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Enregistrement W4387087663 · doi:10.1115/es2023-106980

Investigation of the Effects of Hydrogen-Enriched Natural Gas Blends and Pure Hydrogen on the Performance of a Domestic Condensing Boiler

2023· article· en· W4387087663 sur OpenAlexaff
Wahiba Yaïci, Evgueniy Entchev

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionHydrogenBoiler (water heating)Greenhouse gasNatural gasEnvironmental scienceWaste managementZero emissionProcess engineeringMaterials scienceChemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Following increased awareness about the deleterious effects of climate change on the environment, many corporations and institutions are making concerted efforts to reduce their greenhouse gas emissions through policy reviews and technological changes. One area of promise is the replacement of natural gas (NG) with hydrogen (H2) for use in residential and industrial sectors. Hydrogen can play a significant role in reducing emissions in heating applications within the built environment. In a net-zero emissions future where distributed combustion emissions must be largely eliminated, zero-carbon fuels and hydrogen solutions for heating are some of the most cost-effective and flexible paths that will facilitate the sector’s energy transition. In the short term, hydrogen is currently being blended in small amounts into existing NG networks around the world. This has an impact on the performance of appliances designed for NG, as certain gas properties will change. In this study, the effects of hydrogen on a domestic condensing boiler designed for NG, was investigated. The combustion reaction as a function of hydrogen content and oxygen content was determined. Stoichiometric, lean, and incomplete combustion were considered. Incomplete combustion leads to the formation of polluting emissions, while lean combustion is used to mitigate this by using excess air. An analytical model was developed to determine the outputs, that are, theoretical condensable water mass, heating value ratio, saturation temperature, maximum saturation temperature, and condensation efficiency, which were the main outputs that were systematically analyzed. Results showed that water vapour in the exhaust gas had the most remarkable effect on properties, and in consequence, on the boiler’s operation. Optimum efficiency occurred when the molar fraction of water vapour was maximized. This corresponded to the combustion of pure hydrogen at stoichiometric conditions. It was further observed that pollutant emissions formation was minimized with greater amounts of excess air via lean combustion, which also resulted in a smaller water vapour fraction. The addition of hydrogen also reduced emissions since the only combustion product of pure hydrogen is water. Hydrogen should be used in lean combustion with minimal excess air to optimize economic and environmental benefits. This guarantees greater performance over pure natural gas dispensed in the same conditions, while mitigating the formation of polluting emissions.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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