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Enregistrement W4405882213 · doi:10.1016/j.ijhydene.2024.12.265

Techno-economic and environmental analysis of Cu–Cl cycle for hydrogen production in hybrid refuelling stations: A case study of Highway 401, Canada

2024· article· en· W4405882213 sur OpenAlexafffundabout
Amir Mohammadi, Ofelia A. Jianu, Canan Acar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrogen productionEnvironmental scienceProduction (economics)HydrogenChemistryEconomicsMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The significant environmental impact of carbon dioxide emissions in the energy sector, especially from transportation, calls for exploring alternative energy carriers to reduce these emissions. Promoting hydrogen as an eco-friendly energy vector can significantly lower greenhouse gas emissions from heavy-duty vehicles. Assessing hydrogen production infrastructure is therefore critical. This research evaluates a network of pilot refuelling stations for heavy-duty applications along Highway 401, a key trade route in Canada. A feasibility analysis combines thermodynamic assessment and cost estimation of the 4-step Cu–Cl cycle, addressing a key gap in its techno-economic study. The integrated energy system proposed utilizes solar panels, the grid, wind turbines, and industrial waste heat to produce hydrogen via the Cu–Cl cycle. The findings reveal the substantial impact of location on the optimal solution configuration, emphasizing the importance of considering local weather data. Employing an optimization algorithm, the best hybrid energy system is composed of 1891 kW PV arrays, 3822 kW WTs, 13.22 kgH2/hour, a 220 kg H2 tank, and 1064 kW CNV with a renewable fraction of 98% in Windsor, Ontario. The levelized cost of hydrogen for Windsor, Toronto, Kingston, and Cornwall are $2.78/kgH2, $2.79/kgH2, $3.25/kgH2, and $3.22/kgH2, respectively. Additionally, a comprehensive sensitivity analysis explores the effects of energy market fluctuations, fleet size variations, and greenhouse gas emissions on key economic and environmental parameters. The levelized cost of hydrogen decreases significantly from $12.48 for a 10-truck fleet size to $1.56 for a 100-truck fleet size. This research contributes to fostering synergies between the transportation sector and electricity networks, advancing the transition towards a net-zero energy future.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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