Renewable hydrogen from seafood shell waste for long-term energy storage on islands
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the potential of renewable seafood shell waste for sustainable energy conversion and long-term storage, particularly for isolated communities. Despite its rich chitin and protein composition, seafood shell waste is often neglected. The research evaluates and compares three advanced gasification technologies: biomass gasification, plasma gasification, and chemical looping, to convert seafood shell waste into syngas and H 2 . The study uses validated Aspen Plus models to optimize feedstock blending ratios and operational parameters. Results show that feedstocks high in lobster and shrimp shells yield higher H 2 outputs and improved syngas quality compared to clam-dominated blends. For instance, biomass gasification at 1200 °C yielded approximately 500 kg/h of H 2 from pure lobster or shrimp feeds, while plasma gasification at 4500 °C achieved yields near 730 kg/h. Plasma gasification, when integrated with fuel cell conversion and heat recovery systems, can generate over 10,000 kWh during a 6-hour peak period, enough to power over 1100 single-detached homes. Its levelized cost of hydrogen (LCOH) varies from $5.72-$8.37/kg H 2 , making it less expensive than chemical looping and biomass gasification. Plasma gasification also has the lowest global warming potential (GWP) at 6 kg CO 2 e/kg H 2 . Combining plasma gasification with carbon capture and storage may reduce GWP to 0.3 kg CO 2 e/kg H 2 and can be further explored. These findings underscore the technical and economic viability of converting seafood shell renewable waste into H 2 , advancing sustainable energy transitions, and supporting net-zero goals.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».