Using Thermoelectric Generators (TEGs) for Electric Power Generation from Waste Heat in Geothermal Plants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The application of Thermoelectric Generators for converting geothermal energy to electricity is investigated in this paper, considering the effects of various parameters on their efficiency. Using renewable energy is one of the latest solutions to tackle climate change, global warming, air pollution, the ozone layer hole, etc. In this regard, a thermoelectric generator (TEG), which is a device for converting heat energy to power, could be used in different renewable energy systems like solar or geothermal. Although their initial cost is lower than the other methods of converting thermal energy to electricity, their efficiency is lower than the most common techniques. Therefore, finding the optimum situation to increase the efficiency of combined devices with TEGs can increase the likelihood of using them in different industries. The parameters investigated in this paper were the temperature of the operating fluid in channels, the optimum mass flow rate, and the channel slope. The results have shown that with increasing temperature differences of the fluid in the channel, the efficiency of the designed system increased significantly. In addition, by increasing the mass flow rate of the operating fluid in the channel, power generation and the whole system efficiency increase up to a certain plateau value. Furthermore, the experimental results have proven that increasing the slope of the channel increased the amount of power generation but has not caused a noticeable change in their efficiency.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».