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Enregistrement W4412700058 · doi:10.11159/ffhmt25.148

Process Level Investigation of the Flue Gas Latent Heat Recovery Using a Condensing Heat Exchanger in a Biomass-Fired Boiler

2025· article· en· W4412700058 sur OpenAlexvenueno aff
Zaina Abrahams, Leon Malan, Pieter Rousseau

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoiler (water heating)Flue gasHeat exchangerEnvironmental scienceWaste managementWaste heat recovery unitHeat recovery ventilationLatent heatProcess engineeringNuclear engineeringThermodynamicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass-fired boilers offer an alternative to the use of fossil fuels.The relatively high moisture content in biomass fuels results in the flue gas containing a large amount of water vapour following the combustion process within the boiler.Unused latent heat in the water vapour decreases the overall boiler efficiency.One way to recover some of the lost latent heat is to condense the moisture out of the flue gas stream.The condensation process is a complex combined heat and mass transfer process, in which the flue gas can be considered a mixture of water vapour and non-condensable (NC) gases.The presence of NC gases has proven to inhibit the condensation heat and mass transfer rate [1].Furthermore, the mass transfer results in a decrease in the water vapour content which causes a corresponding reduction in the partial pressure and saturation temperature of the flue gas.This can result in large variations in the water vapour volume, heat transfer coefficient, and specific heat capacity of the flue gas along the flow path [2].Many researchers have used variations of the Colburn-Hougen method [3] to model the flue gas condensation process for different applications.Rczka and Wjs [4] conducted a study comparing a modified Colburn-Hougen model and the VDI algorithm [5].This was used to model a flue gas condensing heat exchanger within a 900 MWe coal-fired boiler.They considered the VDI algorithm to be the preferred method as it accounts more accurately for mass transfer.In this research, a steady-state, one-dimensional thermofluid process model of a flue gas condensing heat exchanger is developed using the VDI algorithm.It is integrated within an existing whole-boiler process model firing sugarcane bagasse, developed by Rousseau et al. [6] for an operating John Thompson boiler with a maximum continuous rating of 29 kg/s of steam at 3 MPa and 400C.This is used to evaluate the impact of the heat exchanger on important boiler process parameters, including the flue gas latent heat recovery and overall improvement in boiler efficiency.Perspectives on the technical feasibility and design decisions for prototype development of the flue gas condensing heat exchanger are provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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