Thermo-economic assessment and optimization of a multigeneration system powered by geothermal and solar energy
Notice bibliographique
Résumé
A novel multigeneration system using dual renewable energy sources (i.e., geothermal and solar) is introduced, analyzed, and optimized. The integration of a geothermal line, a solar tower, a steam Rankine cycle, two organic Rankine cycles, an ejector refrigeration cycle, a thermoelectric generator unit, and a reverse osmosis subsystem forms the entire system. The outputs of this energy-conversion system are heating load, cooling load, electricity, and freshwater. Regarding methodology, the energy, exergy, and exergoeconomic approaches are implemented to assess the system from thermodynamic and economic viewpoints. Moreover, an optimization process based on exergy efficiency and the total unit cost of products is executed to determine the system’s optimal decision variables. The results obtained from the optimization process show that the proposed system is able to achieve 25.4% exergy efficiency and 34.1 $/GJ total unit cost of products, exhibiting 48% and 43% improvement compared to a base case study. Furthermore, the methodology is demonstrated on a case study where the system operates at its optimum condition in a specific location. Having monthly average values of direct normal irradiation for this spot, the average hourly performance of the system is evaluated for each month. Based on the obtained results, the minimum and maximum freshwater production rates are 3.06 kg/s and 3.84 kg/s, respectively. It can be estimated that a range of 1224 to 1536 individuals, varying from month to month, can receive the produced freshwater.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».