Optimizing sustainable energy systems: A comparative study of geothermal-powered desalination for green hydrogen production
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».