Multi‐Objective Optimization of a Climate‐Responsive Green Hydrogen‐Based Multi‐Generation System with Advanced Energy Storage and Heat Recovery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle