Thermal Ammonia Decomposition for Hydrogen‐Rich Fuel Production and the Role of Waste Heat Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is an attractive future fuel with the potential to play a crucial role in reducing carbon dioxide emissions, but the major obstacles to implement hydrogen are associated with its storage, transportation, and safety. As a solution, ammonia has been recognized as a promising carbon‐free hydrogen carrier; however, due to the poor combustion performance of ammonia fuel, this review first outlines the significance of on‐site ammonia decomposition to generate CO x ‐free H 2 ‐rich fuel. Furthermore, to demonstrate the potential of this approach in different fields, the main focus of this review is on the pivotal role of integrating waste heat recovery and thermal ammonia decomposition across various industries including power plants, transportation, and industrial furnaces, enabling researchers to gain insights and benefit from the work of each other. As a means to enhance fuel saving and reduce greenhouse gas emissions, two significant methods including thermochemical recuperation and autothermal reforming are investigated considering the impact of several factors like exhaust gas species, temperature, and the performance parameters of the main fuel consumers. Finally, the paper provides vital recommendations for research directions in waste heat recovery‐based ammonia decomposition systems to promote sustainable and eco‐friendly solutions applicable to various industries. These include but are not limited to conducting life cycle analyses considering green ammonia, optimization of the independency level for the decomposition system, and integrating it with various components such as dual‐fuel engines, hydrogen purification, solar energy, and fuel cells.
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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 | 0,003 | 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 ».