找到 2 条结果 · Applied Energy
利用机器学习对金属-有机框架材料进行从材料到系统的宽范围筛选以用于氢气储存
Broad range material-to-system screening of metal–organic frameworks for hydrogen storage using machine learning
Xinyi Wang · Hanna M.Breunig · Peng Peng · Applied Energy · 2025年4月 · Vol.383
摘要 氢气在向可持续能源系统转型过程中起着关键作用，在发电和工业应用中具有重要地位。金属-有机框架材料（MOFs）已成为高效氢气储存的有前景的介质。然而，由于目前已合成的MOF种类极为庞大，筛选出具备实际应用潜力的候选材料仍具挑战性。本研究结合分子模拟、机器学习与技术经济分析，评估了MOFs在广泛运行条件下用于氢气储存的综合性能。以往对MOF数据库的筛选主要关注低温条件下高氢吸附容量的材料，而本研究发现，实现成本最小化的最优温度和压力取决于MOF的原材料价格。具体而言，当MOF的价格为15美元/...
解读: 该MOF氢储能研究对阳光电源储能系统具有前瞻价值。研究揭示的机器学习筛选方法可借鉴于ST系列储能系统的热管理优化,特别是170-250K温区的成本最优化思路可应用于PowerTitan液冷系统设计。高比表面积材料特性分析为未来氢储能与光伏耦合系统提供技术路径,iSolarCloud平台可集成氢储能预...
用于燃料生产的太阳能热化学反应器中氧泵辅助的先进热管理
Advanced thermal management for oxygen pump assisted solar thermochemical reactor for fuel production
Runsen Wang · Yuzhu Chen · Meng Lin · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 高性能的热化学循环在燃料生产过程中需要一个高能耗的还原步骤，这是由于其对高温和低氧分压的严格条件所致。集成的高温电化学氧泵（EOP）能够实现有效的原位除氧，以较低的能量消耗灵活调节氧环境。然而，由极端高的还原温度（通常超过1500 °C）引起的热失效问题对氧泵的稳定性构成了挑战。本研究提出了一种通过主动冷却氧泵以防止过热的热管理策略，用于实现氧泵的集成。采用数值模拟与实验方法相结合的方式评估了反应器的性能。在有无主动冷却条件下，分别评估了氧化铈（ceria）的热化学性能和EOP的电化学性能...
解读: 该太阳能热化学制氢技术对阳光电源储能系统具有重要启示。研究中的热管理策略与主动冷却方案可应用于PowerTitan储能系统的热控优化,特别是电化学氧泵的温度梯度控制思路可借鉴至ST系列PCS的功率器件散热设计。文中提出的多参数协同优化方法(材料高度、间隙距离、温差控制)对储能系统电芯热管理和BMS策...