Development of a novel autothermal reforming process and its economics for clean hydrogen production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A novel autothermal reforming process, basically a circulating fluidized‐bed membrane reformer (CFBMR) with continuous catalyst regeneration and gas–solid separation, is developed. Direct contact between cold feeds and hot circulating catalyst is found to be the best configuration. Using statistical correlations and cost factors, hydrogen economics is evaluated. Hydrogen production cost decreases as the plant size increases. For a 100 kg‐H2/day plant, the costs are $2.05 and $2.22/kg‐H2 for methane and heptane feeds, respectively. This is lower than the literature values of $9.10/kg‐H2 by steam methane reforming based on the present generation of fixed‐bed reformers. For typical 214 ton‐H2/day industrial plants, the costs using our novel CFBMR are $0.50 and $0.66/kg‐H2 for methane and heptane feeds, respectively, which is lower than the industrial cost of $0.74–0.97/kg‐H2 for steam methane reforming using the fixed‐bed configuration. The sensitivity analysis of the effect of the price of hydrocarbons on the hydrogen production cost shows that the cost of hydrocarbons affects the hydrogen economics significantly. Cost comparison shows that this novel ACFBMR can be a more efficient and more economical pure hydrogen producer. Copyright © 2006 Curtin University of Technology and John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».