Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Опубликована: Янв. 1, 2025
Язык: Английский
Environmental Impact Assessment Review, Год журнала: 2025, Номер 112, С. 107819 - 107819
Опубликована: Янв. 22, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1International Journal of Hydrogen Energy, Год журнала: 2024, Номер unknown
Опубликована: Июнь 1, 2024
The necessity of energy solutions that are economically viable, ecologically sustainable and environmentally friendly has become fundamental to economic societal advancement nations. In this context, renewable sources emerge as the most vital component. Furthermore, hydrogen generation systems based on energies increasingly recognized crucial strategies mitigate global warming. present study, a comparative analysis is conducted from an exergy-economic perspective find efficient configuration among three different for renewable-based power production. These wind turbine, salinity gradient solar pond (SGSP), ocean thermal conversion (OTEC). SGSP OTEC coupled with production unit by trilateral cycle (TLC) improve temperature match heating process. heat waste within these recovered thermoelectric generator (TEG), proton exchange membrane electrolyzer (PEME) used Under base case input conditions, net PEME estimated be approximately 327.8 kW across all configurations. Additionally, 3E (energy, exergy, exergy-economic) performance evaluated parametric study design optimization. results best reveal exergy efficiency achievable wind-based system in range 5.8–10.47% average speed 8–12 m/s. Correspondingly, favorable total cost rate attributed at 8 m/s, equating 66.08 USD/h. Subsequently, SGSP-based economical, ranging 42.78 44.31 USD/GJ.
Язык: Английский
Процитировано
7Journal of Cleaner Production, Год журнала: 2024, Номер 452, С. 141998 - 141998
Опубликована: Апрель 4, 2024
Язык: Английский
Процитировано
6Energy, Год журнала: 2023, Номер 289, С. 129926 - 129926
Опубликована: Дек. 12, 2023
Язык: Английский
Процитировано
16Desalination, Год журнала: 2023, Номер 564, С. 116757 - 116757
Опубликована: Июнь 7, 2023
Язык: Английский
Процитировано
14Process Safety and Environmental Protection, Год журнала: 2024, Номер 186, С. 715 - 727
Опубликована: Апрель 6, 2024
Язык: Английский
Процитировано
5Journal of Cleaner Production, Год журнала: 2024, Номер 454, С. 142281 - 142281
Опубликована: Апрель 22, 2024
Язык: Английский
Процитировано
4Sustainable Production and Consumption, Год журнала: 2024, Номер 47, С. 460 - 473
Опубликована: Апрель 23, 2024
Язык: Английский
Процитировано
4Journal of Industrial and Engineering Chemistry, Год журнала: 2024, Номер 139, С. 162 - 174
Опубликована: Май 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
4Analytical Methods, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Янв. 1, 2025
We propose a C-GAN-based model for generating plastic spectroscopy data, enhancing classification accuracy by 3%+. Preprocessing improves accuracy, and deep learning excels on large datasets, while SVM RF are reliable smaller datasets.
Язык: Английский
Процитировано
0