通过碱性电解实现氢气生产与液化的集成技术：在地热能和混合可再生能源情景下的概念设计及生命周期评估

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Integrated hydrogen production and liquefaction via alkaline electrolysis: Conceptual design and life cycle assessment under geothermal and hybrid renewable energy scenarios

　　•AWE（碱性水电解）和分段正交到仲氢转化技术被集成用于液态氢生产。•对于相同的工厂负荷，比较了地热能和光伏-风力-沼气混合能源路径。•该工厂每小时生产15.07公斤纯度为97.98%的液态氢（LH2）。•通过组件级别的熵环境分析，识别了熵损失和环境热点。•混合能源方案可将综合性能成本（NPC）、平准化生命周期成本（LCOE）和生命周期成本（LCOH）降低多达19%。

1. 引言
氢气越来越被视为一种有前途的能量载体，适用于那些难以直接用电化改造的领域。其高比能量密度使氢气在难以减排的行业中尤其具有价值，包括重工业、化学生产、航空和长途运输[1]。然而，气态氢的低体积能量密度仍然是存储和长途运输中的主要挑战。氢液化可以显著提高其体积能量密度，因此是大规模存储和长途运输的有吸引力的选择；通过将氢冷却到大约20K（-253°C）的沸点，其体积密度大幅增加，从而实现了高效、大规模和长距离的能量应用[2]。然而，氢液化仍然是一个高度能源密集型过程，每生产一公斤液态氢大约需要消耗10-13千瓦时的电力[3]。因此，减少液化链的能源需求和环境影响对于提高液态氢的竞争力非常重要。
在这个低温过程中，一个基本的热力学挑战是氢的正交异构现象。在常温条件下，普通氢大约由75%的正交氢和25%的仲氢组成。随着温度下降接近沸点，热力学平衡几乎完全偏向仲氢状态。如果未经干预直接液化，这种自发的放热正交到仲氢转化会释放大量热量，导致显著的蒸发损失[4]。因此，通常会在液化冷箱中集成催化正交到仲氢转化过程以控制相关的热量释放并减少蒸发损失[2]。
液态氢的环境性能还强烈依赖于用于生产氢的能源类型。尽管蒸汽甲烷重整仍然是主要的氢生产路线，但当使用可再生能源电力时，水电解提供了一种碳足迹更低的氢生产途径。在主要的电解技术中，包括质子交换膜（PEM）、固体氧化物电解池（SOEC）和碱性水电解（AWE），其中碱性水电解特别适用于大规模氢生产，因为它技术成熟、资本成本相对较低，并且使用非贵金属催化剂[5]。尽管技术成熟，但将AWE与氢液化集成需要仔细的过程整合，以减少与低温冷却相关的巨大能源需求。本研究使用逆布雷顿循环作为主要的制冷系统，同时集成了再生热器（ORC）来回收可用的低品位热能，并部分抵消工厂的电力需求[6]。这种集成系统的环境和经济效益在很大程度上取决于可再生能源电力的特性。太阳能和风能的间歇性往往需要复杂的混合配置（集成光伏、风力涡轮机、电池和沼气发电机）来维持电解器的稳定运行[7]，[8]。相反，地热能通过提供独立于天气条件的连续基荷电力，提供了一个有吸引力的替代方案[9]，[10]。虽然像HOMER Pro这样的优化工具已经能够对混合系统进行技术经济评估[11]，但在关于可调度地热系统与分散式混合可再生能源架构相结合的比较性能方面，文献中仍存在关键空白。
