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Enregistrement W4250346595 · doi:10.1149/ma2017-03/1/189

Fuel Composition in Pressurized SOFCs

2017· article· en· W4250346595 sur OpenAlexaboutno aff
Aki Muramoto, Yuhdai Kikuchi, Yuya Tachikawa, Yusuke Shiratori, Shunsuke Taniguchi, Kazunari Sasaki

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMole fractionHydrogenEquilibrium constantChemical equilibriumCarbon fibersGas compositionThermodynamicsThermodynamic equilibriumPartial pressureAnodeChemistryMaterials scienceOxygenPhysical chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Pressurized SOFC system combined with gas and steam turbine will achieve high power generation efficiency approaching 70% as the triple combined cycle power generation system. It has been reported that operating SOFCs under high pressure can make cell power output higher (1,2) . However, there are only a limited number of studies available on the fuel composition for pressurized SOFCs. In general, fuel gas consists of carbon, hydrogen and oxygen, so that the C-H-O equilibrium composition determines anode performance. In this study, fuel gas composition on the anode side of pressurized SOCFs was derived by thermochemical equilibrium calculation for considering various operating conditions in terms of carbon deposition and each gas molar fraction affecting power generation characteristics, all described in the C-H-O diagrams. Calculation Procedure We calculated carbon deposition region and each gas molar fraction under various equilibrium conditions upon suppling fuels composed of carbon, hydrogen and oxygen. Thermochemical calculations were carried out using three approaches: (i) calculation with equilibrium constants, using (ii) HSC Chemistry (Version 9.0.5, Outotec Research Oy, Finland) and (iii) FactSage (Version 6.3.1, Thermfact Ltd., Canada). As the first approach, we defined main reactions within the fuel and solved the system of equations using relational expression of equilibrium constants and elements ratios by Mathematica (Version 10.4.1, Hulinks Inc., Japan). HSC Chemistry and FactSage are both thermochemical equilibrium calculation software based on Gibbs free energy minimization, containing various databases. It has been known that the major constituents of equilibrium products are H 2 (g), H 2 O(g), CO(g), CO 2 (g), CH 4 (g), and C(s) (graphite) (3) . The line specifying the carbon deposition region means the equilibrium concentration of C(s) equal to 10 -6 of the initial carbon content in the fuel. The C-H-O diagrams are described in such a way between 100 and 1000 o C, and between 1 and 30 bar. Results and discussion Comparing Fig. 1 with Fig. 2, carbon deposition region boundaries vary with respect to temperature and pressure. The C-H-O diagrams clearly show that carbon deposition region expands on the oxygen-rich side and contracts on the hydrogen-rich side with decreasing temperature and/or increasing total pressure. It can be explained by the chemical equilibrium reactions (I) and (II): CH 4 ↔C(s)+2H 2 (I) 2CO↔C(s)+CO 2 (II) Reaction (I) is an endothermal reaction; on the hydrogen-rich side, equilibrium reaction (I) shifts to the left side, preventing carbon deposition at lower temperatures. With increasing total pressure, the equilibrium also shifts to the left side due to the decrease in the number of molecules. In the same way, Reaction (II) is an exothermal reaction and the number of molecules is lower on the right side, so that the equilibrium reaction shifts to the right side to promote carbon deposition. The C-H-O diagrams of various gases and the corresponding theoretical open circuit voltage are also calculated. These results suggest, for example, a decrease in the fraction of H 2 and CO under higher total pressure. References 1. S. C. Singhal, Solid State Ionics , 135 (1-4), 305-313 (2000). 2. Y. Kobayashi et al, ECS Trans. , 51 (1), 79-86 (2013). 3. K. Sasaki and Y. Teraoka, J. Electrochem. Soc. , 150 (7), A885-A888 (2003). Figure 1

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,413

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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