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Enregistrement W3134043385 · doi:10.1002/er.6522

Thermoeconomic analysis and multi‐objective optimization of a solid‐oxide fuel cell plant coupled with methane tri‐reforming: Effects of thermochemical recuperation

2021· article· en· W3134043385 sur OpenAlexaff
Mohsen Sadeghi, Moharram Jafari, S.M.S. Mahmoudi, Mortaza Yari, Marc A. Rosen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid oxide fuel cellMethaneProcess engineeringMethane reformerWaste managementExhaust gasEngineeringSteam reformingNuclear engineeringEnvironmental scienceChemistryCatalysisHydrogen production

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An 80-kW solid-oxide fuel cell (SOFC)-based power plant coupled with methane tri-reforming is proposed and analyzed from the viewpoint of thermoeconomics. In order to integrate the SOFC power generation section with the external reformer, part of the exhaust gases from the afterburner is recycled and utilized as a reformer agent in the reactor. The main challenge in performing the economic analysis is the determination of the costs associated with the tri-reforming process, in particular the reactor cost. To accomplish this, a mathematical procedure is suggested and applied for a fixed-bed reactor based on both the chemical equilibrium and chemical kinetics describing the tri-reforming process. The effects on system performance of important design parameters, including current density, SOFC operating temperature, and exhaust gas recirculation (EGR) percentage, are investigated. The results indicate that system performance is enhanced by using lower values of current density and higher values of SOFC operating temperature. In addition, considering the thermal and environmental performance of system as criteria, the use of EGR is not recommended. However, as the EGR percentage increases, the product unit cost decreases, making EGR advantageous from an economic perspective.

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)0,001
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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