最近的研究越来越多地使用基于HOMER的工具来设计和确定孤立式和离网混合微电网的规模。这些研究包括适用于偏远地区的抽水蓄能系统[12]、基于HOMER设计的大学校园[13]以及古吉拉特邦Kukma的孤立微电网[14]，还包括对集成风能、光伏、沼气和电池储能的孤立式农村微电网的技术经济评估[15]。
将氢生产与可再生能源和废热相结合也受到了类似的关注。最近的例子包括结合了太阳能热辅助的PEM电解器和固体氧化物燃料电池[16]、用于生产绿氢的热光伏-固态氧化物燃料电池（SOFC）配置以及结合二氧化碳液化的氢生产路径的4E（能量、熵、经济和环境）评估[18]。这些工作主要针对特定负荷的电力供应或仅基于电解的氢生产；没有考虑分段正交到仲氢转化或对整个电解到液化链进行组件级别的熵环境核算，而这正是本研究的重点。熵经济方法本身在燃气轮机应用中有更长的历史。比较了雾化进气冷却和蒸汽喷射[19]，另一篇配套论文将该工具应用于生物质燃烧配置[20]。Athari等人[21]后来将比较扩展到生物质联合发电厂的燃烧后和共燃情况，而Fatemi Alavi等人[22]则从熵的角度分析了超临界二氧化碳燃气轮机底循环。除了动力循环之外，同样的热经济框架还用于完全不同的目的。Rezaei Mousavi等人[23]研究了通过液化和钙循环实现双重二氧化碳捕获，Azizi Arshad等人[24]研究了由太阳能集热器驱动的甲烷和电力联合生产系统。Sharafi Laleh等人[25]优化了由LNG辅助的沼气路线制备氨-甲烷，Rabet等人[26]对混合SOFC/热光伏/PV系统制氨进行了研究，Rabet等人[27]评估了利用生物质和地热能的双燃烧室循环的多联产方案。尽管产品不同，它们都依赖于本文用于电解到液化链的相同熵、熵经济和熵环境工具。
尽管这些研究为特定负荷的电力供应或通过电解生产氢提供了有价值的见解，但它们没有解决分段正交到仲氢转化的集成问题，也没有对整个电解到液化链进行组件级别的熵环境评估。
因此，本研究开发并评估了一个完全集成的液态氢生产系统，包括碱性电解、连续正交到仲氢催化转化以及与ORC液化过程耦合的逆布雷顿循环。严格研究了两种不同的可再生能源供应方案：（1）利用双闪蒸涡轮机和ORC单元的地热系统；（2）集成光伏面板、风力涡轮机、电池和沼气发电机的混合配置。使用Aspen HYSYS进行了详细的热力学建模，同时采用HOMER Pro进行了混合系统优化。随后进行了熵、熵环境、敏感性及技术经济分析，以提供两种架构之间的全面比较。结果为评估地热和混合可再生能源电力供应选项提供了比较基础。

