𝐶 𝑠 Capital cost of steel piston ($)* 𝐶 𝑠𝑒 Variable storage cost ($/kWh)* 𝐶 𝑡 Capital cost of turbine and electromechanical equipment ($)* 𝑐 𝑡 Annual variable turbine cost ($/yr)* 𝑑 Penstock diameter (m) 𝑑 𝑡𝑎𝑛𝑘 𝑜𝑢𝑡 Pipe diameter below the collection tank (m) 𝑑 𝑝𝑢𝑚𝑝 𝑃𝑍 Pipe diameter supplying pressure zone (m) 𝐸 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 Energy cycle capacity (i.e., energy stored over a single cycle) (kWh) 𝐸 𝑝 Pump energy consumption per time step (Wh) 𝐸 𝑝 𝑎𝑛𝑛𝑢𝑎𝑙 Annual pumping energy consumption (kWh) 𝐸 𝑝𝑢𝑚𝑝 (𝑡) Energy used by the pumping system (kWh) 𝐸 𝑡 Turbine energy generation per timestep (Wh) 𝐸 𝑡 𝑎𝑛𝑛𝑢𝑎𝑙 Annual turbine energy generation (kWh) 𝐸 𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛𝑒 (𝑡) Energy generated by the turbine-generator assembly (kWh) 𝑒 Pipe roughness (m) 𝑓 Friction factor 𝑓 𝑝𝑢𝑚𝑝 𝑃𝑍 (𝑡) Friction factor corresponding to pressure zone 𝑓 𝑡𝑎𝑛𝑘 𝑜𝑢𝑡 (𝑡) Friction factor corresponding to turbine system 𝑔 Gravitational constant (9.81 m 2 /s) H Equivalent gross head of water (m) ∆𝐻 𝑝 Total head for the pumping system (m) ∆𝐻 𝑝𝑢𝑚𝑝 (𝑡) Change in head of the pumping system (m) ∆𝐻 𝑝𝑢𝑚𝑝 𝑃𝑍 (𝑡) Change in head of pressure zone (m) ∆𝐻 𝑡 Total head for the turbine system (m) ∆𝐻 𝑡𝑢𝑟𝑏𝑖𝑛𝑒 Change in head of the turbine (m) 𝐻𝑅 Heat rate (GJ/kWh) 𝑖 Discount rate (%) 𝑗 Current year v 𝑘 Project Lifetime (yrs) L Length of penstock (m) msteel Mass of the steel piston (kg) mwater Mass of the volume of water equivalent to that of the steel piston (kg) ṁ Mass flow rate (kg/s) 𝑚̇𝑝 𝑢𝑚𝑝 𝑖𝑛 (𝑡) Mass flow rate of flow entering the building (kg/s) 𝑚̇𝑡 𝑎𝑛𝑘 𝑖𝑛 (𝑡) Mass flow rate of effluent entering the collection tank (kg/s) 𝑚̇𝑡 𝑎𝑛𝑘 𝑜𝑢𝑡 (𝑡) Mass flow rate of effluent exiting the collection tank (kg/s) 𝑁𝑠 Specific speed Chapter 2: Performance evaluation of a residential building-based hydroelectric system driven by wastewater .................

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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