Multi‐Objective Optimization of a Climate‐Responsive Green Hydrogen‐Based Multi‐Generation System with Advanced Energy Storage and Heat Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy reliance on fossil fuels for power generation leads to significant energy waste, high operating costs, and substantial CO 2 emissions, highlighting the urgent need for climate‐responsive solutions, such as hydrogen‐based energy systems. This article introduces and optimizes a novel hydrogen‐based multi‐generation system that combines Compressed Air Energy Storage (CAES), a Proton Exchange Membrane Electrolyzer (PEME), and an Organic Rankine Cycle (ORC) to enhance thermodynamic performance and reduce environmental impacts. Using Response Surface Methodology (RSM) in Minitab, six system scenarios incorporating different organic fluids and oils in the ORC are evaluated under varying climatic conditions (Paris, London, San Francisco, and Dubai), representing temperate, maritime, and hot desert climates. The optimal scenario achieves an Exergy Round Trip Efficiency (ERTE) of 64.28%, a cost rate reduction of 62.5 $/h, and a CO 2 emission decrease of 56.26 kg kWh −1 . The findings suggest that strategic deployment of the proposed system in temperate climates substantially boosts system performance and reduces environmental cost. This research offers practical and theoretical advancements in sustainable hydrogen‐based power solutions, directly contributing to Sustainable Development Goals (SDG) 7 and 13 through improved energy efficiency, reduced emissions, and climate‐responsive design. Future work should explore adaptive control strategies, low‐cost materials, and assessments in extreme climates.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».