Profitability analysis for working fluids in regasification circuit based on closed Rankine cycle

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: The global transition to low-carbon energy requires the development of efficient technologies for utilizing the cold energy of liquefied gases. However, existing solutions are expensive and have low efficiency. Gaps in the improvement of working fluids and Rankine cycle parameters limit the profitability of such systems. This study is aimed at selecting the optimal working fluid and operating conditions ensuring the least payback period and the highest energy efficiency.

AIM: To develop of a method for selecting the optimal working fluid and parameters of a closed Rankine cycle for regasification of cryogenic products, ensuring the highest energy efficiency and the least plant payback period.

METHODS: 1) Thermodynamic analysis, i.e. simulation of the Rankine cycle using the equations of energy, entropy, and exergy to estimate efficiency and energy losses;

2) Exergetic analysis to determine irreversible losses in system components (heat exchangers, turbine, and pump) and assess their influence on the overall efficiency;

3) Economic modeling to calculate the cost of equipment and operating costs based on empirical dependencies, followed by optimization based on the least payback period;

4) Multi-criteria optimization (Pareto method) to search for trade-off solutions between the plant capacity and capital costs for various working fluids;

5) Comparative analysis to assess the effectiveness of alternative working fluids (methane, oxygen, and organic refrigerants) based on thermodynamic and economic indicators.

RESULTS: The study allows to determine the optimal operating parameters of the system, including the choice of the working fluid, temperature conditions, and design features of heat exchangers, contributing to the development of more effective and profitable cryogenic power engineering solutions.

CONCLUSION: Methane used as a working fluid in a closed Rankine cycle provides the best performance in terms of power, efficiency, and payback. Further improvement of the system requires optimization of heat exchangers to reduce exergy losses.

About the authors

Evgeniy V. Blagin

Samara National Research University named after academician S.P. Korolev

Email: evgenyblagin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8921-4122
SPIN-code: 1797-7951

Cand. Sci. (Engineering)

Russian Federation, Samara

Dmitry A. Uglanov

Samara National Research University named after academician S.P. Korolev

Email: dmitry.uglanov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3198-0585
SPIN-code: 6083-4399

Dr. Sci. (Engineering), Professor

Russian Federation, Samara

Viktor V. Urlapkin

Samara National Research University named after academician S.P. Korolev

Author for correspondence.
Email: urlapkin.vv@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0002-9410-6003
SPIN-code: 9240-6034
Russian Federation, Samara

Elizaveta A. Marakhova

Samara National Research University named after academician S.P. Korolev

Email: eamarakhova@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-0942-7357
SPIN-code: 4168-2150
Russian Federation, Samara

Sergey S. Korneev

Samara National Research University named after academician S.P. Korolev

Email: korneev.ss@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0001-8359-0146
SPIN-code: 1598-8990
Russian Federation, Samara

