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Enregistrement W4210357273 · doi:10.1080/15567036.2022.2029977

Development and assessment of a hydrogen car operated by a vertical axis wind turbine

2022· article· en· W4210357273 sur OpenAlexaff
Onur Oruç, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueEnergy Sources Part A Recovery Utilization and Environmental Effects · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen productionExergyHydrogenTurbineElectrolysisEnvironmental scienceWind powerNuclear engineeringHydrogen fuelHydrogen storageAutomotive engineeringWaste managementEngineeringChemistryMechanical engineeringElectrical engineeringElectrodeElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, an electrolysis unit which is driven by a vertical wind turbine in a fuel cell passenger car is investigated for hydrogen production thermodynamically through exergy and energy approaches. The proposed system essentially consists of a vertical axis wind turbine, an electrolysis unit, and a fuel cell unit, as well as the auxiliary units. The electrical energy generated by the wind turbine is used to operate the electrolyzer for hydrogen generation. The hydrogen generated is then sent to fuel cell for driving the car and/or hydrogen tank for storage. Both energy and exergy efficiencies of the electrolysis unit are found to be approximately 63% at 975 mA/cm2 current density. Additionally, the energy and exergy efficiencies of the proposed system are calculated as 39% and 56%, respectively. Furthermore, hydrogen production amount from the electrolyzer is calculated using two different test-driving procedures, which are accepted worldwide. At the end of driving cycle, the amount of hydrogen produced per cell in the WLTP (Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Procedure) driving cycle is calculated as 17.06 mol and in the FTP −75 (Federal Test Procedure) driving cycle is calculated as 6.88 mol. The amounts of oxygen are found as 8.53 mol for the WLTP driving cycle and 3.44 mol for the FTP-75 driving cycle, respectively.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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