Possibilities of Using Fuel Cells for Energy Generation in Agricultural Greenhouses: A Case Study in Crete, Greece
Notice bibliographique
Résumé
The possibility of using fuel cells powered by solar hydrogen for energy generation in greenhouses with reference to the island of Crete, Greece has been examined. Change of fossil fuels used in greenhouses with renewable energies and sustainable energy technologies is very important for mitigation of climate change. Various renewable energy sources and low carbon emission technologies including geothermal energy, biomass, solar photovoltaics and co-generation systems have been used so far. Use of solar photovoltaics for generating electricity consumed in water electrolysis for hydrogen production has been investigated. Hydrogen feeding a proton exchange membrane fuel cell co-generating electricity and heat was used in a greenhouse located in Crete, Greece. The system could be useful in a stand-alone greenhouse with annual specific energy consumption at 150 KWh/m2. A solar photovoltaic system with nominal power at 33.33 KWp powering an electrolytic cell at 5.71 KW could produce annually 2,083 kg hydrogen. The hydrogen could feed a fuel cell at 1.71 KWel generating annually all the electricity required in a greenhouse of 1,000 m2. Co-produced heat could also cover 11.11% of the annual heat requirements in the greenhouse. It was found though that the overall electric efficiency of the system was very low at 4.5%. The low overall efficiency and the size of the solar-PV required indicate that the abovementioned energy system is not suitable in commercial agricultural greenhouses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».