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J-GLOBAL ID：201702280887865633   整理番号：17A0447000

遺伝的アルゴリズムを用いたLNG再ガス化のためのカスケードランキンサイクルにおける冷熱エネルギー回収の多パラメータ最適化【Powered by NICT】

Multi-parameter optimization of cold energy recovery in cascade Rankine cycle for LNG regasification using genetic algorithm

著者 (1件)： Lee Sangick (R&D Center, Korean Register of Shipping, Busan, 46762, Republic of Korea)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 118  ページ： 776-782  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大量のエネルギーはLNGの液化プロセスで消費されていると通常再ガス化過程における海水の熱交換で処分されている。本研究では,カスケードRankineサイクルは,遺伝的アルゴリズムを適用することにより,冷熱エネルギーを回収するために最適化した。遺伝型として種々のプロセスパラメータを持つ染色体の構成遺伝子集団を作成した。ランダムに作成し,複合染色体は熱力学的モデル化の完全性の破れのない条件に限定されていた。最大正味発電をもたらしたプロセス条件は,プロセスパラメータを変化させることにより見出すことができた。エタン(C2),プロパン(C3)を作動流体として適用し,比較した。単一流体の応用において,C2C2サイクルはC3C3サイクルよりも高い最大値を示した。C2=C3二サイクルはすべてのサイクルの中で最も高い発電を示した。LNG 162°C,100kPaで10°C,6000kPa NGにregasified,熱源として使用海水は15°C,100kPaで入り,10°C,300kPaで存在した。1kg/s LNG質量流量の再ガス化では,発電性能はC2=C3二サイクルで96.3kWであり,第一法則効率はこの条件で11.1%であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 液化 ,  発電 ,  *最適化 ,  *冷熱 ,  質量流量 ,  海水 ,  熱力学模型 ,  熱交換 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  2サイクル ,  プロセスパラメータ ,  Rankineサイクル ,  *ガス化 ,  熱源
準シソーラス用語： 作動流体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： LNG再ガス化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  エネルギー回収 ,  Optimization

分類 (2件)： 気体燃料の輸送,供給,貯蔵  (YE02060M) ,  その他の発電  (NB03140M)

タイトルに関連する用語 (8件)： 遺伝的アルゴリズム ,  LNG ,  ガス化 ,  カスケード ,  ランキンサイクル ,  冷熱 ,  エネルギー回収 ,  パラメータ最適化