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Enregistrement W4390236210 · doi:10.3390/en17010130

Large-Scale Hydrogen Production Systems Using Marine Renewable Energies: State-of-the-Art

2023· article· en· W4390236210 sur OpenAlexaff
Junior Diamant Ngando Ebba, Mamadou Baïlo Camara, Mamadou Lamine Doumbia, Brayima Dakyo, Joseph Song‐Manguelle

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyHydrogen productionSustainabilityHydrogen technologiesHydrogen storageEnvironmental scienceContext (archaeology)Process engineeringEnergy carrierHydrogen economySoftware deploymentEnergy storageComputer scienceEnvironmental economicsEngineeringHydrogenChemistryElectrical engineeringEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To achieve a more ecologically friendly energy transition by the year 2050 under the European “green” accord, hydrogen has recently gained significant scientific interest due to its efficiency as an energy carrier. This paper focuses on large-scale hydrogen production systems based on marine renewable-energy-based wind turbines and tidal turbines. The paper reviews the different technologies of hydrogen production using water electrolyzers, energy storage unit base hydrogen vectors, and fuel cells (FC). The focus is on large-scale hydrogen production systems using marine renewable energies. This study compares electrolyzers, energy storage units, and FC technologies, with the main factors considered being cost, sustainability, and efficiency. Furthermore, a review of aging models of electrolyzers and FCs based on electrical circuit models is drawn from the literature and presented, including characterization methods of the model components and the parameters extraction methods, using a dynamic current profile. In addition, industrial projects for producing hydrogen from renewable energies that have already been completed or are now in progress are examined. The paper is concluded through a summary of recent hydrogen production and energy storage advances, as well as some applications. Perspectives on enhancing the sustainability and efficiency of hydrogen production systems are also proposed and discussed. This paper provides a review of behavioral aging models of electrolyzers and FCs when integrated into hydrogen production systems, as this is crucial for their successful deployment in an ever-changing energy context. We also review the EU’s potential for renewable energy analysis. In summary, this study provides valuable information for research and industry stakeholders aiming to promote a sustainable and environmentally friendly energy transition.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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