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Enregistrement W4414642318 · doi:10.32920/30251581

Energy, Exergy and Economic (3E) Analyses of Thermal Power Energy Systems for a Micro-Scale Community in Okotoks, Alberta, Canada

2025· preprint· en· W4414642318 sur OpenAlexaboutno aff
Roshaan Mudasar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayback periodExergyElectricity generationRenewable energyCost of electricity by sourceOrganic Rankine cycleWork (physics)Energy consumptionElectricityEnergy conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic Rankine cycles (ORC) along with renewable energy are an energy solution for a community. The promising features are its modular nature and less dependency on the main grid. Such system is studied to understand the fulfilment of year-round energy needs like district heating, district cooling, and domestic hot water. Solar energy is utilised to run the ORC to generate the required power and cogenerate heat. ORC is also combined with the heat pump (HP) cycle and absorption refrigeration cycle (ARC) to make a comparison for better thermal performance. The prime objective of the study is to achieve power sufficiency where power generation meets the power consumption requirements. The combined cooling, heating, and power generation (CCHP) system is studied based on energy, exergy, and financial analyses for a regional community called Drake Landing Solar Community (DLSC) in Okotoks, Alberta, Canada. For an ORC-ARC system, the annual net work output is 71313 kWh compared to an ORC-HP system, which resulted in 15773 kWh. The levelized cost of electricity is 2.5 US$/kWh for the ORC-ARC system, whereas this cost is 11.55 US$/kWh for the ORC-HP system. The simple payback period is shorter for the ORC-ARC system at 19.7 years, and the discounted payback period is 37.5 years. Results revealed that the ORC-ARC system is a preferred choice to fulfil summer and winter energy requirements for a small community like DLSC.

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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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