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J-GLOBAL ID：201702270436444219   整理番号：17A1432592

作業統合による最大回収可能な機械的エネルギーの予測:熱力学的モデル化と解析法【Powered by NICT】

Prediction of maximum recoverable mechanical energy via work integration: A thermodynamic modeling and analysis approach

著者 (2件)： Amini-Rankouhi Aida (Dept. of Chemical Engineering and Materials Science, Wayne State University, Detroit, MI, 48202) ,  Huang Yinlun (Dept. of Chemical Engineering and Materials Science, Wayne State University, Detroit, MI, 48202)
資料名： AIChE Journal (American Institute of Chemical Engineers)  (AIChE Journal (American Institute of Chemical Engineers))
巻： 63  号： 11  ページ： 4814-4826  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0337A  ISSN： 0001-1541  CODEN： AICEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 熱エネルギーと機械的エネルギーはプロセス工業で有意に消費されるエネルギーの二種の一般的な形態である。熱エネルギーは成熟した熱統合技術を用いて効率的に回収できるが,研究統合による機械的エネルギーの回収率は十分に明らかにされていない。研究統合作業交換ネットワーク(WENs)を合成することによって達成できることが示されている,仕事交換器をバッチモードで運転される,圧縮機と膨張機は連続モードで運転されているこれはネットワーク合成非常に洗練された設計作業となる。WENによる回収可能な機械的エネルギーの最大量はネットワーク設計の前に決定できれば,非常に有益である。本論文では,関心のあるプロセスシステムの回復可能な機械的エネルギーの最大量を正確に同定するための熱力学的モデル化と解析法を導入した。法はWEN合成に先立つ機械的エネルギー回収の目標設定のための厳密で一般的である。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *熱力学模型 ,  目標設定 ,  回収率 ,  *熱力学 ,  交換網 ,  プロセス工業 ,  圧縮機 ,  *予測 ,  プロセスシステム ,  熱統合
準シソーラス用語： ネットワーク設計 ,  ネットワーク合成 ,  膨張機 ,  熱エネルギー ,  *力学的エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 作業交換 ,  作業統合 ,  熱力学 ,  機械的エネルギー回収

分類 (2件)： 反応装置  (XE01030X) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 統合 ,  機械的エネルギー ,  予測 ,  熱力学的モデル ,  解析法