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Enregistrement W4409353726 · doi:10.1016/j.ijhydene.2025.04.047

Advancements in electrolyser stack performance: A comprehensive review of Latest technologies and efficiency strategies

2025· review· en· W4409353726 sur OpenAlexafffund
Erman Eloge Nzaba Madila, Ashkan Makhsoos, Mahesh M. Shanbhag, Bruno G. Pollet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStack (abstract data type)Computer scienceProcess engineeringEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen production through water electrolysis is becoming increasingly important in the transition to renewable energy. Recent developments in electrolyser stack performance, including proton exchange membrane , alkaline, anion exchange membrane , solid oxide and proton-conducting ceramic water electrolyser technologies are highlighted in this review. Catalyst and membrane innovations have decreased energy losses while improving reaction kinetics and durability. The improvement in energy conversion efficiency has been achieved mainly through the control of temperature and pressure. Integrating these technologies with clean energy sources can optimize the effective use of renewable energy sources which are fluctuating power supplies. The review also highlights the significance of engineering and novel materials in producing more hydrogen and prolonging the life of water electrolysers, especially in their stack design. Industrial sectors involved in decarbonization could gain from these advancements.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations24
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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