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Enregistrement W2732119785 · doi:10.1021/acsenergylett.7b00392

Alternative Fuel Cell Technologies for Cogenerating Electrical Power and Syngas from Greenhouse Gases

2017· article· en· W2732119785 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaClimate Change and Emissions Management Corporation
Mots-clésSyngasFlexibility (engineering)Greenhouse gasProcess engineeringSolid oxide fuel cellElectricityChemical energyProcess (computing)Efficient energy useEnergy transformationFuel cellsElectricity generationEnvironmental scienceAnodePower (physics)Computer scienceEngineeringChemistryElectrical engineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing environment awareness and energy demands are the reasons for emerging energy technologies with ecofriendliness and high efficiency. Of the various candidates, the solid oxide fuel cell (SOFC) is very appealing because of its high efficiency and fuel flexibility. Traditionally, SOFCs directly convert the chemical energies of the readily available fuels into electricity with H 2 O and CO 2 as the products, which is very promising in terms of the energy efficiency yet leads to CO 2 emission in practice. In fact, SOFCs are able to allow in situ CO 2 –CH 4 reforming and H 2 selective electro-oxidation in their anodes. Such a process enables a sustainable path to produce electrical power and syngas from CO 2 but is hindered by several issues. This Perspective discusses the main technical challenges of this process and available approaches achieved so far. The potential future directions for advancing this technology are also pointed out.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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