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Enregistrement W4403926742 · doi:10.1016/j.desal.2024.118219

Optimizing sustainable energy systems: A comparative study of geothermal-powered desalination for green hydrogen production

2024· article· en· W4403926742 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueDesalination · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésDesalinationGeothermal desalinationHydrogen productionGeothermal energyEnvironmental scienceGeothermal gradientWaste managementProduction (economics)Sustainable energyRenewable energyEnvironmental engineeringProcess engineeringEngineeringHydrogenChemistryGeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synergy between hydrogen and water is crucial in moving towards a sustainable energy future. This study explores the integration of geothermal energy with desalination and hydrogen production systems to address water and clean energy demands. Two configurations, one using multi-effect distillation (MED) and the other reverse osmosis (RO), were designed and compared. Both configurations utilized geothermal energy, with MED directly using geothermal heat and RO converting geothermal energy into electricity to power desalination. The systems are evaluated based on various performance indicators, including net power output, desalinated water production, hydrogen production, exergy efficiency, and levelized costs. Multi-objective optimization using an artificial neural network (ANN) and genetic algorithm (GA) was conducted to identify optimal operational conditions. Results highlighted that the RO-based system demonstrated higher water production efficiency, achieving a broader range of optimal solutions and lower levelized costs of water (LCOW) and hydrogen production, while the MED-based system offered economic advantages under specific conditions. A case study focused on Canada illustrated the potential benefits of these systems in supporting hydrogen-powered vehicles and residential water needs, emphasizing the significant impact of using high-quality desalinated water to enhance the longevity and efficiency of proton exchange membrane electrolyzers (PEME). This research provides valuable insights into the optimal use of geothermal energy for sustainable water and hydrogen production. • Geothermal energy is used for both desalination and hydrogen production, promoting sustainability. • The study compares Multi-Effect Distillation (MED) and Reverse Osmosis (RO) for optimal geothermal-based desalination. • Multi-objective optimization using ANN and GA identifies the best operational conditions for efficiency and cost reduction. • The study highlights RO's cost efficiency in desalination by evaluating the levelized costs of water and hydrogen. • A case study in Canada shows geothermal energy's potential to support hydrogen-powered vehicles and water systems.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,253 · 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