Thermo-economic analysis of a new dual expansion geothermal-LNG cold energy based on multi-generation system with green hydrogen generation
Notice bibliographique
Résumé
This study carries out an original thermoeconomic assessment of a hybrid energy system that mixes modified geothermal technology with LNG cold energy to produce sustainable hydrogen. The innovative configuration uses three main parts: a geothermal plant that works in a special way and uses hydraulics instead of usual expansion valves, a water-powered PEM electrolysis plant from a dual-effect desalination facility, and an LNG unit for converting cold energy. Thorough assessments prove that the system has superior technical features, saving 67.4 % of energy and 38.7 % of exergy, as well as producing electricity with 11.01 % efficiency. There is a total of 2.18 MW of exergy destruction, where the desalination part is responsible for approximately half, and the facility remains profitable at $0.021 per kWh by spending $2.02 million a year on operations. Parametric results indicate that increasing the geothermal turbine inlet pressure does not change the exergy efficiency by much and only increases water productivity, while pumping LNG at 70 bar improves all the system’s performance. With these changes, the coefficient of performance goes up to 0.29 and each of the aforementioned efficiencies rises, proving that the solution offered here is practical.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».