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Enregistrement W4411679385 · doi:10.1016/j.tsep.2025.103807

Design and thermodynamic analysis of an advanced thermal system powered by solar and biomass sources

2025· article· en· W4411679385 sur OpenAlexaff
Çağrı Gökhan Türk, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueThermal Science and Engineering Progress · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Environmental scienceThermalSolar SystemProcess engineeringEngineering physicsNuclear engineeringAstrobiologyEngineeringThermodynamicsPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the design and comprehensive thermodynamic analysis of an advanced hybrid multigeneration energy system powered by solar and biomass resources, specifically utilizing milk permeate from the dairy industry as a renewable biogas feedstock. The proposed system integrates Brayton cycle (BC), steam Rankine cycle (SRC), organic Rankine cycle (ORC), and absorption cooling cycle, coupled with a proton exchange membrane electrolyzer for hydrogen production. Detailed steady-state simulations were conducted using the Aspen Plus to investigate the effects of key operating parameters on system performance. The results show that the integrated system achieves a maximum overall energy efficiency of 66.3% and exergy efficiency of 78.2%. In addition, the analysis reveals that increasing the biogas flow rate from 4500 kg/h to 6500 kg/h decreases energy efficiency from 66.21% to 66.01% and exergy efficiency from 61.3% to 58.1%. Raising the P5 pressure from 1500 kPa to 4500 kPa elevates net work rate output from 9987 kW to 13 819 kW and hydrogen production from 77.4 kg/h to 104.1 kg/h, while decreasing exergy efficiency from 60.3% to 50.7% due to enhanced irreversibilities. Additionally, increasing the T 20 high temperature from 750 K to 1100 K further improves exergy efficiency from 65.2% to 72.2%, this, in turn leads to a decline in hydrogen production decreasing from 71.1 kg/h to 67.4 kg/h.The findings underscore the system’s potential for integrating industrial waste valorization with renewable energy sources to enable efficient, flexible, and sustainable multigeneration, offering valuable contributions toward energy diversification, carbon emission reduction, and circular economy integration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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