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Enregistrement W4413350908 · doi:10.1115/1.4069489

Integrating Turbine Blade Cooling With Exhaust Gas Recirculation for Enhanced Carbon Capture in Combined Cycle Gas Turbine

2025· article· en· W4413350908 sur OpenAlexaff
Abhishek Dubey, Antoine Verhaeghe, Ward De Paepe, Alessandro Sorce

Notice bibliographique

RevueJournal of Turbomachinery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensOntario Power Generation
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésGas turbinesCombined cycleTurbine bladeBlade (archaeology)Environmental scienceExhaust gas recirculationTurbineExhaust gasIndustrial gasCarbon fibersMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringWaste managementComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we present the investigation toward the feasibility of turbine blade cooling using exhaust gas from the exhaust gas recirculation (EGR) in combined cycle gas turbine (CCGT) power plants for enhanced carbon capture (CC). The study has been performed due to the need to develop more economical solutions for carbon capture in current CCGTs during the transition toward net zero. Commercially mature CCGTs are the most efficient technology for power generation through fossil fuels and are widely used due to their higher flexibility, reliability, and lower emissions compared to other power generation technologies. Postcombustion CC offers a solution to reduce CO2 emissions from CCGTs. However, the low CO2 concentration in exhaust gas results in a high CC energy demand, leading to high operating costs (OPEX), and the large volumetric exhaust flowrate requires large CC equipment and, thus, high capital costs (CAPEX). Based on theoretical studies, it is generally accepted that EGR should be applied in the current CCGTs to reduce exhaust flow and increase its exhaust CO2 concentration. However, as EGR reduces oxygen concentration at the combustor inlet, the allowable recirculation of exhaust gas is limited by the minimum oxygen content required in the combustor to avoid flame instability and carbon monoxide emission. In this study, we explore an innovative approach that uses exhaust gas for cooling the turbine blade, referred to as exhaust gas cooling (EGC), as a potential solution for further increasing the CO2 concentration in the exhaust and reducing exhaust mass flow without impact on combustion, leading to smaller CC units and lower CC energy consumption in existing utility-scale CCGTs, which are currently cooled using compressor bleed air. An H-class Mitsubishi M701JAC power plant with three pressure level reheat bottoming cycle is modeled in wtemp (Web-Based Thermo-Economic Modular Program) software, a modular cycle analysis tool developed at the University of Genova. Carbon capture from the exhaust gas is performed using a monoethanolamine (MEA) CC unit, modeled in aspen plus v14. A fraction of recirculated exhaust gas, compressed by an auxiliary EGC compressor, is used for cooling the turbine blades and the remaining is mixed with inlet air before gas turbine intake. Simulations were performed while maintaining an oxygen concentration of 16% (by mol.) at the combustor inlet. The impact of EGR-based turbine cooling on CCGT full load performance is evaluated in terms of efficiency and CC plant penalty. Results showed that, compared to conventional EGR, for the same O2 fraction at the combustor inlet, replacing compressor bleed air with exhaust gas for turbine cooling can increase the EGR ratio from 0.35 to 0.40 and reduce the exhaust mass flow by 91.2 kg/s (14.4%) in an H-class CCGT, leading to an increase in CO2 exhaust concentration by 15.32%. As a result, the size of the CC columns and their heat consumption were slightly reduced. With EGC, the power plant efficiency also increased by around 2% mainly due to the use of exhaust gas with high specific heat for cooling. Therefore, the study demonstrates a novel concept that can be implemented in current CCGT power plants for enhanced carbon capture.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations0
Publié2025
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