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Enregistrement W4415370885 · doi:10.1016/j.cej.2025.169812

Molten metal methane pyrolysis for distributed hydrogen production: Reactor design, hydrodynamics, and technoeconomic insights

2025· article· en· W4415370885 sur OpenAlexafffund
Alireza Lotfollahzade Moghaddam, Seyedsina Hejazi, Moslem Fattahi, Md Golam Kibria, Mohd Adnan Khan

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCatalysts for Methane Reforming
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésHydrogen productionMethanePyrolysisHydrogenSteam reformingNatural gasCarbon fibers

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane pyrolysis offers a compelling pathway for low-carbon hydrogen production by avoiding CO 2 emissions and enabling distributed deployment in locations with natural gas supply, thereby eliminating the need for costly hydrogen transport. While promising, the commercial deployment is constrained by the lack of detailed reactor modeling and technoeconomic assessment at small production scales. This study addresses these gaps by designing and modeling a small-scale (1–10 t-H 2 /day) bubble column reactor employing molten Ni Bi alloy catalyst for methane pyrolysis. A coupled kinetic–hydrodynamic model was developed to simulate gas holdup, bubble behavior, and conversion under different operating conditions. The reactor design was integrated into an Aspen Plus simulation of the full process, including heat recovery and hydrogen purification. Optimization of pressure, temperature, and single-pass conversion revealed that operation at 1100 °C, 15 bar, and 70–75 % conversion minimized reactor volume and cost. The lowest levelized cost of hydrogen (LCOH) achieved was $3.06/kg-H 2 without sale of carbon, significantly lower than green H 2 produced from water electrolysis and competitive with blue H 2 produced via centralized reforming when transportation costs are included. Sensitivity analysis reveals that carbon byproduct is a key economic lever; carbon sale at $250/t-C reduces LCOH by 25 %, while a price of $700/t-C would meet U.S. DOE $1/kg-H₂ target. These results demonstrate the technoeconomic viability of molten metal methane pyrolysis and highlight future opportunities. • Low-carbon H 2 production via molten metal methane pyrolysis was studied. • Reactor design was optimized by a coupled kinetic–hydrodynamic mathematical model. • Full process simulation by Aspen Plus, including novel recycle system and heat recovery. • Optimized TEA at a temperature of 1100 °C, and single-pass conversion of 70 % • Lowest LCOH of $3.06 and $2.28/kg H 2 without/with carbon sale of $250/ton

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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