Crossflow flat solid oxide fuel cell (SOFC) semi-empirical modeling and the multi-fuel property based on a commercial 700 W stack
Notice bibliographique
Résumé
Solid Oxide Fuel Cell (SOFC) technology has attracted vast attention for combined heat and power (CHP) application on low or zero carbon emissions because of its high efficiency and multi-fuel selectivity. Due to the high operation temperature, a commercial SOFC system requires a complex system thermal balance and stack self-heating ability which are dramatically influenced by the inlet temperature, reaction heat and thermal radiation of the stack. Multi-fuel selectivity is a further distinct advantage when considering the future variety of renewable fuel sources, such as ammonia (from animal farming), bio-methane (from agriculture), and the other hydrocarbons using carbon capture as an effective H2 carrier. However, the alternating between different fuel types may result in reduced power and the internal heat balance to change, which may further lead to the stack cooling down or over heated. An appropriate model with fast calculation processing capability is necessary to assess the internal changes before switching the fuel source and to inform further decision making to enable the control system to adapt to the change. In this paper, a cross-channel, flat SOFC semi-empirical model is proposed and validated by a commercial 700 W stack using real testing data to assess the accuracy of the simulation results. The SOFC model has multi-fuel ability which presents different properties and internal understanding for H2, NH3, and reformed CH4 through relevant charts (for feed, velocity, temperature, reaction rate, current, power, heat, efficiency). The power outputs for the different fuel sources, H2, NH3, and reformed CH4, are 721.0 W, 628.9 W and 679.7 W respectively when calculated at an air inlet temperature of 893 K. The modeling work was completed using Aspen Plus for SOFC system thermal balance simulations which determined the power output property for 813.3 W (H2), 744.5 W (direct NH3) and 740.7 W (reformed CH4) at the 2.0 times stoichiometric ratio of air feed, and CHP rate of 0.903 (H2), 0.787 (direct NH3) and 0.311 (reformed CH4). This work has the potential to contribute to the United Nation Sustainable Development Goal for Affordable and Clean Energy, Goal 7.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».