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Enregistrement W4413219374 · doi:10.1016/j.fuel.2025.136497

Experimental investigation and assessment of a newly designed hybrid hydrogen reactor for sustainable fuel production

2025· article· en· W4413219374 sur OpenAlexaff
Mehmet Gursoy, İbrahim Dinçer

Notice bibliographique

RevueFuel · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen productionProduction (economics)HydrogenEnvironmental scienceNuclear engineeringProcess engineeringWaste managementMaterials scienceChemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A new hybrid PEC-conventional cells facilitate continuous hydrogen generation. • A coated photocathode enhances catalytic activity and hydrogen production. • The Design Expert was utilized to optimize essential parameters using RSM modelling. • Maximum hydrogen generation attained: 1.226 µg/s over an area of 49 cm 2 . • The energy and exergy efficiencies attained were 3.78% and 3.86%, respectively. With the increasing need for clean and sustainable energy sources, hydrogen has become a crucial energy carrier owing to its high energy density and zero-emission properties. This study presents a novel hybrid photoelectrochemical (PEC)-conventional electrolysis system that integrates the advantageous features of both PEC and conventional electrolysis technologies, providing distinct benefits. A significant advantage is further the ability to constantly produce hydrogen, even without solar irradiation. An experimental examination and thermodynamic performance evaluation of a hybrid hydrogen reactor to produce clean hydrogen is presented. The Design Expert software and Response Surface Methodology (RSM) were used to assess the experimental data and simulate the operational conditions and factors, such as mass flow rate, operating temperature and sun irradiation. At a 49 cm 2 active electrode area, the system produced 1.226 µg/s of hydrogen with energy and exergy efficiencies of 3.78% and 3.86%, respectively. The results underscore the significance of coating material selection and process optimization in enhancing efficient and sustainable hydrogen generation methods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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