56 research outputs found

    Evaluation of LNG, CNG, GTL, and NGHs for monetization of stranded gas

    No full text
    JPT, Journal of Petroleum Technology62461-62JPTJ

    Evaluation of utilization alternatives for stranded natural gas

    No full text
    10.1016/j.energy.2012.01.068Energy401317-328ENEY

    Optimal LNG contract selection using mixed integer linear programming

    No full text
    Conference Proceedings - 2009 AIChE Annual Meeting, 09AIChE

    Planning and operation scheduling of PV-battery systems: A novel methodology

    Full text link
    The aim of this paper is to develop a decision support tool for investment decision making, optimal sizing, and operation scheduling of grid-connected PV/battery system with respect to dynamics of periodical weather data, electricity price, PV/battery system cost, PV/battery specifications, desired reliability, and other critical design and operational parameters. We have reviewed the literature on historical development of models for PV-battery systems sizing. A multi-period mixed-integer linear program (MILP) is then introduced with the objective of maximizing the net present value of cash flow (for investment analysis) or the savings in electricity bill (for operation scheduling). For investment decision analysis, the model is capable to identify whether it is economical to invest in PV and/or battery systems, and if positive it can find the best PV and/or battery systems from the mix of available options. Furthermore, the model defines the optimal size of selected PV and/or battery systems. The model will select one or a combination of a few systems if feasible. All these decision variables are identified concurrently with finding the optimal operation schedule of the PV and/or battery systems at each period over the planning horizon. These variables include power flows of grid-to-load, PV-to-load, battery-to-load, battery-to-grid, grid-to-battery, PV-to-battery, PV-to-grid as well as battery state-of charge. This decision support program enables the consumer (ranging from a small house to large-scale industrial plants) to implement the most efficient electricity management strategy while achieving the goal of minimizing the electricity bill

    Investment portfolios under uncertainty for utilizing natural gas resources

    No full text
    10.1016/j.compchemeng.2011.04.005Computers and Chemical Engineering3591827-1837CCEN

    Contract selection under uncertainty. LNG buyers' perspective

    No full text
    10.1016/B978-0-444-59506-5.50128-0Computer Aided Chemical Engineering311487-149

    Ohutlevyjen pinnoitteiden korroosionkesto

    No full text
    Opinnäytetyön toimeksiantajana toimi Danfoss Drives Vaasassa, joka kehittää ja valmistaa taajuusmuuttajia. Tämän työn tavoitteena oli kartoittaa varteenotettavia pinnoitevaihtoehtoja toimeksiantajan tuotannossa käytettäville, sinkkipinnoitetusta ohutlevystä valmistettaville osille. Työhön sisältyi testikappaleen suunnitteleminen, jota tultaisiin valmistamaan erilaisilla pinnoitteilla olevista ohutlevyistä. Näille testikappaleille oli tarkoitus suorittaa korroosiotesti, jonka avulla voitiin vertailla käytettyjen pinnoitteiden korroosionkestoa. Työn teoriaosuudessa perehdytään korroosioon ja metallin pinnoitukseen. Korroosiota koskeva osuus sisältää perusteita, korroosion sähkökemiaa ja esiintymismuotoja sekä korroosiotestausta käsittelevää tietoa. Pinnoituksen teoriaosuus sisältää siihen liittyvää yleistietoa sekä sinkitysmenetelmien ja työn kannalta kiinnostavien metallipinnoitteiden käsittelyä. Tutkimusvaiheessa käydään läpi testikappaleiden suunnittelu, kartoitetaan pinnoitteiden saatavuus, valmistetaan suunnitellut testikappaleet sekä suoritetaan korroosiotesti. Opinnäytetyön tuloksena havaittiin eroja pinnoitteiden ominaisuuksissa koskien niiden muovattavuutta ja korroosionkestoa. Työ tarjosi yritykselle tietoa pinnoitteista ja niiden ominaisuuksista sekä valmiudet jatkaa tutkimuksia johtaen mahdollisesti käytettävän pinnoitteen korvaamiseen

    Selection of liquefied natural gas (LNG) contracts for minimizing procurement cost

    No full text
    10.1021/ie200275mIndustrial and Engineering Chemistry Research501710298-10312IECR
    corecore