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Enregistrement W4389541215 · doi:10.17118/11143/20836

Hydrogen-burning power plant with hydrogen produced by catalyticdecomposition of methane : techno-economic perspectives

2023· article· en· W4389541215 sur OpenAlexaff
Yifu Li, John Z. Wen, Zhongchao Tan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogenMethaneDecompositionCatalysisEnvironmental sciencePower to gasWaste managementChemistryEngineeringOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The power industry is upgrading the current technologies to produce clean and low-carbon electric energy.One of the options is to introduce hydrogen to power generation with H2-enriched fuels.However, the utilization of H2 in power generation raises safety concerns due to the intrinsic properties of H2, e.g., low molecular weight (2.016 g/mol), low density (0.089 g/L), and wide flammable limit range (4-75% in air).Thus, it would be safer to produce H2 onsite compared to offsite H2 production because it eliminates H2 transportation and storage.This work proposes a rational process design of a hydrogen-burning power plant integrated with an onsite hydrogen production unit.Methane catalytic decomposition (MCD) is selected among different technologies for hydrogen production for integration with power generation.The advantages of MCD are as follows: 1) It produces the least CO2 compared to competing technologies for H2 production, which is less than 1/3 of adopting methane steam reforming coupled with carbon capture technologies; 2) It produces valuable solid carbon as a by-product, which can enhance the profitability of the power plant.This presentation reports a comprehensive investigation on the proposed hydrogen-burning power plant based on process simulations using Aspen Plus software.First, Fe-based catalyst is identified as the most cost-effective catalyst for MCD compared to Ni-based and activated carbon (AC) catalysts.The former leads to the lowest net-levelized cost of electricity (net-LCOE) of -123.4USD/MWh, which makes the power plant profitable even without the electricity sale.Then, further study shows that the modelled power plant reduces the CO2 emission by 80.2% compared to direct power generation from burning natural gas when the bypass ratio and conversion rate are set to 100%.However, the power output decreases sharply from 373.7 to 211.7 MW due to the reduced heating value of H2 compared to CH4.Finally, this study suggests a set of natural gas bypass ratios and CH4 conversion rates that ensure (a) the power plant produces at least 80% of the electricity compared to the direct power generation from natural gas and (b) achieves a more competitive net-LCOE even under the price fluctuations of raw materials.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,820

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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