MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407087511 · doi:10.1021/acs.chemrev.3c00904

Proton Exchange Membrane (PEM) Water Electrolysis: Cell-Level Considerations for Gigawatt-Scale Deployment

2025· review· en· W4407087511 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.

Notice bibliographique

RevueChemical Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOffice of Energy EfficiencyNational Science Foundation Graduate Research Fellowship ProgramFuel Cell Technologies ProgramFondazione Ticino OlonaU.S. Department of EnergyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyNational Science Foundation
Mots-clésChemistryProton exchange membrane fuel cellSoftware deploymentElectrolysisProtonScale (ratio)MembraneNuclear physicsBiochemistryPhysicsPhysical chemistryElectrodeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen produced with no greenhouse gas emissions is termed "green hydrogen" and will be essential to reaching decarbonization targets set forth by nearly every country as per the Paris Agreement. Proton exchange membrane water electrolyzers (PEMWEs) are expected to contribute substantially to the green hydrogen market. However, PEMWE market penetration is insignificant, accounting for less than a gigawatt of global capacity. Achieving substantive decarbonization via green hydrogen will require PEMWEs to reach capacities of hundreds of gigawatts by 2030. This paper serves as an overarching roadmap for cell-level improvements necessary for gigawatt-scale PEMWE deployment, with insights from three well-established hydrogen technology companies included. Analyses will be presented for economies of scale, renewable energy prices, government policies, accelerated stress tests, and component-specific improvements.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,238 · 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