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Enregistrement W4386496787 · doi:10.1177/0309524x231194639

Integrated simulation-based calibration and sensitivity analysis of a compressed air energy storage system

2023· article· en· W4386496787 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWind Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressed air energy storageSobol sequencePython (programming language)Sensitivity (control systems)Modular designEnergy storageMonte Carlo methodGreenhouse gasWind powerSimulationProcess engineeringEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringElectronic engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind energy systems show tremendous potential toward the reduction of greenhouse gas (GHG) emissions; however, the rate of generation of this mode of clean energy remains predominantly intermittent, since it is produced by constantly changing natural drivers, such as wind availability and wind velocity. In this work, a novel framework is proposed which combines a modular process simulator, and a Python environment, to calibrate the operation, and perform a sensitivity analysis of a compressed air energy storage system (CAES) system. Six operational variables are identified via various Monte-Carlo simulations, and a SOBOL analysis of the results highlight three key variables that significantly influence the two primary outputs of a CAES system: the LCOE and the exergy destroyed. Our results successfully identify two novel design metrics that can inform D-CAES design and optimization, for future simulation and experimental works targeted toward wind energy capture and storage.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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