Assessing process feasibility of salinity gradient systems through maximum extractable and net energy outputs
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Salinity gradient (SG) has long been considered a promising renewable energy source. Three key technologies, pressure retarded osmosis (PRO), reverse electrodialysis (RED), and nanopore-based power generation (NPG), have been extensively investigated for harnessing SG energy, though their viability remains debated. In this study, to advance the discussion, we derived equations to quantify the maximum extractable energy from PRO, RED, and NPG in module-scale operations under co-current and counter-current modes to estimate the theoretical energy recovery potential of each technology from SG. Results indicate that, under ideal conditions, PRO outperforms RED and NPG in energy efficiency. For real applications, the net energy output (NEO) of SG power plants was assessed using reverse osmosis brine (1.2 M) as the highly concentrated solution and wastewater effluent as the low concentrated solution. Accounting for energy losses, less than 10% of the maximum theoretical recoverable energy is captured as NEO for RED and NPG, while PRO achieves 37%. Furthermore, considering various salinities of highly concentrated solution, a techno-economic analysis was performed to support the theoretical findings. It revealed that the levelized cost of energy (LCOE) for RED and NPG remains prohibitively high (LCOE > 0.6 $/kWh) even for hypersaline solutions ( C > 3.5 M). In contrast, PRO demonstrated a more favorable economic outlook, with LCOE approaching competitiveness at 0.26 $/kWh at high salinity. Lastly, pathways to mitigate energy losses and improve process feasibility are proposed to guide future development of economically viable SG energy systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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)
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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 découle