Advancements in non-renewable and hybrid hydrogen production: Technological innovations for efficiency and carbon reduction
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is recognized as a versatile and clean energy carrier that plays a crucial role in facilitating the transition to a sustainable, low-carbon economy. This comprehensive review examines recent advancements in non-renewable and hybrid hydrogen production technologies, with a particular emphasis on their potential to reduce carbon emissions while simultaneously promoting efficiency and scalability. Conventional approaches to hydrogen production, including steam methane reforming, dry reforming, partial oxidation, and gasification, have undergone substantial advancements due to innovations in catalytic processes, reactor configurations, and the incorporation of carbon capture technologies. Emerging hybrid methodologies that integrate fossil fuels with renewable energy sources present a promising strategy for mitigating greenhouse gas emissions, while simultaneously utilizing the existing energy infrastructure. Moreover, advanced methodologies, including plasma-assisted reforming, chemical looping processes, and nuclear-based hydrogen production, are significantly reshaping the domain of clean hydrogen generation by effectively addressing critical technical and environmental challenges. This review further investigates the economic, environmental, and operational implications associated with these methodologies, offering a comprehensive assessment of their feasibility and impact. Future research directions emphasize the necessity of developing cost-effective materials, enhancing reactor efficiency, and incorporating artificial intelligence for the optimization of processes. This review underscores the transformative potential of non-renewable hydrogen production in the establishment of a global hydrogen economy by integrating technological advancements with sustainable practices.
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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 | 0,001 |
| 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 ».