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Enregistrement W4404450183 · doi:10.1016/j.cej.2024.157722

An advanced design to generate power and hydrogen with CO2 capturing and storage for cleaner applications

2024· article· en· W4404450183 sur OpenAlexaff
Muhammad Ishaq, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen storageProcess engineeringWaste managementPower to gasHydrogenPower (physics)Environmental scienceChemistryEngineeringComputer scienceThermodynamicsPhysicsOrganic chemistryElectrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A power generating cycle with CO 2 recirculation is assessed along with natural gas combustion. • Several sensitivity analyses are conducted under different operating scenarios. • The system helps reduce 3998.21 tons/year CO 2 emissions through clean hydrogen and power production. • Both energy and exergy efficiencies of the present system are 71.48% and 60.69%. The present study aims to conduct a thermodynamic analysis of a novel concept that synergistically integrates clean hydrogen and power production with a liquefied natural gas (LNG) regasification system. The designed integrated energy system aims to achieve hydrogen production, power production, LNG regasification, carbon capture, storage, and in situ recirculation. Hydrogen sulfide (H 2 S) from industrial waste streams is used as a major feedstock, and a specific combustion of H 2 S is employed as a hydrogen production method. CO 2 obtained from the combustion process is liquefied and pumped at a high pressure to be recirculated back into the power generation combustion process. The entire plant is simulated in the Aspen Plus simulation environment, and a comprehensive thermodynamic assessment including the energy and exergy analysis is conducted. Additionally, several parametric studies are conducted to identify suitable operating parameters. From the sensitivity analyses, it is found that at 20 % CO 2 recirculation, the hydrogen production rate decreases by 48.27 % when the operating pressure is increased from 0.05 bar to 3 bar. The adiabatic temperature is reduced by 56.86 %, 52.26 %, and 49.45 %, when 50 %, 60 %, and 70 % CO 2 is recirculated in the oxidant stream at an oxygen to natural gas (ONG) ratio of 0.5. The energy and exergy efficiencies of the system are found to be 71.48 % and 60.69 %, respectively. The present system avoids 2571.94 tons/yr of CO 2 emissions for clean hydrogen production and 1426.27 tons/yr of CO 2 for clean power production which would otherwise be emitted from steam methane reforming and coal gasification.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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