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Enregistrement W4311816559 · doi:10.1002/ese3.1371

Natural gas‐fueled multigeneration for reducing environmental effects of brine and increasing product diversity: Thermodynamic and economic analyses

2022· article· en· W4311816559 sur OpenAlexaff
M.A. Ehyaei, M. Kasaeian, Stéphane Abanades, Armin Razmjoo, Hamed Afshari, Marc A. Rosen, Biplab Das

Notice bibliographique

RevueEnergy Science & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyBrineEnvironmental scienceWaste managementLife-cycle assessmentProcess engineeringEnvironmental engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Water scarcity threatens human life and it is likely to be a main concern in the next century. In this work, a novel multigeneration system (MGS) is introduced and assessed with energy, exergy, and economic analyses. This MGS includes a gas cycle, multieffect distillation, an absorption refrigeration cycle, a heat recovery steam generator, and electrodialysis. Electrodialysis is integrated into this configuration to produce sodium hydroxide and hydrogen chloride from brine to prevent its release to the environment with harmful impacts. The other products are electricity, cooling, and demineralized water. For the evaluation of the proposed system, one computer code is provided in engineering equation solver software. For physical properties calculation, the library of this software is used. The MGS produces 614.7 GWh of electrical energy, 87.44 GWh of cooling, 12.47 million m3 of demineralized water, and 0.092 and 0.084 billion kg of sodium hydroxide and hydrogen chloride over a year. Energy and exergy evaluations demonstrate that the MGS energy and exergy efficiencies are 31.3% and 18.7%, respectively. The highest and lowest value of exergy destruction rate is associated with the combustion chamber and pump, respectively. The economic evaluation indicates that the net present value of this proposed system is 3.8 billion US$, while the internal rate of return and payback period, respectively, are 0.49 and 2.1 years.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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