MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417485730 · doi:10.1016/j.seta.2025.104786

A Comprehensive review of underground hydrogen storage technology via hydrogen Hydrates: Analysis of nucleation Kinetics, phase characteristics and storage mechanisms

2025· article· en· W4417485730 sur OpenAlexaff
Xuan Wang, Mingzhe Guo, Ziting Sun, Yi Pan, Shuangchun Yang

Notice bibliographique

RevueSustainable Energy Technologies and Assessments · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina National Funds for Distinguished Young ScientistsNational University's Basic Research Foundation of China
Mots-clésHydrogen storageNucleationHydrogenPhase (matter)Coupling (piping)Hydrogen sulphideSolid hydrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the issues of high-pressure gaseous hydrogen storage occupying large space and potential safety hazards such as leakage, underground hydrogen storage technology using hydrates has been widely regarded for its ability to provide large-scale, safe, efficient and long-term hydrogen storage solutions. This paper innovatively overcomes the limitations of traditional single-dimensional studies by constructing a cross-scale integration quantitative coupling relationship of “nucleation kinetics − phase characteristics − reservoir optimization.” Firstly, it clarifies the phase characteristics and temperature–pressure conditions of hydrogen hydrates, providing theoretical data for hydrogen storage applications; secondly, it focuses on kinetic mechanisms in bulk and confined spaces, revealing the synergistic effects of “pore size − surface hydrophilicity/hydrophobicity − fluid mobility” on nucleation in confined spaces; finally, it summarizes the mechanisms of hydrate-based hydrogen storage under reservoir conditions (marine reservoirs and permafrost layers). This innovation significantly differs from previous studies: earlier studies often investigated nucleation, phase characteristics, or reservoirs in isolation, and paid insufficient attention to the coupling effects of multiple factors in confined spaces and differentiated reservoir optimization. The main contribution of this research is the establishment of universal theoretical framework and differentiated strategies, providing key technical references and research paradigms for subsequent reservoir optimization and industrial applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainable Energy Technologies and AssessmentsMême sujetMethane Hydrates and Related PhenomenaTravaux en français237 207