Waste Heat and Sorption Technology: A Pathway to Decarbonize District Energy
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Notice bibliographique
Résumé
More than 50% of urban greenhouse gas emissions come from building heating and cooling.Currently, these demands are met using high-grade energy sources like natural gas boilers, oil-fired heating systems, and electric heaters/heat pumps, while abundant low-grade heat from distributed energy resources (DERs) remains underutilized.Secure decarbonization of the grid necessitates a diverse mix of technologies.Waste-heat-driven sorption technology, offering significant potential for cooling, heat pumping, low-grade heat upgrading, and thermal energy storage, is a key solution.Sorption technology boasts several advantages over traditional methods: it harnesses various, often freely available, heat sources like solar thermal, geothermal, and waste heat from power generation or industrial facilities and data centers; reduces electricity dependence, thereby lowering costs and emissions; and operates reliably without harmful materials, chemical refrigerants, moving parts, or rare-earth minerals.District energy networks are crucial for achieving a fully sustainable future due to their flexibility in integrating various renewable sources to heat and cool buildings in densely populated urban centers.However, this transition faces challenges such as the intermittency of renewable energy and the integration of waste heat from diverse sources, including oil/gas, bioenergy, and industrial facilities, which are often located in rural areas and discharged in large amounts to the environment.This talk will provide a comprehensive 'cradle-to-grave' overview of the challenges facing the decarbonization of district energy networks, emphasizing the importance of waste heat utilization.It will cover emerging waste-heat-driven heating, cooling, and storage technologies, the hurdles to their commercialization, and their crucial role in decarbonizing buildings, district energy systems, and energy grids.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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