Efficient and low-emission approaches for cost-effective hydrogen, power, and heat production based on chemical looping combustion
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen production has recently attracted much attention as an energy carrier and sector integrator (i.e., electricity and transport) in future decarbonized smart energy systems . At the same time, power production is highly valued in energy systems as other sectors like transport and heating become electrified. This work compares two different low-emission systems to produce electricity, hydrogen and heat. The proposed systems are based on chemical looping combustion combined with biomass gasification (CLC-BG) and steam methane reforming (CLC-SMR), both benefiting from heat integration between chemical looping combustion and downstream processes. A full process simulation is carried out in Aspen Plus for both systems and detailed modeling is performed for chemical looping combustion. The overall thermal efficiency is calculated to be 71.1 % for CLC-BG and 76.4 % for CLC-SMR. Co-feeding methane into the biomass gasification process of CLC-BG leads to an enhanced overall efficiency. In comparison to CLC-BG, CLC-SMR exhibits greater potential in terms of power and hydrogen generation , resulting in a higher exergy efficiency of 58.3 % as opposed to 44.6 %. Assuming market prices of 5.2 USD/GJ for biomass and 9.1 USD/GJ for natural gas, the lowest minimum hydrogen sale price is estimated to be 4 USD/kg for CLC-SMR.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».