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Enregistrement W4402990709 · doi:10.5772/intechopen.1006907

Simulation and Parametric Sensitivity Study of Recovered Waste Heat for Gas Processing Carbon Capture Unit

2024· book-chapter· en· W4402990709 sur OpenAlexfundno aff
Tianci Li, Congning Yang, Teerawat Sema, Christine W. Chan, Paitoon Tontiwachwuthikul

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésUnit (ring theory)Sensitivity (control systems)Parametric statisticsWaste managementEnvironmental scienceProcess engineeringCarbon fibersMaterials scienceEngineeringMathematicsComposite materialStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study developed the presented process simulation based on the design parameters of typical gas plant CCS units in North America. Since the recovered waste heat technology is a new commercial design in solvent regeneration processes, the parametric sensitivity study could provide several detailed optimization methods for further operations. The parametric analysis was conducted by varying MEA concentration (5–7.5 M), the inlet temperature of rich solvent (105–110°C) and reboiler temperature (122–127°C). Additionally, this study developed two split-flow process configurations based on the existing columns and operational conditions. The application of a split-flow configuration with the proper solvent concentration has the potential to save up to 40% of energy costs. The work also evaluated the factors that influence overall capture performance such as column size, type of amine and solvent flow rate. It is promising that the split-flow process configuration and solvent concentration are two potential optimization routes for further practical operations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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