MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409149565 · doi:10.1002/cjce.25699

Efficient elevated temperature hydrogen direct purification and separation technology

2025· article· en· W4409149565 sur OpenAlexvenueno aff
Peixuan Hao, Dongdong Wang, Fuhua Xu, Tongyu Liu, Lu Wang, Shuang Li, Yixiang Shi, Ningsheng Cai

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of Energy
Mots-clésSeparation (statistics)HydrogenMaterials scienceChemistryChemical engineeringChromatographyProcess engineeringComputer scienceEngineeringMachine learningOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrogen, essential as a clean energy carrier and chemical feedstock, demands purification processes that are both efficient and economical. This study presents an analysis of the elevated temperature hydrogen direct purification and separation (HDPS) technology, an innovative method for achieving high hydrogen recovery rates. The LaNi 4 Al alloy, utilized as an absorbent, operates effectively at elevated temperatures and exhibits resilience against impurities. The HDPS process is strategically designed, incorporating pressurization, absorption, co‐current blowdown at varied rates, and vacuum desorption, and is distinguished from conventional pressure swing adsorption (PSA) based on theoretical insights into their operational differences and similarities. Integrated with a methanol reforming module, a temperature swing adsorption (TSA) module, and a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC), the pilot‐scale HDPS system outperforms traditional PSA methods in efficiency. The HDPS‐TSA process achieves excellent hydrogen recovery rates (91.28%) and purities (99.999%), satisfying the stringent requirements of fuel cells. The HDPS‐TSA system's electricity consumption and heat demand are comparable to or lower than those of traditional vacuum pressure swing adsorption (VPSA) and TSA processes, positioning it as a promising solution for sustainable hydrogen production systems.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetHydrogen Storage and MaterialsTravaux en français237 207