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Enregistrement W2107078751 · doi:10.1002/9781118991978.hces199

Clean Energy‐Based Production of Hydrogen: An Energy Carrier

2015· other· en· W2107078751 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHandbook of Clean Energy Systems · 2015
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Gasification Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen productionGreenhouse gasEnvironmental scienceHydrogen economyEnergy carrierCarbon capture and storage (timeline)Renewable energyHydrogen technologiesProduction (economics)Waste managementContext (archaeology)Carbon sequestrationCarbon footprintSteam reformingCoalHydrogen fuelNatural resource economicsHydrogenEngineeringClimate changeCarbon dioxideEconomicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the context of a global energy market with rising demand along with an increasing aversion to greenhouse gas ( GHG ) emissions, the demand for clean energy production and, in particular, environmentally benign energy carriers and storage media are considerable. In this article, the production of hydrogen as a clean energy storage medium is addressed from a techno‐economic perspective. Furthermore, emphasis is placed upon hydrogen production channels that can facilitate large‐scale production and significant GHG mitigation at a relatively moderate cost. A number of hydrogen pathways are considered, which include wind‐powered electrolytic hydrogen production, biohydrogen production via gasification and pyrolysis, steam methane reforming ( SMR ) with and without carbon capture and sequestration ( CCS ), and underground coal gasification ( UCG ) with and without CCS . This article presents a holistic discussion of the salient techno‐economic trade‐offs and implications, challenges, and competitive advantages, as well as the environmental footprint pertaining to each hydrogen pathway.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,191 · 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