MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380051038 · doi:10.1115/1.4062711

Eco-Technoeconomic Analyses of Natural Gas-Powered SOFC/GT Hybrid Plants Accounting for Long-Term Degradation Effects Via Pseudo-Steady-State Model Simulations

2023· article· en· W4380051038 sur OpenAlexafffund
Haoxiang Lai, Thomas A. Adams

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrochemical Energy Conversion and Storage · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésSolid oxide fuel cellCombined cycleNatural gasPower stationWaste managementCost of electricity by sourceEngineeringProcess engineeringElectricity generationEnvironmental scienceGas turbinesMechanical engineeringPower (physics)ChemistryElectrical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,679

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Electrochemical Energy Conversion and StorageMême sujetAdvancements in Solid Oxide Fuel CellsTravaux en français237 207