MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390970932 · doi:10.1109/irec59750.2023.10389293

Scaling Down Electrolysis System for Lab-Scale Test Bench: A Power Performance Perspective

2023· article· en· W4390970932 sur OpenAlexaff
Hamid Hamza, Mohamed Keddar, Marcos Da Conceicao, Mamadou Lamine Doumbia, Zhifeng Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalingTotal harmonic distortionTest benchPower factorScale factor (cosmology)Electrical engineeringEngineeringConstant currentVoltageElectronic engineeringPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the deployment of the electrolysis system to hundreds of MW (by 2025) or even future GW scale, a down-scaled test bench with the most representative features becomes highly valuable in predicting, preventing, and analyzing system abnormalities during operation. However, such a scaled-down test bench may not be commercially available due to different technology maturity levels in power electronics. For a large-scale electrolysis system, even a test bench with a scaling down factor of 1/10 may cost millions. Technically, it remains unclear how representative a lab-scale testbench system can be to emulate MW-scale electrolysis plant operation, especially with large scaling factors at low cost. In this research, we first explored two potential methodologies for scaling down from the MW scale to a lab-scale test bench. The constant voltage approach allows us to keep four power quality performances (PQ) such as the THD, power factor, ripple factor and the cell current density constants regardless of the scaling factor. However, the electrolyzer resistance is increased with respect to the scaling factor. The constant current approach decreases the resistance with the scaling factor while maintaining the other parameters constant. Further, to mimic the behaviour of the real industrial system as closely as possible, we developed a square-root scaling approach by manipulating four parameters (voltage, current, cell area, and the scaling factor) to scale down the system while keeping five PQ performances on both AC (THD and power factor) and DC side (ripple factor, current density, and the electrolyzer resistance) constants. This theoretical analysis provided a guideline for understanding the similarity between electrolysis systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Battery Technologies ResearchTravaux en français237 207