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Enregistrement W3153545043 · doi:10.1002/er.6688

Exergo‐economic assessment by a specific exergy costing method for an experimental thermochemical hydrogen production system

2021· article· en· W3153545043 sur OpenAlexaff
Aida Farsi, İbrahim Dinçer, G.F. Naterer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Exergetic Analyses of Power and Cooling Systems
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyActivity-based costingHydrogen productionProcess engineeringExergy efficiencyProduction (economics)Thermochemical cycleEnvironmental scienceScale (ratio)Economic evaluationHydrogenWaste managementComputer scienceEngineeringChemistryEconomicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In this article, an exergo‐economic study of an experimental lab‐scale integrated copper‐chlorine (Cu‐Cl) cycle of hydrogen production is conducted. The analysis is performed based on a specific exergy costing (SPECO) method to determine the influences of various design criteria on the costs and then identify possible improvements for more cost effective approaches. The article includes an exergy analysis, economic study, exergy costing and exergo‐economic evaluation. Also, a scale‐up analysis is performed to predict the cost of a larger scale facility of 1000 kg per day of hydrogen production. The results of the exergo‐economic and scale‐up analysis are expected to assist in the design, optimization and improvement of a scaled‐up Cu‐Cl thermochemical cycle. Furthermore, the results of this study show that for a large‐scale Cu‐Cl cycle plant with a capacity of 1000 kg/day H 2 , the cost of hydrogen production, excluding the treatment of side reactions, is predicted at about 3.91 $/kg H 2 .

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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,470

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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