Energetic and techno-economic analysis of harvesting energy from low-grade heat by thermo-osmotic energy conversion
Notice bibliographique
Résumé
Low grade heat (LGH) is an abundant source of energy that can be harvested to produce electricity. Several technologies have been developed and investigated to convert LGH to electricity such us thermoelectric generators and organic cycle. Recently, thermo-osmotic energy conversion (TOEC) has been introduced as a potential technology to convert LGH to energy. However, a handful number of works has deeply investigated the theoretical aspect of the process as well as no study has performed a technoeconomic analysis to assess its viability. In the current work, we aim to investigate the viability of TOEC in harvesting electricity from LGH. First, we developed the expressions of the maximum theoretical power density, PD max , and specific energy of TOEC. Then, we investigated the impact of the type of the working fluid as well as the water recovery ratio of the TOEC nanoporous membrane. Theoretical metrics shows that very high-power density ( PD max > 800 W m −2 ) and extractable energy (2.2 kWh m −3 ) are achievable under ideal conditions. However, the results under real conditions showed that the produced energy is not high enough to prove the viability of TOEC(≤ 0.09 kWh m −3 ). In the ideal case, the low produced energy is mainly attributed to low applied pressure, which limits the extractable power. The techno-economic analysis showed, at optimum conditions, that TOEC has a levelized cost of energy LCOE = $0.66/kWh, which is relatively higher than other technologies. Finally, pathways towards TOEC economic feasibility have been discussed to face the challenges that prevent the implementation of a promising and sustainable renewable energy source.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».