MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396810208 · doi:10.1186/s40517-024-00293-7

Exergoeconomic evaluation and multi-objective optimization of a novel geothermal-driven zero-emission system for cooling, electricity, and hydrogen production: capable of working with low-temperature resources

2024· article· en· W4396810208 sur OpenAlexaff
Hamid‐Reza Bahrami, Marc A. Rosen

Notice bibliographique

RevueGeothermal Energy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientHydrogen productionElectricityProduction (economics)Zero emissionProcess engineeringEnvironmental scienceZero (linguistics)Computer scienceHydrogenWaste managementEngineeringChemistryPhysicsElectrical engineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geothermal energy is an abundant natural resource in many regions around the world. However, in some areas, the temperature of the geothermal energy resource is too low to be efficiently harvested. Organic Rankine cycles (ORCs) are known for recovering heat from low-temperature resources and generating electricity. Furthermore, half-effect absorption chillers (HEACs) are designed to produce cooling with low-temperature resources. This study proposes a novel configuration that utilizes an ORC for electricity generation, a HEAC for cooling production, and a PEM electrolysis system to produce hydrogen. The power section consists of two turbines, one driven by the vapor produced from the geothermal flow expansion, which powers the PEM section, while the other turbine in the ORC is used to drive pumps and electricity production. First, the system is thermoeconomically analyzed for an initial set of inputs. Then, various parameters are analyzed to determine their influences on system performance. The analyses reveal that the system can work with geothermal source temperatures as low as 80 °C, but the exergy and energy (thermal) efficiencies decrease to around 17% under the base settings. Furthermore, the system is capable of working with resource temperatures up to 170 °C. Ten parameters are found to affect the system’s efficiency and effectiveness. To optimize the system, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) is implemented to find the optimum conditions. The objective functions are exergy efficiency and unit polygeneration cost (UPGC), which can conflict. The optimization shows that the exergy efficiency of the system can reach 48% in the optimal conditions (for a heat source temperature of 112 °C and a mass flow rate of geothermal fluid of 44 kg/s), with a hydrogen production rate of 1.1 kg/h.

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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeothermal EnergyMême sujetThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling SystemsTravaux en français237 207