Comprehensive Examination of a Green Hybrid Biomass-Integrated Compressed Air Energy Storage System with PEM Hydrogen Production Across Various Operating Modes
Notice bibliographique
Résumé
The shift to renewable energy is vital for creating a cleaner world and addressing the growing energy demands of modern societies. Energy storage technologies play a key role in this transition, enabling efficient integration of renewable sources. This study introduces an innovative system that uses biomass as its primary fuel and incorporates compressed air energy storage (CAES) technology to handle peak energy demand effectively. CAES is selected due to its suitability for large-scale applications. Additionally, waste heat recovery is integrated to enhance overall efficiency, enabling the simultaneous production of electricity, hydrogen, and hot water. The system is evaluated across three operational periods (off-peak, mid-peak, and peak) to ensure its adaptability and performance. It is designed to maximize resource utilization while reducing energy losses, making it a sustainable and practical solution to current energy and environmental challenges. A comprehensive evaluation encompassing energy, exergy, economic, and environmental aspects is conducted. The results show an overall system efficiency of 61 %, with CAES achieving energy and exergy round-trip efficiencies of 66.9 % and 51.3 %, respectively. The plant produces hydrogen at a rate of 5.65 g/s during mid-peak and off-peak periods, and hot water at a consistent rate of 7.8 kg/s across all operating periods. • Introducing a flexible and innovative configuration based on biomass energy and ESSs to achieve sustainable power. • Conducting a comprehensive analysis of technical, economic, and environmental aspects across various operational periods. • Utilizing waste heat recovery through the ORC and PEM units.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».