Energy assessment of an integrated hydrogen production system
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is believed to be the future energy carrier that will reduce environmental pollution and solve the current energy crisis, especially when produced from a renewable energy source. Solar energy is a renewable source that has been commonly utilized in the production process of hydrogen for years because it is inexhaustible, clean, and free. Generally, hydrogen is produced by means of a water splitting process, mainly electrolysis, which requires energy input provided by harvesting solar energy. The proposed model integrates the solar harvesting system into a conventional Rankine cycle, producing electrical and thermal power used in domestic applications, and hydrogen by high temperature electrolysis (HTE) using a solid oxide steam electrolyzer (SOSE). The model is divided into three subsystems: the solar collector(s), the steam cycle, and an electrolysis subsystem, where the performance of each subsystem and their effect on the overall efficiency is evaluated thermodynamically using first and second laws. A parametric study investigating the hydrogen production rate upon varying system operating conditions (e.g. solar flux and area of solar collector) is conducted on both parabolic troughs and heliostat fields as potential solar energy harvesters. Results have shown that, heliostat-based systems were able to attain optimum performance with an overall thermal efficiency of 27% and a hydrogen production rate of 0.411 kg/s, whereas, parabolic trough-based systems attained an overall thermal efficiency of 25.35% and produced 0.332 kg/s of hydrogen.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».