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Enregistrement W4376128256 · doi:10.1021/acsenergylett.3c00620

Pilot-Scale CO<sub>2</sub> Electrolysis Enables a Semi-empirical Electrolyzer Model

2023· article· en· W4376128256 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTotalUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsOntario Centre of Innovation
Mots-clésElectrolysisProcess engineeringRenewable energyStack (abstract data type)Polymer electrolyte membrane electrolysisElectricityScale (ratio)Process (computing)Work (physics)Computer scienceEnvironmental scienceEngineeringMechanical engineeringChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide (CO 2 ) electrolysis powered with renewable electricity can help close the carbon cycle by converting emissions into chemicals and fuels. Two key advancements are required to bridge the technological gaps for industrial implementation: pilot plant demonstrations with detailed performance data; and chemical engineering process models built and tested with lab- and pilot-scale data. Here, we develop a semi-empirical electrolyzer model in Aspen Custom Modeler which is trained on a 5 cm 2 lab-scale CO 2 electrolyzer. We then scale to a pilot-scale 800 cm 2 single cell and 10 × 800 cm 2 stack and use the results to validate the model; at 100 mA cm –2, the model can predict six of seven cell performance metrics within 16% absolute error and three of five stack metrics within 11% absolute error. With the combination of the electrolyzer model and the pilot-scale data, this work provides the prerequisites for further scaling of CO 2 electrolysis.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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