Performance Analysis of an Irreversible Regenerative Brayton Cycle Based on Ecological Optimization Criterion
Notice bibliographique
Résumé
An ecological optimization along with a detailed parametric analysis of an irreversible regenerative Brayton cycle with finite heat capacity of external reservoirs have been carried out. The external irreversibilities due to finite temperature difference and internal irreversibilities due to fluid friction losses in compressor / turbine, regenerative heat loss, pressure loss are included in the analysis. Ecological function is thermodynamically optimized which is defined as the power output minus the product of environment temperature and entropy generation rate. A detailed analysis shows that the ecological function and corresponding power output / thermal efficiency can be maximized with judicious selection of parameters such as efficiency of turbine and compressor, effectiveness of various heat exchangers, heat source inlet temperature, pressure drop recovery coefficients and heat capacitance rate of the working fluid. It is found that the regenerative effectiveness is more prominent for maximum ecological function and corresponding thermal efficiency while cold side effectiveness is dominant factor for corresponding power output. It is also found that the effect of turbine efficiency (ηt) is more than the compressor efficiency (ηc) on the thermodynamic performance of an irreversible regenerative Brayton heat engine cycle. The model analyzed in this paper gives lower values of various performance parameters as expected and replicates the results of an irreversible regenerative Brayton cycle model discussed in the literature at pressure recovery coefficients of α1=α2=1.
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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 ».