Thermodynamic performances of an absorption diffusion refrigeration system, equipped with an ejector-compressor, using the thermal energy of the exhaust gases of cement kilns
Notice bibliographique
Résumé
The depletion and high cost of fossil energy sources are the main cause leading to the energy transition. Industrial processes are increasingly using renewable resources, and adapting the zero-waste policy, to improve their energy efficiency. This study investigates the thermodynamic performance of the diffusion absorption refrigeration (DAR) system, equipped with an ejector and a compressor. The system operates using the residual heat of the gases exiting the cement kiln chimneys, recovered from the high-performance heat exchangers. The system is modelled and optimized using the M2EP analysis method (mass, energy, exergy and performance) and the particle swarm optimization algorithm. The refrigeration machine generates cold by evaporating the strong solution of the H2O+NH3 mixture. Hydrogen circulates in the diffusion-absorption-compressor-ejector refrigerator circuit, facilitating the exchange between the evaporator and the absorber. A compressor and an ejector, placed between the evaporator and the absorber, increase the system pressure, therefore the coefficient of performance of the refrigeration machine. MATLAB and Excel software were used to solve the system of equations. The sensitivity of the model to variations in concentration, temperature and pressure was studied and analyzed. The results of this article serve as a decision-making tool for the installation of such a refrigeration system in a cement plant, to be able to valorize the gaseous waste generated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».