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Enregistrement W2012704299 · doi:10.1021/ef800895v

Upper Bound for the Efficiency of a Novel Chemical Cycle of H<sub>2</sub>S Splitting for H<sub>2</sub> Production

2009· article· en· W2012704299 sur OpenAlexaff
Guifen Yu, Hui Wang, Karl T. Chuang

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfuric acidHydrogen sulfideHydrogen productionThermochemical cycleHydrogenChemistryWater splittingHydrogen iodideSulfurInorganic chemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To develop sustainable hydrogen production to meet its needs in oil sands upgrading and refining, a chemical cycle of hydrogen production from splitting hydrogen sulfide, the waste product from the same industrial sector, has been proposed. There are two routes of chemical processes to conduct the chemistry. Process 1 takes 1 mol of H 2 S and converts it into H 2 and S, and process 2 takes hydrogen sulfide, oxygen, and water (1:1:2 H 2 S/O 2 /H 2 O) as a feedstock and produces 2 mol of hydrogen and 1 mol of sulfuric acid. Similar to the sulfur−iodine cycle of water splitting for hydrogen, this cycle consists of an iodine−iodide loop and a sulfur dioxide−sulfuric acid loop. This study uses the thermodynamic data of the reactions involved to calculate an upper bound of the thermal efficiency of the hydrogen sulfide splitting cycle. With the enthalpy of the H 2 S oxidation reactions as part of the energy input to the cycle, the values of the maximum thermal efficiency for processes 1 and 2 are 0.41 and 0.36, respectively. However, if only external energy that meets the requirement of heat and work for reactions and pumping is taken into account, the thermal efficiency can be higher, at 0.66 and 0.70. It is found that the separations of sulfuric acid and hydrogen iodide respectively from their aqueous solutions generated within the cycle are still the most energy-consuming processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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