Comparative assessment and optimization of fuel cells
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a comprehensive exergoeconomic analysis and a multi-objective optimization study are performed for four different types of fuel cell systems , in order to determine their maximum power production capacities, exergy efficiencies , and minimum production costs, by use of a genetic algorithm method . The investigated fuel cell types are Polymer Electrolyte Membrane (PEMFC) and Direct Methanol (DMFC) for low temperature fuel cells , and Solid Oxide (SOFC) and Molten Carbonate (MCFC) for high temperature fuel cells. The selected fuel cell systems are modeled exergetically and exergoeconomically. After modeling, the cases are studied parametrically with various available operating conditions, such as temperature, pressure, surrounding temperature and pressure, current density, and relative humidity , using the developed computer program MULOP (Multi-Objective Optimizer). For the low temperature fuel cells it is observed that the efficiencies are in the range of 10–30% and the costs are around $3–4/kW. On the other hand, for the high temperature fuel cell systems, efficiencies are in the range of 15–45% and the costs seems to be $0.003–0.01/kW. The results show that high temperature fuel cells operate more effectively for large scale applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».