Waste heat recovery of industrial exhaust gas : study of variable powerejector cooling systems
Notice bibliographique
Résumé
Large quantities of energy are wasted in the form of heat. For a given waste energy source, when its temperature is high enough, a desirable recovery strategy is a first Organic Rankine Cycle (ORC) stage for electricity production, followed by using the remaining available energy, at lower temperature, for either building heating in winter or building cooling in summer. Thermal cooling can be achieved with an ejector cycle. However, a single ejector having a fixed geometry does not have the flexibility to follow the variation of the building cooling load, especially if the outside temperature, and thus the condensing pressure, fluctuates. The proposed solution is to use multi-ejector blocks, designed to handle the changing conditions. This theoretical study used a thermodynamic model built with Python that allowed to model the different multi-ejector design. The first multi-ejector block is one of scaled ejectors designed to provide cooling at the same condensing pressure. The second is the use of different geometry ejectors designed to handle variable condensing pressures. This study explores a range of operating conditions that could be obtained by using waste heat or heat of renewable sources. The simulations were done for a cycle with R-600a, a natural refrigerant showing the potential to provide high system flexibility. The results show that for fixed operating pressures with variable cooling load requirements, the simultaneous use of scaled ejectors would be preferred over the use of different geometry ejectors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».