Neural Network Modeling of an Electrochemical Ammonia Synthesizer for Smart Grid Applications
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of renewable energy technologies has enabled the concept of smart grids to be widely used in power systems. Data-driven approaches and utilization of artificial intelligence promote easy integration of distributed energy resources with energy storage devices and enhance the development of power control and management strategies. Green ammonia has lately attracted attention as a feasible hydrogen-containing alternative capable of producing clean energy, with various advantages including easier transportation and storage, a higher volumetric density, and lower flammability. This research proposes a novel neural network (NN) model of an electrochemical ammonia synthesizer (EAS). Traditional physics-based modeling of complicated systems involving electrochemical reactions is exceedingly complicated, time-consuming to evaluate, necessitates a large number of sensors and is computationally intensive. The proposed NN model utilizes the input-output relations of the EAS to capture the plant dynamics, resulting in a fast and highly accurate model while minimizing the need for extensive laboratory experimentation. Simulation results conclude that the presented NN model is highly accurate in predicting the ammonia production rate based on the inputs - solar power, nitrogen, and water. The EAS NN model can easily be integrated with existing fuel cell models and also promotes the development of intelligent control systems for green ammonia applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».