Editorial: Sustainable Hydrogen for Energy, Fuel and Commodity Applications
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen has an essential role as an energy vector in a sustainable low-carbon future, as shown in Figure 1.It has a high gravimetric density and is an effective energy storage medium for the energy and transportation sectors.Efficient and clean power and heat generation from hydrogen fuel cells and turbines provide new routes to decarbonize the energy and building sectors.Hydrogen is also an important chemical feedstock for various industries such as ammonia and steel to decrease their carbon footprints.Recently, several countries and regions released their hydrogen strategies and roadmaps, such as Canada (Natural Resources Canada, 2020), European Union (European Commission, 2020), and Australia (Council of Australian Governments Energy Council, 2019).It is urgent for the scientific community to provide valuable insights for the transition to the sustainable hydrogen production and utilization by inventing new low-carbon hydrogen production and distribution technologies, quantifying the benefits of hydrogen, and optimizing the hydrogen utilization in various sectors.This research topic addresses different scientific, technical and economic aspects of using hydrogen for energy, fuel, and commodity applications.The scope of the articles published ranges from hydrogen and hydrogen carrier production to hydrogen utilization in transportation and power sectors.This research topic showcases diverse techniques and capabilities available in the scientific communities to solve hydrogen related problems: literature review and expert opinions, experimental investigation, system-scale modeling, and sector-scale analysis.Authors from China, the United Kingdom, the United States, France, Thailand and Germany contributed to the publications in this research topic.The benefits of hydrogen depend on how it is produced.Among the 69 Mt hydrogen produced globally (excluding the by-product hydrogen), nearly 99% is from fossil fuels (i.e., 76% from natural gas and 23% from coal) (International Energy Agency, 2019), resulting in significant carbon emissions.It is urgent to develop more sustainable hydrogen production technologies to decrease the associated carbon intensity, as the global demand for hydrogen rises.In this research topic, Zhang et al. studied the system optimization of a biomass-based hydrogen and electricity co-production system.Feedstocks such as wood chips, daily manure, sorghum, and grapevine pruning waste were analyzed.In their design, the hydrogen production system is integrated with an organic Rankine cycle to utilize the high temperature waste heat from the biomass gasifier for electricity generation.An optimal solution predicts a hydrogen yield of 39.31 mol/kg and electricity generation of 0.99 kWh/kg using wood chips as the biomass feedstock, with the hydrogen yield and electricity generation equally important in the optimization.Chuayboon et al. carried out an experimental study on syngas and hydrogen coproduction from methane partial oxidation and water splitting, respectively in a solar-driven thermochemical redox cycle.The ceria-based reticulated porous ceramics were used as the oxygen
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,034 |
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 ».