Techno economic analysis of electrolytic hydrogen production by alkaline and PEM electrolysers using MCDM methods
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen, a crucial clean and renewable energy source, addresses pressing challenges of energy security and environmental pollution. Water electrolysis for hydrogen production is a promising approach to satisfy the growing demand for sustainable energy. This study uniquely performs a comprehensive techno-economic analysis of hydrogen production using both Alkaline and Proton Exchange Membrane (PEM) electrolyzers, a first in the field to evaluate their performance comprehensively with advanced Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) techniques. Leveraging TOPSIS, WASPAS interval methods, and the Best Worst Method (BWM) with fuzzy logic, this research introduces a novel evaluation framework that incorporates a wide-ranging set of factors, including environmental, technical, technological, economic, and social aspects, divided into 30 sub-criteria. These insights offer a comprehensive understanding of each electrolyser's strengths and weaknesses, helping stakeholders make informed decisions about cost reduction in hydrogen production technologies. This has not been done before. Although cost results favour Alkaline electrolysers, PEM electrolysers are attractive for specific applications where their benefits justify the higher initial cost, choosing between Alkaline and PEM electrolysers dependent on a given hydrogen production project's requirements.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».