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Enregistrement W4415283433 · doi:10.3390/app152011151

Effect of Real Gas Equations on Calculation Accuracy of Thermodynamic State in Hydrogen Storage Tank

2025· article· en· W4415283433 sur OpenAlexaff
Hao Luo, Qianqian Xin, Chenglong Li, Tianqi Yang, Xianhuan Wu, Richard Chahine, Jinsheng Xiao

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésvan der Waals forceVan der Waals equationPolynomialReal gasHydrogenEquation of stateBoundary value problemTheorem of corresponding states

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gas equation of state (EOS) serves as a critical tool for analyzing the thermal effects within the hydrogen storage tank during refueling processes. It quantifies the dynamic relationships among pressure, temperature and volume, playing a vital role in numerical simulations of hydrogen refueling, the development of refueling protocols, and ensuring refueling safety. This study first establishes a lumped-parameter thermodynamic model for the hydrogen refueling process, which combines a zero-dimensional gas model with a one-dimensional tank wall model (0D1D). The model’s accuracy was validated against experimental data and will be used in combination with different EOSs to simulate hydrogen temperature and pressure. Subsequently, parameter values are derived for the van der Waals EOS and its modified forms—Redlich–Kwong, Soave, and Peng–Robinson. The accuracy of the modified forms is evaluated using the Joule–Thomson inversion curve. A polynomial EOS is formulated, and its parameters are numerically determined. Finally, the hydrogen temperatures and pressures calculated using the van der Waals EOS, Redlich–Kwong EOS, polynomial EOS, and the National Institute of Standards and Technology (NIST) database are compared. Within the initial and boundary conditions set in this study, the results indicate that among the modified forms for van der Waals EOS, the Redlich–Kwong EOS exhibits higher accuracy than the Soave and Peng–Robinson EOSs. Using the NIST-calculated hydrogen pressure as a benchmark, the relative error is 0.30% for the polynomial EOS, 1.83% for the Redlich–Kwong EOS, and 17.90% for the van der Waals EOS. Thus, the polynomial EOS exhibits higher accuracy, followed by the Redlich–Kwong EOS, while the van der Waals EOS demonstrates lower accuracy. This research provides a theoretical basis for selecting an appropriate EOS in numerical simulations of hydrogen refueling processes.

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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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