Thermoeconomic Analysis of an Innovative Integrated System for Cogeneration of Liquid Hydrogen and Biomethane by a Cryogenic-Based Biogas Upgrading Cycle and Polymer Electrolyte Membrane Electrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen (H 2 ) as an ecofriendly alternative to fossil fuels faces challenges in storing large capacities for extended transportation due to its low volumetric energy density. Also, common large-scale storage techniques for H 2 are associated with high energy consumption, which is potentially at odds with the environmental benefits. The multiproduct H 2 storage systems are associated with enhancing efficiency and environmental sustainability, leading to significant cost savings and minimizing waste production. In this paper, an integrated system that cogenerates liquids H 2 and biomethane is designed using low-temperature cascade refrigeration processes, cryogenic-based biogas purification cycle, proton exchange membrane (PEM) electrolysis, and organic Rankine plant. A two-stage mixed refrigerant refrigeration process is employed for purifying untreated biogas, liquefying biomethane, and precooling H 2 generated by a PEM electrolyzer. Four H 2 Joule-Brayton refrigeration systems are used to liquefy H 2 in the hybrid system. This hybrid configuration purifies 2917 kg/h unrefined biogas and uses 27.71 MW power to produce 416.6 kg/h liquid H 2 and 674 kg/h liquid biomethane. The energy and exergy efficiencies for the designed integrated process are calculated at 54.65% and 56.67%, respectively. The system exergy analysis reveals that the electrolyzer (77.94%), heat exchangers (10.61%), and compressors (5.69%) are the principal equipment in exergy destruction. Pinch analysis is employed to design heat exchanger networks and reduce energy consumption effectively. According to the economic analysis, the investment return period and the prime cost of H 2 are 5.589 years and 3.539 USD/kgLH 2, respectively. The parametric sensitivity analysis demonstrates that lowering the electricity cost from 0.1 to 0.03 USD/kWh leads to a decrease in the prime cost of liquid H 2 and the investment return period to 2.205 USD/kgLH 2 and 4.251 years, respectively. Moreover, increasing the outlet pressure of the turbo-expander in the cryogenic refrigeration cycle from 100 to 220 kPa results in an increase in exergy efficiency and net annual benefit to 56.67% and 13.89 MMUSD/year, respectively, and a reduction in the prime cost of liquid H 2 to 3.536 USD/kgLH 2 .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».