References

  1. Hamdy S, Morosuk T, Tsatsaronis G. Cryogenics-based energy storage: Evaluation of cold exergy recovery cycles. Energy. 2017;138:1069–1080.
  2. Zhang C, Li D, Mao C, Liu H, Chen Y. Thermodynamic analysis of liquid air energy storage system integrating LNG cold energy. Energy. 2024;299:131485. doi: 10.1016/j.energy.2024.131485 EDN: ONCYUY
  3. Liu Zh, Kim D, Gundersen Tr. Optimization and analysis of different liquid air energy storage configurations. Comput Chem Eng. 2023;169:108087. doi: 10.1016/j.compchemeng.2022.108087 EDN: AMVMID
  4. Ding X, Duan L, Zhou Y, et al. Energy, exergy, and economic analyses of a new liquid air energy storage system coupled with solar heat and organic Rankine cycle. Energy Convers Manag. 2022;266:115828. doi: 10.1016/j.enconman.2022.115828 EDN: JLSWPY
  5. Fang Z, Pan Z, Ma G, et al. Exergoeconomic, exergoenvironmental analysis and multi-objective optimization of a novel combined cooling, heating and power system for liquefied natural gas cold energy recovery. Energy. 2023;269:126752. doi: 10.1016/j.energy.2023.126752 EDN: KJPXWL
  6. Abdolalipouradl M, Khalilarya S, Jafarmadar S. Exergoeconomic analysis of a novel integrated transcritical CO2 and Kalina 11 cycles from Sabalan geothermal power plant. Energy Convers Manag. 2019;195:420–435.
  7. Özen D, Koçak B. Advanced exergy and exergo-economic analyses of a novel combined power system using the cold energy of liquefied natural gas. Energy. 2022;248:123531. doi: 10.1016/j.energy.2022.123531EDN: JRPROO
  8. Khanmohammadi S, Musharavati F. Multi-generation energy system based on geothermal source to produce power, cooling, heating, and fresh water: Exergoeconomic analysis and optimum selection by LINMAP method. Appl Therm Eng. 2021;195:117127. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2021.117127 EDN: ONSFNS
  9. Du J, Guo J, Zhang Z, et al. A triple cascade gas turbine waste heat recovery system based on supercritical CO2 Brayton cycle: Thermal analysis and optimization. Energy Convers Manag X. 2022;16:100297. doi: 10.1016/j.ecmx.2022.100297 EDN: DPINFD
  10. Xia J, Wang J, Zhou K, et al. Thermodynamic and economic analysis and multi-objective optimization of a novel transcritical CO2 Rankine cycle with an ejector driven by low grade heat source. Energy. 2018;161:337–351.
  11. Patent USSR 1456688, IPC F17S9/02. Zagrivyi SI. Gasification installation. (In Russ.) EDN: PULTSA
  12. Patent China CN 101238322B, IPC F01K25/00, F17C9/02, F17C9/04. Mak J; Applicant and patent holder: Fluor Tech Corp. Configurations and methods for power generation in LNG regasification terminals. Priority date: July 17, 2006; Publication date: November 14, 2012.
  13. Patent Application German DE 102010056585A1, WIPO, IPC F17C9/02. Dr. Mosemann Dieter; Applicant and patent holder: GEA Batignolles Technologies Thermique. Arrangement for regasifying liquefied natural gas (LNG) for feeding to a power plant process. Publication date: June 6, 2013.
  14. Bell IH, Wronski J, Quoilin S, Lemort V. Pure and Pseudo-pure Fluid Thermophysical Property Evaluation and the Open-Source Thermophysical Property Library CoolProp. Ind Eng Chem Res. 2014;53(6):2498–2508. doi: 10.1021/ie4033999

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Schematic diagram of a regasification system based on a closed Rankine cycle.

Download (69KB)
3. Fig. 2. Closed Rankine cycle processes on the temperature-entropy (T-s) diagram; process 1–2: adiabatic process of liquid air compression in the pump; process 2–5: isobaric heat supply to generate superheated steam in the heat exchanger; process 5–6: adiabatic steam expansion in the turbine; process 6–1: isobaric process of heat removal and air condensation.

Download (43KB)
4. Fig. 3. Spread of power values relative to the average value.

Download (102KB)
5. Fig. 4. Pareto front for power/cost values plotted for the Fang model with the indicated location of the optimal value.

Download (63KB)
6. Fig. 5. Pareto front with indicated working fluids.

Download (94KB)
7. Fig. 6. Relationship of Pareto-optimal configurations by working fluids.

Download (66KB)
8. Fig. 7. Profitability of plants by the type of working fluid.

Download (144KB)
9. Fig. 8. T-S diagram: 1–2, compression of liquid methane in the pump; 2–5, supplying heat to liquid methane in the heat exchanger; 5–6, methane expansion in the turbine; 6–1, methane cooling and condensation.

Download (199KB)
10. Fig. 9. Diagram of exergy efficiency and share of exergy destruction of power plant components.

Download (81KB)
11. Fig. 10. Thermal diagram of heat exchangers.

Download (91KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

License URL: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».