Two-Objective Optimization of a Cogeneration System Based on a Gas Turbine Integrated with Solar-Assisted Rankine and Absorption Refrigeration Cycles
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigates a cogeneration system based on a gas turbine, integrated with a Rankine cycle and an absorption refrigeration cycle, considering energy and exergy perspectives. The fuel used in the gas turbine’s combustion chamber is obtained through biomass gasification, specifically using wood as the biomass fuel. To enhance the system’s performance, solar energy is utilized to preheat the working fluid in the Rankine cycle, reducing the energy required in the heat recovery steam generator. Additionally, an absorption refrigeration cycle is incorporated to recover waste heat from exhaust gases and improve the plant’s exergy efficiency. A two-objective optimization is conducted to determine the optimal operating conditions of the proposed system, considering exergy efficiency and carbon dioxide emission index as criteria. The case study reveals that the gasifier and combustion chamber contribute the most to system irreversibility, accounting for 46.7% and 22.9% of the total exergy destruction rate, respectively. A parametric study is performed to assess the impact of compression ratio, turbine bleed steam pressure, gas turbine inlet temperature, and solar share (the ratio of energy received by solar collectors to biomass fuel input energy) on system performance. The findings demonstrate that maximum energy and exergy efficiencies of the power generation system are achieved at a pressure ratio of 10. Furthermore, a 1% reduction in the gas turbine’s compression pressure ratio can be compensated by a 9.3% increase in the solar share within the steam Rankine cycle.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».