Evaluation of Gas Turbine Outboard Bleed Air on Overall Engine Efficiency and CO2e Emission in Natural Gas Compressor Stations
Notice bibliographique
Résumé
Gas turbine (GT) engines employed in natural gas compressor stations operate in different modes depending on the power, turbine inlet temperature, and shaft speeds. These modes apply different sequencing of bleed valve opening on the air compressor side of the engine. Improper selection of the GT and the driven centrifugal gas compressor operating conditions can lead to larger bleed losses due to wider bleed valve openings. The bleed loss inevitably manifests itself in the form of higher overall heat rate of the GT and greater engine emission. It is, therefore, imperative to determine and understand the engine and process conditions that drive the GT to operate in these different modes. The ultimate objective is to operate the engine away from the inefficient modes by adjusting the driven gas compressor parameters as well as the overall station operating conditions (i.e., load sharing, control set points, etc.). This paper describes a methodology to couple the operating conditions of the gas compressor to the modes of GT bleed valve opening (and the subsequent air bleed rates) leading to identification of the operating parameters for optimal performance (i.e., best overall efficiency and minimum CO2e emission). A predictive tool is developed to quantify the overall efficiency loss as a result of the different bleed opening modes and map out the condition on the gas compressor characteristics. One year's worth of operating data taken from two different compressor stations on TransCanada Pipelines' Alberta system were used to demonstrate the methodology. The first station employs a GE-LM1600 gas turbine driving a Cooper Rolls-RFBB-30 centrifugal compressor. The second station employs a GE-LM-2500+ gas turbine driving NP PCL-800/N compressor. The analysis conclusively indicates that there are operating regions on the gas compressor maps where losses due to bleed valves are reduced and, hence, CO2 emissions are lowered, which presents an opportunity for operation optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».