Simulation of a 25 kW Steam-Methanol Fuel Processor/PEM Fuel Cell System
Notice bibliographique
Résumé
The transition to a hydrogen economy will require an intermediate energy carrier until a sufficient hydrogen infrastructure can be implemented. A likely near-term candidate is the on-board or on-site production of hydrogen from steam-methanol reforming. The low tolerance of PEM fuel cell anode electrocatalyst, to the carbon monoxide produced during reforming, necessitates a hydrogen purification or carbon monoxide clean-up sub-system. Considerable advantages can be gained from the use of a steam-methanol reformer with a palladium-silver alloy membrane, hydrogen purification unit. In the present work we have examined such a system. A simulation comprised of a Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell electrochemical model, a membrane permeation model and a commercially available thermodynamics calculation package was constructed. The case investigated in this work is of a 25 kW nominal DC power generating system. A maximum efficiency of 40% was achieved at reformer and membrane unit conditions of 200°C and 300 psia with 97% conversion of the inlet methanol. The effects of variation in temperature and pressure where also investigated. It was found that the reformer and membrane unit pressure had the most significant effect on overall system efficiency. The system efficiency increases with pressure reaching a maximum at the upper limit of the operating region, 300 psia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».