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Enregistrement W4367672308 · doi:10.1016/j.applthermaleng.2023.120656

Thermo-economic assessment and optimization of a multigeneration system powered by geothermal and solar energy

2023· article· en· W4367672308 sur OpenAlexaff
Mahmoud Mohammadi, Alireza Mahmoudan, Pedram Nojedehi, Siamak Hoseinzadeh, Mani Fathali, Davide Astiaso Garcia

Notice bibliographique

RevueApplied Thermal Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyProcess engineeringOrganic Rankine cycleExergy efficiencyEngineeringRefrigerationGeothermal gradientRenewable energyEnvironmental scienceAbsorption refrigeratorCogenerationGeothermal energyWaste managementEnvironmental engineeringElectricity generationWaste heatMechanical engineeringElectrical engineeringThermodynamicsHeat exchanger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations65
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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