MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399361818 · doi:10.5772/geet.26

Design and Simulations of Solar-Based Hydrogen Production System via Methane Decomposition

2024· article· en· W4399361818 sur OpenAlexaff
Ali R. Al Shehhi, Ibrahim M. Gadala, Mohamed S. Gadala

Notice bibliographique

RevueGreen Energy and Environmental Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneHydrogen productionDecompositionProduction (economics)Environmental scienceHydrogenAstrobiologyProcess engineeringChemistryEngineeringPhysicsEconomicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A solar-based hydrogen production system is analyzed and studied with the intention of optimizing the parameters involved in oil refining industry and the environment of the United Arab Emirates. Methane decomposition in molten salt media using a concentrated solar power system was adopted, since the temperature range required in the system design is achievable with this method. The System Advisor Model software was used in this study with three cases to optimize the system using the levelized cost of heat concept. In Case 1, a levelized cost of heat of 9.32 ¢/kWh was achieved using an optimized system with a CSP-RTUVR-2014 receiver and a Luz LS-3 collector. The design of Cases 1 and 2 exhibited pressure drops along the system of just 10 bar, significantly lower than the 50 bar of Case 3. Similarly, designs of Cases 1 and 2 resulted in maximum receiver thermal losses of around 7 MW, whereas Case 3 yielded 14 MW loss. Analysis of the best-suited molten salt option showed that HITEC solar salt was better than HITEC XL and standard HITEC. A regression analysis was carried out to examine the pressure drop responses since it is a key variable affecting the integrity of the solar system. It was observed that the receiver mass flow rate is the main contributing cause of pressure drop. Through careful operator control of receiver mass flow rate, premature failures of the solar system caused by the pressure drop can be avoided.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreen Energy and Environmental TechnologyMême sujetHybrid Renewable Energy SystemsTravaux en français237 207