Optimal Design of a Hybrid Liquid Air Energy Storage System Utilizing Waste Heat Recovery for Hydrogen and Power Production
Notice bibliographique
Résumé
Liquid air energy storage (LAES) provides a high volumetric energy density and overcomes geographical constraints more effectively than other extensive energy storage systems such as compressed air and pumped hydro storage. However, LAES faces challenges such as lower efficiency rates, restricted economic feasibility, and potential environmental impacts. Integrating and recovering waste heat to produce power and additional products (e.g., hydrogen and fresh water) can reduce the drawbacks of LAES systems. This study introduces a novel integrated LAES system combining a liquefied natural gas (LNG) vaporization unit, a solid oxide fuel cell process, the magnesium-chlorine thermochemical plant, and a Kalina thermal power cycle. During the period of low electricity demand, purified air using the power produced by wind turbines is pressurized and liquefied within the Linde–Hampson process. Liquid air and LNG after cold energy recovery during periods of high electricity demand are fed into gas turbines and fuel cell systems, respectively. The heat produced from the solid oxide fuel cell system is used to produce electricity and hydrogen within the power plants and thermochemical units. The round trip and exergy efficiencies of the hybrid LAES process are obtained at 67.98 and 65.25%, respectively. The economic investigation indicates that the prime cost of electricity during on-peak times, the return on investment, and net annual profit are 0.0771 US$/kWh, 3.579 years, and 4.884 MMUS$/yr, respectively. The results reveal that utilizing the fuel cell unit and Mg–Cl thermochemical process during on-peak times achieves a 62.81% reduction in carbon dioxide emissions compared to the base process. Due to the complexity of the proposed structure, an optimization framework based on machine learning and multiobjective optimization is employed to optimize thermodynamic and economic variables. Different decision criteria including TOPSIS, LINMAP, and fuzzy Bellman–Zadeh methods are utilized to identify the best operating states within the Pareto frontier. The variability in the target functions is evaluated using uncertainty quantification techniques through the Monte Carlo method.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».