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Enregistrement W4386953187 · doi:10.1115/omae2023-106209

Energy Storage and Direct Air Carbon Capture Solution for Offshore Sources of Energy

2023· article· en· W4386953187 sur OpenAlexaffabout
G. Hands, K. Kh. Truong, Yvan Unico, Areeb Ashar, Ali Al-Saiedy, Roman Shor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyGreenhouse gasEnvironmental scienceOffshore wind powerCarbon capture and storage (timeline)TurbineEnergy storageWind powerPayback periodSubmarine pipelineCarbon dioxideEnvironmental engineeringMarine engineeringMeteorologyProcess engineeringEngineeringClimate changeMechanical engineeringElectrical engineeringPower (physics)Production (economics)OceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Power intermittency associated with many forms of renewable energy has been a significant challenge to overcome since its increased contribution to our grids. Additionally, the global climate crisis driven by increased greenhouse gasses in the atmosphere has driven innovations into Direct Air Capture (DAC) technology which removes carbon dioxide directly from the air. The present report outlines a theoretical design for an offshore energy storage system which seeks to provide solutions to both of these challenges in a consolidated system. The proposed system involves a motorized cable system built around an offshore wind turbine. Attached to the cable is a series of air balloons or “gondolas”. During times of excess energy production by the turbine, these gondolas are driven to a depth of 400 meters below the ocean surface. When energy demand increases, gondolas are released back up to the surface wherein a net upwards buoyant force recovers a portion of the energy input. Additionally, at maximum depth, hydrostatic pressure is large enough to condense the carbon dioxide content in the air, and the system is designed to separate and store it. Iterative analysis indicates a system efficiency of 92.83% with a storage capability of 16.29MWh and a carbon recovery rate of 17.95 kg per cycle. Through cost analysis, the NPV of the system is found to vary dependent on implementation location and governmental incentives for a set payback period, ranging between $1.1 million and $3.1 million across Vancouver, Canada and Oslo, Norway. This technology has the potential to be very competitive with conventional Battery Energy Storage Systems (BESS) and Flywheel Energy Storage Systems (FESS). In addition to this system design, our team has designed and will construct a prototype for one gondola which is planned to be field tested in the Summer of 2023.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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