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Enregistrement W4395681648 · doi:10.1016/j.egyr.2024.04.030

Performance evaluation of a novel fuel cell and wind-powered multigeneration system

2024· article· en· W4395681648 sur OpenAlexaff
Farbod Esmaeilion, M. Soltani, Faraz Forutan Nia, Mohammad Hatefi, Alireza Taklifi, Maurice B. Dusseault, Marc A. Rosen

Notice bibliographique

RevueEnergy Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of TechnologyUniversity of WaterlooBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExergyEnvironmental sciencePayback periodExergy efficiencyWork (physics)Internal rate of returnWind powerProcess engineeringAutomotive engineeringEnvironmental economicsWaste managementEnvironmental engineeringEngineeringMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of promising energy sources to satisfy human desires is extremely crucial. The present work studies the performance of an original solid oxide fuel cell-wind-based polygeneration system for producing hydrogen, sodium hypochlorite, potable water, heating, cooling, and electrical power. In the methodological concept, energy, exergy, economic, and exergoenvironmental assessments are carried out to evaluate the system performance concerning different parameters. The technical outcomes depict that the system can produce 363 kW of electrical power, 162 kW of cooling, and 46.5 kW of heating at the design operating settings while the energy and exergy efficiencies are 55.5% and 38.1%, respectively. Moreover, over a year of operation, the system can provide 19.9 × 10 4 m3 gaseous hydrogen, 50.9 ×‎ 103 m3 potable water, and 5.31 tonnes of sodium hypochlorite to increase the gained benefits from this efficient and cost-effective system. To evaluate the prevalence of the designed system, the economic outcomes demonstrate that the payback period is 1.5 years while the internal rate of return is 0.70. Moreover, the system presents relatively proper environmental benefits based on the obtained outcomes from the exergoenvironmental study; the exergoenvironmental factor, exergy stability factor, and sustainability index are 0.50, 0.56, and 1.6, respectively.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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