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Enregistrement W2992567364 · doi:10.1088/1742-6596/1407/1/012005

Testing of a 3D-Printed Solar Micro-Reactor for Hydrogen Production via Natural Gas Reforming

2019· article· en· W2992567364 sur OpenAlexaff
Paul Camus, J-F. Dufault, Dino Mehanovic, Nadi Braidy, Luc G. Fréchette, Mathieu Picard

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParabolic troughSyngasMethaneProcess engineeringSuns in alchemyNuclear engineeringNatural gasMethane reformerMaterials scienceHydrogen productionSteam reformingEnvironmental scienceHydrogenMechanical engineeringWaste managementSolar energyEngineeringChemistryElectrical engineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the design, fabrication, and successful real-condition testing of a solar micro-reactor for hydrogen synthesis via steam methane reforming (SMR). This micro-reactor integrates all the sub-processes necessary for SMR in a network of small three-dimensional channels, making it well-suited for implementation on the commercially available parabolic trough solar concentrators. Additive manufacturing was used to create an operational prototype of this micro-reactor. The prototype was integrated to a parabolic mirror for solar concentration, and tested in real conditions. Complete methane conversion to syngas was obtained with an absorbed solar radiation equivalent to 240 suns, which demonstrates the feasibility of solar SMR at moderate solar concentration.

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 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,487

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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