Liquid hydrogen storage for hydrogen refuelling stations: use cases review
Notice bibliographique
Résumé
Liquid hydrogen (LH₂) is emerging as a key enabler in the global clean energy transition, offering a viable pathway for decarbonizing sectors such as transportation, heavy industry, and power generation. This report provides a comprehensive overview of LH₂’s technological maturity, storage and handling systems, safety protocols, and infrastructure development. It highlights LH₂’s advantages as a high‑energy‑density fuel that supports long‑distance and large‑scale applications while addressing challenges related to cost, efficiency, and safety. Advances in cryogenic storage—originating from NASA’s research—have led to near‑zero boil‑off tanks and improved materials capable of withstanding extreme conditions. The report also discusses the importance of ortho‑para hydrogen conversion, advanced insulation systems, and efficient cryogenic pumping technologies that enhance refuelling performance. Globally, LH₂ infrastructure development is progressing unevenly, with Europe, the United States, Japan, South Korea, and Canada demonstrating varying levels of policy and technological readiness. The findings underscore that while LH₂ is technically mature, its economic viability depends on reducing liquefaction energy use, improving storage performance, and standardizing refuelling systems. Continued innovation and coordinated policy action will be crucial for LH₂ to play a central role in achieving global net‑zero objectives.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».