MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252146162 · doi:10.1149/ma2017-03/1/258

Modeling of Methanol-Fueled SOFC with Anode Offgas Recycling for Simplified System Design

2017· article· en· W4252146162 sur OpenAlexaffabout
Sylvain Larose, Raynald Labrecque, Patrice Mangin

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeMethanolMaterials scienceCarbon fibersFossil fuelNuclear engineeringMethaneFuel gasSolid oxide fuel cellChemical engineeringWaste managementProcess engineeringEnvironmental scienceChemistryCombustionElectrodeOrganic chemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective : Methanol is a fuel that can be synthesized from either fossil fuel or biomass. Use of methanol as a fuel in SOFCs offers several advantages. A major advantage lies in its ease of storage, handling, distribution, and input, being found in liquid form under ambient conditions. Compared to most other fuels, methanol is rather easily produced, and is known to have a lesser tendency for carbon deposition when vaporized and heated at high temperature. In this work, we conducted modeling and simulations of a methanol-fed SOFC system with anode gas recycling. Anode gas recycling provides water vapor in the fuel inlet, thus decreasing the tendency of the feed gas to form carbon deposits in the fuel cell stacks. This strategy also helps reduce thermal stresses in the stacks that would arise if the reforming was attempted in-situ with 100% water vapor originating from outside the SOFC system. The recycling also helps increase the fuel utilization. A thermodynamic analysis was conducted to calculate the energy generated, absorbed, or exchanged in the various blocks of the system, the expected system energy output, as well as conditions under which carbon deposition is prevented. Results: The model is based on an integrated energy process with anode gas recycling, a rated output electrical power of 100 kW, and an electrical efficiency of 50% to initiate simulations. Using the CHEMCAD software, equilibrium gaseous compositions were calculated. The oxygen flow rate and the cell temperature were set at five times the stoichiometric value and 800°C, respectively. Thermodynamic calculations show that the gas mixture at the anode inlet will not lead to carbon deposition above 575°C. The energy generated in the cell by electrooxidation is calculated at 144.6 kW. 44.6 kW of thermal energy is thus generated at the stack level. This heat is removed by the anode and cathode outlet flows, as well as minor heat losses through the system walls. A mass recycle ratio of 1.47 was obtained. Energy involved in each of 9 system blocks was calculated. Overall system and electrical efficiencies of 75% and 57% were obtained from simulations based on lower heating value. A voltage ranging from 0.91 to 0.94 V across the cell stacks was obtained at a fuel utilization factor of 80% and a temperature of 800°C. Finally, simulation iterations lead to an output fuel cell power of 98.8 kW, which is close to the power value used as input at the start of simulations. Conclusion: The recycle ratio of 1.47 contributes to system efficiency. By contrast, it was reported that for propane, a fuel utilized in Northern Canada, a recycle ratio greater than 5 is required for reliable functioning of SOFC systems. Modeling and simulation results clearly showed that methanol has very little tendency to form carbon deposits during cracking in situ when used in a simple anode gas recycling system. A very good electrical efficiency is thus obtained.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetAdvancements in Solid Oxide Fuel CellsTravaux en français237 207