Numerical and experimental analysis of a diesel exhaust heat recovery system for intake air heating of remote Arctic underground mines
Notice bibliographique
Résumé
Remote mines operating in cold areas of Canada and other Arctic countries are often subjected to subfreezing temperatures that can get as low as -40°C. When those mines are underground, they need to heat their intake airflow up to a comfortable temperature for the adequate operation of machinery and personnel. Remote mines are also frequently not connected to the electrical power grid and need to depend on diesel generators to produce their electric power. As it has been demonstrated by several authors in literature, these commercial diesel generators consistently discard almost 70% of the total energy that is input as fuel. Such energy being neglected mostly in the form of heat through exhaust and other means. Knowing so much energy exists in the exhaust, usually in high grade, a system is proposed to recover thermal energy from the exhaust of the diesel generators, transport it and deliver it to the cold intake airflow of a remote underground mine. The overall alternative heating system is modeled analytically (with MATLAB) using real climate history data from a Canadian remote mine to evaluate its performance. Also, a pilot-test scale experimental setup is designed, constructed and tested and the heat exchanger utilized for intake air heating is further numerically modeled with computational fluid dynamics (using Ansys Fluent) to investigate its behavior in detail. Results from all the models created point to the system effectively recovering a significant part of the waste heat and delivering it to the cold airflow. It is also shown that due to the high temperature gradients created by the subfreezing temperatures the intake air heating unit holds the potential to deliver most of the recovered heat, with the exhaust heat recovery unit mostly driving the performance of the system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».