表1提供了先前关于氢液化和可再生能源集成系统研究的比较概述，突出了它们在能源类型、分析类型、正交到仲氢转化、方案比较和熵环境评估方面的范围和局限。文献中仍存在一个关键空白，因为没有研究同时比较了可调度地热能和混合可再生能源微电网作为相同集成氢生产和液化系统的唯一能源来源，并同时考虑了技术经济、敏感性和熵环境评估。本研究的具体贡献和扩展与表1中的先前研究相对应：
- 在商业工艺模拟器中模拟和验证了完整的集成系统（地热或混合可再生能源+碱性水电解+液化+正交到仲氢反应器）。
- 一个严格的双场景生命周期框架，对比了稳定的地热基荷（场景1）和在HOMER Pro中优化的特定混合光伏/风能/沼气系统（场景2）。
- 对正交到仲氢集成液态氢生产工厂进行了组件级别的熵环境分析，表明组件的熵损失排名与其环境影响排名不同。
- 评估结合了敏感性分析和详细的技术经济指标，以评估所提出系统的稳健性和经济性能。

表1. 本研究涉及的关键词文献和研究空白总结。

| 参考文献 | 系统描述 | 能源类型 | 正交到仲氢转化 | 可再生能源方案比较 | 熵环境分析 | 识别出的空白/注释 |
|--------|---------|---------|-----------|--------------|---------------|
| Krasae-in等人 (2010) [28] | 大规模H2液化循环（1898–2009年）回顾 | - | 审視（SEC / 熵效率基准测试） | 定性回顾；未在特定过程中建模 | 否 | 仅回顾；没有模拟特定工厂，未考虑可再生能源耦合 |
| Sadaghiani等人 (2017) [29] | 新型单一混合制冷剂H2液化过程 | 格栅电力 | 传统能源+先进熵，熵经济 | 未明确建模 | 否 | 无熵环境层；未考虑可再生能源供应 |
| Ansarinasab等人 (2019) [30] | 大规模H2液化工厂，两种混合制冷剂循环 | 格栅电力 | 熵+熵经济+熵环境 | 未与分段催化反应器集成 | 是 | 仅应用于液化；未集成电解，未考虑可再生能源/地热供应，未进行方案比较 |
| Ghorbani等人 (2019) | 使用ORC、吸收制冷和太阳能抛物面集热器的H2液化 | 太阳能热能 | 未涉及 | 否 | 无熵环境或经济层；仅单一来源（太阳能），未进行比较 |
| Seyam, Dincer & Agelin-Chaab (2020) | 集成地热+异丁烷发电厂和PEM电解器的清洁H2液化工厂 | 地热 | 能源，熵 | 未涉及 | 否 | 无熵环境或经济评估；仅单一方案，未考虑可再生能源比较 |
| Ratlamwala等人 (2012) | 地热双闪蒸发电+四效吸收+电解多联产系统 | 地热 | 能源，熵 | 不适用（无液化阶段） | 否 | 仅生产气体氢；无液化，无熵环境层 |
| Shamoushaki等人 (2021) | 闪蒸-二元地热联合冷却、加热和发电循环（无氢生产） | 地热 | 能源，熵，熵经济，熵环境 | 不适用 | 是 | 在地热发电循环上展示了熵环境方法，但没有氢或液化阶段 |
| Li等人 (2024) | 改进的带自过热器的双闪蒸地热循环+PEM电解器 | 地热 | 能源，熵，熵环境（EDI），多标准优化 | 不适用（无液化阶段） | 是 | 仅生产气体氢；无液化，未考虑可再生能源方案比较 |
| Faramarzi等人 (2023) | 结合吸收制冷、ORC和PEM电解器的H2液化循环 | 地热 | 能源，熵 | 未涉及 | 否 | 仅单一方案，未考虑可再生能源比较 |
| Yilmaz & Korkmaz (2025) | 地热辅助H2液化，生命周期成本案例研究（Afyon GPP） | 地热 | 生命周期成本评估（LCCA） | 未涉及 | 否 | 仅关注经济（LCC）；未进行熵或熵环境分析，未考虑可再生能源比较 |
| Tiam Kapen等人 (2022) | 用于社区电力的PV/电池/燃料电池/电解器/沼气混合微电网+H2（HOMER Pro） | 混合光伏+沼气（无风能，无地热） | 技术经济（HOMER Pro） | 不适用（无液化阶段） | 否 | 仅单一混合架构，未与可调度（例如地热）替代方案进行基准测试；无液化，无熵环境层 |
| 本研究 | 集成碱性电解+分段正交到仲氢催化转化+逆布雷顿/ORC液化 | 地热 vs. 混合光伏/风能/沼气——两个独立方案 | Aspen HYSYS过程模拟+HOMER Pro优化+能量，熵，熵环境（Eco-indicator 99）和技术经济分析 | 是 | 明确模拟了分段多反应器集成 | 是 | 是（全面比较了两个完全模拟的独立电力供应方案，包括分段正交到仲氢转化、完整的熵环境核算和技术经济评估） |

方法和建模
开发了一个系统框架，用于分析基于可再生能源的液态氢生产，涵盖发电、碱性电解、正交到仲氢转化和低温液化。研究了两种替代的能源供应方案：（1）采用双闪蒸循环与ORC结合的地热系统，并在Aspen HYSYS V14中进行了模拟；（2）集成光伏、风力涡轮机、电池储能和沼气发电的混合可再生能源系统，并使用HOMER Pro进行了优化。整个研究方法和模拟工作流程如图1所示，该图展示了集成系统的完整工艺流程图。

