Low-Carbon Hydrogen and Methanol Production via Integrated Vacuum Swing Adsorption, Fuel Cells, and Carbon Capture: Exergy, Economic, and Optimization Insights
Notice bibliographique
Résumé
Developing integrated hydrogen (H 2 ) production, purification, and storage processes with optimal thermodynamic, economic, and environmental performance is essential to achieving low-carbon emission targets. This paper develops a novel intensified process for the multiproduction of H 2, methanol, and power with the goal of low-carbon dioxide emissions. This hybrid structure includes a steam hydrocarbon reforming process integrated with a vacuum swing adsorption cycle, a methanol synthesis plant, a carbonate-based fuel cell unit, an amine solvent capture process, and a Rankine-based energy recovery system. The produced synthesis gas is simultaneously employed in H 2 separation, methanol synthesis, and high-temperature fuel cell systems. The power and waste heat generated by the high-temperature fuel cell are used to meet the energy demands of the hybrid process. The results of the thermodynamic analysis demonstrate that energy and exergy efficiencies are obtained at 0.5834 and 0.6076, respectively. The economic analysis based on the system’s annual cost method reveals that the levelized cost of the product is 0.0575 US$/kWh, with a payback period of 4.487 years. A machine learning algorithm combining mathematical modeling and neural network design is developed, with input and output data identified through sensitivity analysis. The multiobjective genetic algorithm is employed to derive the Pareto front representing the optimal conditions from energy, exergy, and economic perspectives. Multicriteria decision-making methods are used to determine the optimal operating conditions. The fuzzy solution output indicates that the energy efficiency, exergy yield, and levelized cost of the electricity for the designed process are 0.6143, 0.6371, and 0.0511 US$/kWh, respectively. The consequences of small leakage, fixed-duration release, and complete rupture of the methanol storage vessels are evaluated, and appropriate safe distances are recommended.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».