Energetic optimization considering a generalization of the ecological criterion in traditional simple-cycle and combined cycle power plants

环境科学 简单(哲学) 生产(经济) 数学
作者
S. Levario-Medina,G. Valencia-Ortega,M. A. Barranco-Jiménez
出处
期刊:arXiv: Applied Physics 被引量:2
标识
DOI:10.1515/jnet-2019-0088
摘要

The fundamental issue in the energetic performance of power plants, working both as traditional fuel engines and as combined cycle turbine (gas-steam), lies in quantifying the internal irreversibilities which are associated with the working substance operating in cycles. The purpose of several irreversible energy converter models is to find objective thermodynamic functions that determine operation modes for real thermal engines and at the same time study the trade off between energy losses per cycle and the useful energy. As those objective functions, we focus our attention on a generalization of the so-called ecological function in terms of an $\epsilon$--parameter that depends on the particular heat transfer law used in the irreversible heat engine model. In this work, we mathematically describe the configuration space of an irreversible Curzon-Ahlborn type model. The above allows to determine the optimal relations between the model parameters so that a power plant operates in physically accessible regions, taking into account internal irreversibilities, introduced in two different ways (additively and multiplicatively). In addition, we establish the conditions that the $\epsilon$--parameter must fulfill for the energy converter works in an optimal region between maximum power output and maximum efficiency points.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大力若烟完成签到,获得积分10
1秒前
烂漫的汲完成签到,获得积分10
1秒前
麦麦完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
Dalia完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
魔力巴啦啦完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
文艺发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
小蘑菇应助魂断红颜采纳,获得10
8秒前
123发布了新的文献求助10
8秒前
三百一十四完成签到 ,获得积分10
9秒前
田様应助板烧猫腿堡采纳,获得10
9秒前
彭于晏应助专注思远采纳,获得10
10秒前
11秒前
jingyu完成签到,获得积分10
13秒前
Yochamme发布了新的文献求助10
14秒前
云馨完成签到,获得积分10
14秒前
舒心凡应助陶醉的手套采纳,获得70
14秒前
15秒前
emzdrm发布了新的文献求助10
17秒前
bingcha990完成签到,获得积分10
18秒前
wolf完成签到,获得积分10
20秒前
dddd完成签到 ,获得积分10
20秒前
lpp_完成签到 ,获得积分10
21秒前
KU完成签到,获得积分10
21秒前
lu完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
24秒前
24秒前
HollidayLee完成签到,获得积分10
27秒前
Arroance关注了科研通微信公众号
27秒前
归尘发布了新的文献求助10
28秒前
小古发布了新的文献求助10
28秒前
科研通AI6应助刘隽轩采纳,获得10
29秒前
29秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Process Plant Design for Chemical Engineers 400
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Signals, Systems, and Signal Processing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5613528
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4698701
关于积分的说明 14898717
捐赠科研通 4736582
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2547083
邀请新用户注册赠送积分活动 1511026
关于科研通互助平台的介绍 1473566