Keresés
Keresési eredmények
-
A jövőbeli erőművi portfólió elemzés költség- és kibocsátás minimum optimalizálás szempontjából
1-17Megtekintések száma:9A cikk a 2030-ra várható magyarországi erőművi portfólió összetételét vizsgálja. A vizsgált mutatók az erőműtípusok teljes élettartam alatti fajlagos költsége (LCOE) és teljes élettartam alatti fajlagos szén‑dioxid kibocsátása (LCA(CO2)) szerint vizsgálják. Ezen két mutató – mint célfüggvény – minimumát lineáris programozási módszerrel határozzák meg az erőművi portfólióra. Az eredmények szerint a 2030-ra várható erőművi portfóliók LCOE-minimum értéke abszolút értékben rosszabb, fajlagos értékben viszont jobb, mint 2021-ben. Az LCA(CO2)‑minimum érték pedig mind abszolút, mind fajlagos értékben kedvezőbben alakul 2021-ben. Ezek az eredmények mind a harminc, mind pedig a huszonöt százalékos villamosenergia-import mellett teljesülnek. A húsz százalékos import mellet az abszolút értékek rosszabbul, a fajlagos értékek jobban alakulnak mindkét mutató esetén. Ellenben a 2030-ra végzett számítások eredményei elmaradnak a zöld átmenetet szolgáló Egyensúly Intézet 2030 menetrendtől. Ennek oka a késésben lévő új nukleáris erőmű üzembe helyezésében és az ipar egyre növekvő villamosenergia-igényű átalakulásában keresendő. A vizsgált portfóliók esetében teljesül, hogy a hazai termelés minimum harminc százaléka megújuló forrásokból származik. Ez jelentősen hozzájárul az Európai Unió azon törekvéséhez, hogy az ágazat 2050-re nettó üvegházhatású gázkibocsátás mentes legyen.
-
Nyomásfüggő akusztikus sebesség adatok globális inverziója új kőzetfizikai modell alapján
47-55Megtekintések száma:142A cikkben a korábban már publikált egyszeres exponenciális kőzetfizikai modell továbbfejlesztését, az új többszörös exponenciális kőzetfizikai modellt mutatjuk be, amely leírja az akusztikus longitudinális hullámsebesség nyomásfüggését. Mivel a kőzetben a nyomás fokozásával egyidejűleg több relaxációs folyamat (pl. mikrorepedések vagy, pórustérfogat záródása, vagy szemcsehatárokon történő súrlódás, stb.) is okozhatja a terjedési sebesség növekedését, a modell egyszerre több mechanizmust képes kezelni. A korábban alkalmazott linerizált inverziós eljárás a lokális minimumban elakadhat, ezért az abszolút minimumot adó globális optimalizálás módszerét alkalmaztuk a laboratóriumban mért longitudinális sebesség-nyomás adatok feldolgozása során. A kifejlesztett modellegyenletet Simulated Annealing algoritmusban válaszegyenletként alkalmazva a modell kőzetfizikai paramétereit meg lehetett határozni. Az inverziós eredmények igazolták, hogy az új modellel és algoritmussal számított adatok pontosabban illeszkednek a kőzetmintán mért adatokhoz.