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Enregistrement W2206910269 · doi:10.4271/2010-01-0854

Investigating the Optimum Practical Hydrogen Working Pressure for Gaseous Hydrogen Fueled Vehicles

2010· article· en· W2206910269 sur OpenAlexaff
Ryan Harty, Steven Mathison, David Cun, Mark G. McDougall, Angela Nanalal, Livio Gambone, Bradley John Smith, Nikunj Gupta

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensPowertech Labs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogenHydrogen vehicleComputer scienceEnvironmental scienceHydrogen fuelAutomotive engineeringNuclear engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today's fuel cell powered vehicles typically utilize compressed hydrogen storage systems with a nominal working pressure of either 35MPa or 70Mpa. This coexistence of working pressures has, in a large part, developed in isolation, in that automakers have primarily considered vehicle side issues when choosing the storage system pressure. This study looks at hydrogen fueling from a holistic perspective by considering both vehicle side and station side issues with the goal to determine an optimum hydrogen working pressure. The approach utilized is to first conduct a data driven study of vehicle fueling at different working pressures and ambient temperatures to determine the vehicle and thermodynamic considerations of hydrogen fueling. This data is then contrasted with the hydrogen station hardware required to perform fueling at these temperatures and pressures. An optimum practical pressure is investigated, and recommendations are made for first establishing and converging towards this working pressure as an industry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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