REVIEW AND EVALUATION OF HYDROGEN PRODUCTION METHODS FOR BETTER SUSTAINABILITY
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines various potential methods of hydrogen production using renewable and non-renewable sources and comparatively assesses them for environmental impact, cost, energy efficiency and exergy efficiency. The social cost of carbon concept is also included to present the relations between environmental impacts and economic factors. Some of the potential primary energy sources considered in this study are: electrical, thermal, biochemical, photonic, electro-thermal, photo-electric, and photo-biochemical. The results show that when used as the primary energy source, photonic energy based hydrogen production (e.g., photocatalysis, photoelectrochemical method, and artificial photosynthesis) is more environmentally benign than the other selected methods in terms of emissions. Thermochemical water splitting and hybrid thermochemical cycles (e.g. Cu-Cl, S-I, and Mg-Cl) also provide environmentally attractive results. Photoelectrochemical method and PV electrolysis are found to be least attractive when production costs and efficiencies are considered. Therefore, increasing both energy and exergy efficiencies and decreasing the costs of hydrogen production from solar based hydrogen production have a potential to bring them forefront as potential options. The energy and exergy efficiency comparisons indicate the advantages of fossil fuel reforming and biomass gasification over other methods. Overall rankings show that hybrid thermochemical cycles are primarily promising candidates to produce hydrogen in an environmentally benign and cost-effective way.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».