Water desalination using waste heat recovery of thermal power plant in tropical climate; optimization by AI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of the current research is to address the pressing issue of water scarcity in Khuzestan Province, Iran, specifically targeting the Khorramshahr gas power plant. The proposed redesign incorporates a Multi-Effect Distillation (MED) unit with Thermal Vapor Compression (TVC) and dual-pressure heat recovery steam generators. This innovative system aims to optimize cost reduction, minimize CO 2 emissions, and maximize both net output power & energy efficiency, simultaneously. The optimization process is facilitated by artificial neural networks and genetic algorithms, utilizing EES and MATLAB software. Optimized system is projected to gain more average cost of 1,912.1 $/h, reflecting the investment required for the redesign and upgrades. Water production is expected to reach 64 kg/s, and the energy efficiency is anticipated to increase by more than 10 %. CO 2 emissions are forecasted to decrease by approximately 23 %. From exergy point of view, the exergy efficiency of the system has been enhanced from 31.1 % for the conventional state to 41.7 % as the best optimized case (10.6 % improvement). In the suggested system, outlet gas exergy, with an amount of 136.9 MW, is recovered. Finally, the net power output is set to rise by around 32 %, further enhancing the overall performance of the power plant.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle