Design and Investigation of a Dynamic Auto-Adjusting Ejector for the MED-TVC Desalination System Driven by Solar Energy
Notice bibliographique
Résumé
Ejectors have been widely used in multi-effect distillation, thermal vapor compression (MED-TVC) desalination systems due to their simple structures and low energy consumption. However, traditional fixed geometry ejectors fail to operate under unstable working conditions driven by solar energy. Herein, a dynamic auto-adjusting ejector, equipped with a needle at the nozzle throat, is proposed to improve the ejector's performance under changeable operating conditions. A two-dimensional computational fluid dynamics (CFD) model is built to analyze the performance and flow field of the ejector. It is found that the achievable entrainment ratio gradually increases as the needle approaches the nozzle, and the entrainment ratio of the ejector is relatively stable, varying slightly between 1.1-1.2 when the primary pressure changes from 2.5 to 4 bar. Besides, the performance comparison between the proposed ejector and the traditional ejector is studied under the same primary pressure range. The entrainment ratio of the designed ejector was 1.6 times higher than that of the conventional ejector at a primary pressure of 2.5 bar. Furthermore, the average entrainment ratio of the designed ejector is 1.14, as compared to 0.84 for the traditional ejector. Overall, the proposed auto-adjusting ejector could be potentially used in MED-TVC desalination systems under variable conditions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».