More efficient way of clean hydrogen production: The synergetic roles of magnetic effects and effective catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Clean energy sources are not the silver bullet; however, hydrogen has the potential to complete the equation with clean energy sources to achieve sustainability as an ultimate goal. Increasing efforts are made to achieve clean hydrogen production through water electrolysis in a feasible and sustainable manner. Water electrolysis appears to be a potential solution, which needs to be improved in order to achieve the performance targets. The current study uses data from experimental studies in the openly available literature to comparatively assess the catalysts along with the magnetic field effect to show how these additions can mitigate the inefficiencies of the water electrolysis process. The magnetic field effect is a recent topic that is discussed to improve the water electrolysis process, especially on the anode side, mainly due to the paramagnetic behavior of oxygen. This study investigates the magnetic field effects and compares them with the other effects of catalysts in order to present their impact on the overall water electrolysis process efficiency. Catalysts are then categorized and comparatively assessed in a case study with normalized parameters, both in their category and overall. Due to the behavior of different electrodes, different catalysts are considered on different sides. For the anode side, especially the catalysts with ferromagnetic elements performed better in a case study, where NiZnFe4Ox brings a 6.54% energy efficiency improvement. The PtNi(N) nanowires, with a 4.79% energy efficiency improvement, can be highlighted among the cathode side catalysts. For the catalyst couples, there is a potential of more than 10% of energy efficiency improvement compared to the base case scenario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».