Integrating Fuzzy AHP-TOPSIS for Material Selection in Green Hydrogen and Ammonia Production
Notice bibliographique
Résumé
The transition to sustainable energy sources necessitates the efficient production of green hydrogen and ammonia, with advanced material selection playing a pivotal role in this process.This study employs a Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP) and the Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (Fuzzy TOPSIS) to provide a structured approach to material evaluation.Prioritization results emphasize Scalability and Efficiency as the most critical criteria, reflecting Morocco's strategic focus on optimizing production and expanding renewable energy infrastructure.Comparisons with recent literature underscore the evolving priorities in material selection, reinforcing the significance of eco-friendly and scalable technologies.The findings identify Innovative nanostructured platinum-free catalyst as the optimal choice, excelling in Scalability and Environmental Impact, which aligns with advancements in hydrogen reactor scale-up strategies.Meanwhile, Nickel-based alloy demonstrates superior efficiency and durability but faces scalability challenges, mirroring concerns in industrial deployment.These results provide theoretical advancements in decisionmaking methodologies and practical insights for energy planners and investors.They highlight the balance between technical performance and sustainability goals, offering a robust framework for material selection that supports large-scale green hydrogen and ammonia production while aligning with global decarbonization efforts.
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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) | 0,001 | 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 ».