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Enregistrement W4389541175 · doi:10.17118/11143/20845

Blending of hydrogen into a natural gas distribution pipeline in BritishColumbia through a tee junction for reducing GHG emissions

2023· article· en· W4389541175 sur OpenAlexaff
Arash J. Khabbazi, Mojtaba Zabihi, Ri Li, Matthew Hill, Vincent Chou, John A. Quinn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasNatural gasPipeline (software)Environmental scienceHydrogenNatural (archaeology)Waste managementComputer scienceEngineeringGeologyGeographyChemistryArchaeologyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Integrating renewable hydrogen into the existing natural gas infrastructure network can reduce greenhouse gas (GHG) emissions and enhance electricity storage efficiency. To ensure a functional and durable network, attaining homogeneous mixing as quickly as possible is crucial. This study employs CFD analysis to evaluate hydrogen and methane mixing homogeneity in a pipeline with a vertical top-side Tee junction. The coefficient of variation (CoV) of hydrogen mole fraction is analyzed along cross-sectional slices of a distribution pressure (DP) pipe where the ideal gas law is applicable due to low pressures. The findings reveal that reducing the diameter of the side pipe while maintaining the main pipe diameter results in a shorter mixing homogeneity length due to enhanced side flow jet penetration and increased diffusion. Notably, a sharp drop in the CoV figure is evidenced when reducing the side pipe from NPS 1.25 to NPS 1.0, leading to a substantial decrease in the mixing homogeneity length from 143 main pipe diameters from the branch center to 38 diameters.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,541

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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