Green Hydrogen Production From Non‐Traditional Water Sources: A Sustainable Energy Solution With Hydrogen Storage and Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Green hydrogen development plays an essential role in creating a sustainable and environmentally conscious society while reducing reliance on traditional fossil fuels. Proton Exchange Membrane Water Electrolysers (PEMWEs), are sensitive to water quality, with various impurities impacting their efficiency, the quality of the hydrogen produced, and the device‘s lifespan. High‐purity water is required for PEM electrolyzers; Type II water, which is required for commercial electrolyzers, must have a resistivity greater than 1 MΩ cm, sodium, and chloride concentrations less than 5 μg/L, and total organic carbon (TOC) content less than 50 parts per billion. The majority of electrolyzers operate on freshwater, or total dissolved solids (TDS) <0.5 g/kg, whereas brackish, rainwater, wastewater, and seawater have TDSs of 1–35 g/kg, 0.01–0.15 g/kg, 0.5–2 g/kg, and 35–45 g/kg, respectively. This critical review offers, for the first time, a comprehensive overview of relevant impurities in operating electrolyzers and their impact. The findings of this study indicate that electrolysis‐based H2 processes are promising options that contribute to the H2 production capacity but require improvements to produce larger competitive volumes. In addition, the main challenges and opportunities for generating, storing, transporting, and distributing hydrogen, as well as large‐scale adoption are discussed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».