Techno-economic feasibility assessment of parabolic trough solar collector in concentrated solar power plants using various heat transfer fluids
Notice bibliographique
Résumé
The selection of appropriate Heat Transfer Fluids (HTFs) for Concentrated Solar Power (CSP) plants is critical for optimizing performance, economic viability, and environmental sustainability. This study systematically assesses the technical, economic, and environmental feasibility of CSP plants using various HTFs in Benin City, Nigeria, through simulations conducted with the System Advisor Model (SAM). We compare the performance, financial, and environmental metrics of 30 MW and 60 MW CSP plants utilizing seven HTFs, including HITEC Solar Salt, HITEC XL, Therminol 59, Therminol 66, Pressurized Water, CALORIA HT 43, and Therminol VP-1. For the 30 MW plant, HITEC Solar Salt delivered the highest annual energy output of 103,957,136 kWh-e and a capacity factor of 44.0 %, despite having a higher Levelized Cost of Energy (LCOE) of $0.11/kWh. Conversely, Pressurized Water exhibited the lowest LCOE at $0.108/kWh, indicating a trade-off between cost and performance. Notably, HITEC Solar Salt demonstrated superior economic performance in key metrics, achieving the highest Net Present Value ($17,907,220) and Internal Rate of Return (7.64 %). In contrast, the 60 MW plant simulations revealed CALORIA HT 43 as the most favorable HTF, yielding the best annual AC energy output of 130,105,432 kWh-e and the lowest LCOE of $0.10/kWh, although it necessitated additional energy for freeze protection. Environmental impact analysis revealed that CSP plants using these HTFs emit significantly less CO₂ compared to fossil fuel-based plants, with annual emissions ranging from 1887 to 2602 tons for 30 MW and 60 MW plants, respectively. These findings suggest that while a 30 MW CSP plant may be suitable for HTFs like HITEC Solar Salt and Therminol fluids, larger capacity CSP plants (60 MW) are better suited for Benin City's meteorological conditions, with CALORIA HT 43 standing out in terms of performance, economic, and environmental metrics. This research contributes to the understanding of HTF selection in CSP systems, providing insights for optimizing renewable energy solutions in Nigeria and similar climates.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».