Eco-Technoeconomic Analyses of Natural Gas-Powered SOFC/GT Hybrid Plants Accounting for Long-Term Degradation Effects Via Pseudo-Steady-State Model Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, four solid oxide fuel cell (SOFC) power plants, with natural gas (NG) as the fuel source, that account for long-term degradation were designed and simulated. The four candidate SOFC plants included a standalone SOFC plant, a standalone SOFC plant with a steam bottoming cycle, an SOFC/ (gas turbine) GT hybrid plant, and an SOFC/GT hybrid plant with a steam bottoming cycle. To capture dynamic behaviors caused by long-term SOFC degradation, this study employed a pseudo-stead-state approach that integrated real-time dynamic 1D SOFC models (degradation calculation embedded) with steady-state balance-of-plant models. Model simulations and eco-techno-economic analyses were performed over a 30-year plant lifetime using matlab simulink R2017a, aspen plus V12.1, and python 3.7.4. The results revealed that, while the standalone SOFC plant with a steam bottoming cycle provided the highest overall plant efficiency (65.0% LHV), it also had high SOFC replacement costs due to fast degradation. Instead, the SOFC/GT hybrid plant with a steam bottoming cycle was determined to be the best option, as it had the lowest levelized cost of electricity ($US 35.1/MWh) and the lowest cost of CO2 avoided (−$US100/ton CO2e).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».