Uniquely designed three biomass-based integrated sustainable energy systems for comparative evaluation
Notice bibliographique
Résumé
In this work, three different configurations of an integrated thermal system for hydrogen production utilizing gasification, alkaline electrolysis, and photo-alkaline electrolysis are conceptually developed and thermodynamically analyzed and assessed. Different gasification feedstock options considered include white oak wood, Douglas-fir wood, madrone wood, and pine needles. The Aspen Plus software package is used to conduct corresponding simulations and facilitate the system analysis and performance related calculations. For photo-alkaline electrolysis calculations, the AM1.5G spectrum and the bandgap of copper oxide are also considered. Subsequently, a direct approach is presented for the calculation of the fraction of the solar spectrum and incident irradiance absorbed. The highest hydrogen production is attributed to pine needles at 285 kg/h for a 4500 kg/h biomass feed due to its favorable composition, at efficiencies of 38.07 %, 38.53 %, and a peak of 38.55 % at 17:00 in a diurnal cycle, for gasification, gasification-alkaline electrolysis, and gasification-photo-alkaline-electrolysis system configurations, respectively. • Three systems for hydrogen generation are developed using gasification and electrolysis. • Pine needles achieve the highest hydrogen generation and system efficiency. • Gasification-photoelectrolysis system achieves a peak efficiency of 38.55 %.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».