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Enregistrement W2122885484 · doi:10.1002/er.1702

Nuclear-based hydrogen production with a thermochemical copper-chlorine cycle and supercritical water reactor: equipment scale-up and process simulation

2010· article· en· W2122885484 sur OpenAlexafffundabout
Marc A. Rosen, G.F. Naterer, Cletus Chukwu, Ramakant R. Sadhankar, S. Suppiah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)University of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada Limited
Mots-clésThermochemical cycleHydrogen productionSupercritical fluidProcess engineeringNuclear engineeringHydrogenEnvironmental scienceNuclear reactorChemistryWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Issues related to equipment scale-up and process simulation are described for a thermochemical cycle driven by nuclear heat from Canada's proposed Generation IV reactor (Super-Critical Water-Cooled Reactor; SCWR), which is a CANDU derivative using supercritical water cooling. The copper–chlorine (Cu-Cl) cycle has been identified by Atomic Energy of Canada Limited as the most promising cycle for thermochemical hydrogen production with SCWR. Water is decomposed into hydrogen and oxygen through intermediate Cu-Cl compounds. This article outlines the challenges and design issues of hydrogen production with a Cu-Cl cycle coupled to Canada's nuclear reactors. The processes are simulated using the Aspen Plus process simulation code, allowing the cycle efficiency and possible efficiency improvements to be examined. The results are useful to assist the development of a lab-scale cycle demonstration, which is currently being undertaken at the University of Ontario Institute of Technology in collaboration with numerous partners. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,305
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations84
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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