Experimental thermal and environmental impact performance evaluations of hydrogen-enriched fuels for power generation
Notice bibliographique
Résumé
• A dual-fuel carburettor is used for fuel blend preparation. • Up to 20% (volume basis) of hydrogen is mixed with traditional fuels. • CO 2 emissions are reduced by 22–31% at a 20% hydrogen blend. • Hydrogen can offset the power output reductions with fuels other than gasoline. The transition to a low-carbon energy future requires a multi-faceted approach, including the enhancement of existing power generation technologies. This study provides a comprehensive experimental evaluation of hydrogen enrichment as a strategy to improve the performance and reduce the emissions of a power generator. A 3.65 kW power generation that is equipped with spark-ignition engine is systematically tested with five distinct base fuels: gasoline, propane, methane, ethanol, and methanol. Each fuel is volumetrically blended with pure hydrogen in ratios of 5 %, 10 %, 15 %, and 20 % using a custom-developed dual-fuel carburetor. The key parameters, including exhaust emissions (CO 2 , CO, HC, NO x ), cylinder exit temperature, electrical power output, and thermodynamic efficiencies (energy and exergy), are meticulously measured and analyzed. The results reveal that hydrogen enrichment is a powerful tool for decarbonization, consistently reducing carbon-based emissions across all fuels. At a 20 % hydrogen blend, CO 2 emissions are reduced by 22–31 %, CO emissions by 39–60 %, and HC emissions by 21–60 %. This environmental benefit, however, is accompanied by a critical trade-off: a severe increase in NO x emissions, which rose by 200–420 % due to significantly elevated combustion temperatures. Performance is notably enhanced; power output increased by 2–16 %, with hydrogen addition enabling lower-energy–density fuels like methane and propane to achieve performance parity with gasoline. Thermodynamic analysis confirms these gains, with energy efficiency showing marked improvement, particularly for methane, which increased from 42.0 % to 49.9 %. While hydrogen enrichment presents a viable pathway for enhancing engine performance and reducing the carbon emissions of power generators, the profound increase in NO x necessitates the integration of advanced control and after-treatment systems for its practical and environmentally responsible deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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)
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 tête enseignante, 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 ».