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Enregistrement W4407847813 · doi:10.1016/j.ijhydene.2025.02.101

Seven ways to decouple low-temperature water electrolysis - A comparative review for alternative green hydrogen production

2024· review· en· W4407847813 sur OpenAlexfundno aff
Eva Wallnöfer‐Ogris, Ilena Grimmer, Bernd Loder, Marie Macherhammer, Alexander Trattner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Digitalisierung und WirtschaftsstandortÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftAustrian Institute of TechnologyBundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und TechnologieTechnische Universitat WienSimon Fraser UniversityBundesministerium für Arbeit und Wirtschaft
Mots-clésHydrogen productionElectrolysisElectrolysis of waterProduction (economics)High-temperature electrolysisHydrogenProcess engineeringWater splittingEnvironmental scienceMaterials scienceChemistryCatalysisPhysical chemistryEngineeringEconomicsElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review provides an overview of alternative, decoupled low-temperature water electrolysis systems for the production of green hydrogen that are currently being researched and developed. The continuous or sequential processes utilise a redox mediator enabling the decoupling of the hydrogen and oxygen evolution reactions spatially and/or in time. The different requirements for the redox mediators and the system characteristics are compared, highlighting the physical and chemical limitations of the individual systems, as well as their respective strengths and potential for further development. This indicates that the advantages of decoupled electrolysis compared to direct electrolysis can go far beyond their impressive high faradaic efficiency and operational safety, even at high hydrogen pressure and operation at low current densities . Consequently, it can be presumed that these systems could become a cost- and energy-efficient technology, thereby establishing themselves as a competitive future technology in a multitude of application scenarios.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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