Optimizing Hydrogen Liquefaction Efficiency Through Waste Heat Recovery: A Comparative Study of Three Process Configurations
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen (H2) liquefaction is an energy-intensive process, and improving its efficiency is critical for large-scale deployment in H2 infrastructure. Industrial waste heat recovery contributes to energy savings and environmental improvements in liquid H2 processes. This study proposes a comparative framework for industrial waste heat recovery in H2 liquefaction systems by examining three recovery cycles, including an ammonia–water absorption refrigeration (ABR) unit, a diffusion absorption refrigeration (DAR) process, and a combined organic Rankine/Kalina plant. All scenarios incorporate 2 MW of industrial waste heat to improve precooling and reduce the external power demand. The simulations were conducted using Aspen HYSYS (V10) in combination with an m-file code in MATLAB (R2022b) programming to model each configuration under consistent operating conditions. Detailed energy and exergy analyses are performed to assess performance. Among the three scenarios, the ORC/Kalina-based system achieves the lowest specific power consumption (4.306 kWh/kg LH2) and the highest exergy efficiency in the precooling unit (70.84%), making it the most energy-efficient solution. Although the DAR-based system shows slightly lower performance, the ABR-based system achieves the highest exergy efficiency of 52.47%, despite its reduced energy efficiency. By comparing three innovative configurations using the same industrial waste heat input, this work provides a valuable tool for selecting the most suitable design based on either energy performance or thermodynamic efficiency. The proposed methodology can serve as a foundation for future system optimization and scale-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».