On the Modular Design Application for the Gas Turbine Sector: A Performance Optimization Approach in the Context of Industry 4.0
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Production changes enabled by Industry 4.0 (I4.0) allow industries to respond to customer needs in a much more precise and agile manner. It also permits companies to focus on the development of sustainable and more efficient solutions. The energy sector is still lacking progress in this context, however, and the implementation of I4.0 and modularity could help to solve such issues. The present research study contributes to addressing the research gap in I4.0 implementation in the Gas Turbine (GT) sector by developing a design application for modular GT configuration. The main objective of the developed modular design application (MDA) is to facilitate the relationship between customer and engineer by providing an accessible application (program), including pre-designed heat cycles (HCs), that proposes optimized modular solutions, according to customer requirements, using simulation. Indeed, this study presents the functioning of the novel application, the different deployed components and their variables, such as the compressor efficiency, heat exchangers, or turbine stages, and the decision variable, e.g., the costs of generated energy. Simulations and comparisons using reported HCs in the literature have been performed to validate the accuracy of the simulation processes. Finally, a study case is presented, placing the MDA in an industrial context to illustrate its benefits and to provide solutions for GT modularity. It is concluded that the developed MDA correctly simulates HCs and enables a first step towards modular HC design. Indeed, the proposed MDA architecture allows for continuous improvement and expansion, e.g., by the addition of HC-related components or the integration of different entry variables, such as the company’s financial scope, world location, desired power, and available components.
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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