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Enregistrement W4389541295 · doi:10.17118/11143/20829

R718+r717 high temperature cascade heat pump with liquid injection invapor compression processes

2023· article· en· W4389541295 sur OpenAlexafffund
Seyed Mojtaba Hosseinnia, Sébastien Poncet, Hakim Nesreddine, Dominique Monney

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Resources CanadaHydro-QuébecUniversité de Sherbrooke
Mots-clésCascadeMaterials scienceCompression (physics)Vapor-compression refrigerationHeat pumpThermodynamicsComposite materialGas compressorChemistryRefrigerantHeat exchangerChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: High temperature cascade heat pumps (HTCHP) with water, aka R718, at the high stage (HS) and ammonia, aka R717, at the low stage (LS) exhibit a great potential to satisfy both industrial heating and cooling demands while mitigating the global warming issue via industrial decarbonation/electrification as both refrigerants have extremely low global warming potential. In this study, a HTCHP with R718+R717 as HS/LS pair is proposed, and the thermodynamic analysis of the cycle is presented. Liquid refrigerant injection into the compression processes is the key factor in desuperheating the compression discharge temperature in both high and low stages. Additionally, the proposed cycle can benefit from low grade waste heat and renewable energy sources such as geothermal/ground/solar source in the form of heat recovery for heating the R717 evaporator. Coefficient of performance (COP), volumetric heating capacity (VHC), and COP×VHC maps at different cascade temperature lifts are also presented. The obtained results reveal that at a cascade temperature lift of 180°C (from Teva,R717 = -10°C to Tcon,R718 = 170°C), the cascade cycle can satisfy a 1 MW high temperature heating load with a COP of 1.35 where 438.6 kW cooling load can be delivered at -10°C.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,418

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentoui

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