在地质热能场景中，来自两个生产井的地热流体通过双闪蒸装置分离成高压流和低压流。蒸汽膨胀产生电力，而剩余热量通过ORC回收以提高资源利用率。系统的电力输出被导向电解器和液化单元以满足其运行需求。同时，开发了一个包括光伏面板、风力涡轮机、锂离子电池和沼气发电机的混合可再生能源系统，以在可变的可再生能源发电下保持连续运行。氢通过使用可再生能源电力进行碱性水电解生产。产生的氢被压缩后送入液化部分。该集成过程在Aspen HYSYS V14的稳态条件下进行了模拟。液化系统采用了带压缩阶段的逆布雷顿制冷循环、低温热交换器、膨胀装置和多级正交到仲氢催化反应器。由于放热转化对液化性能和氢储存稳定性有显著影响，转化阶段分布在冷却链中，使得随着温度下降，仲氢浓度能够接近热力学平衡。
所提出的系统使用综合的热力学、环境和经济分析进行了评估，如图2所示。对主要组件应用了熵平衡，并计算了熵损失以确定不可逆性的主要来源。总体熵效率是通过液态氢中的有用熵与总供应熵的比率来确定的。还通过结合生命周期环境影响和组件熵损失率进行了熵环境分析。这将设备制造和运行过程中的环境负担分配给了各个组件。然后根据图2中呈现的多标准框架确定了每个组件的熵环境影响率和特定环境影响因素。进行了技术经济分析，以评估所提出配置的长期经济可行性。经济指标包括年化成本、净现值成本（NPC）和氢气的平准化成本（LCOH），这些指标被用来比较地热能和混合可再生能源方案的经济表现。在经济效益评估中考虑了设备购置成本、安装成本、更换成本以及运营支出，并在图2的经济部分突出了关键的成本组成部分。下载：下载高分辨率图片（247KB）下载：下载全尺寸图片

图2. 提出的集成氢生产与液化系统的示意图及其热力学、环境和技术经济评估框架。

最后，进行了敏感性分析，以量化主要技术和经济参数对系统性能的影响，如图3所示。参数包括电解槽资本成本、地热钻井成本、催化剂活性、折现率、通货膨胀率和风速，在实际范围内变化，以评估它们对 exergy 效率、净现值成本和氢生产成本的影响。地热能和混合可再生能源方案之间的比较评估以及不确定性分析也包含在图3中。下载：下载高分辨率图片（399KB）下载：下载全尺寸图片

图3. 分析框架概览。

2.1. 碱性水电解槽模型
开发了一个热力学-电化学模型来描述碱性水电解槽（AWE）的性能，包括电池电压、氢气产量、电能消耗、能源效率以及热行为。该模型遵循已建立的 AWE 建模框架，将热力学关系与电化学电压损失和法拉第氢生产结合在一起 [39]、[40]、[41]。

2.1.2. 电化学反应
AWE 使用水合 KOH 溶液作为电解质，这促进了电极之间的 OH? 运输。总体水分解反应以及相应的 cathodic 和 anodic 反应在补充材料（S1-S3）[41] 中提供。

2.1.3. 热力学和电化学公式
详细的热力学和电化学公式在补充材料（S4-S8）[41]、[42]、[43] 中提供。

2.1.4. 氢生产和能源性能
氢气产量根据法拉第定律计算 [39]、[43]：
(1) ???2 = ????????????????????/?????
其中 Ncells 是串联连接的电池数量，I 是堆栈电流，ηF 是法拉第效率。相应的氢气质量流量为 [39]、[43]：
(2) ???2 = ???2?????2
因此，氢气产量由施加的电流和法拉第效率决定 [39]、[43]。
堆栈的电能消耗来自 [39]、[41]：
(3) ???????????? = ??????????????????????????
电压效率基于热中性电压定义 [39]、[41]：
(4) ???? = ??????/??????????
其中 Vtn ≈ 1.48?V。基于 HHV 的能源效率可以表示为 [39]、[41]：
(5) ???????? = ?????????
特定能量消耗（SEC）按以下公式计算 [39]、[41]：
(6) ?????? = ????????????/???2
这些性能指标同时考虑了由电池电压表示的电化学损失以及实际氢产量与理论法拉第产量的偏差 [39]、[41]。

2.1.5. 热行为和 exergy 效率
电解槽的净热负荷由实际电池电压与热中性电压之间的差值确定 [39]、[40]：
(7)????????? = ????????????????(?????????????????)
因此，当 Vcell 超过 Vtn 时，电解槽会产生净热量，必须去除这些热量以维持工作温度。相反，低于热中性电压的运行需要输入热量以维持电解反应 [39]、[40]。
通过比较产生的氢气的 exergy 与供给电解槽的电能来评估 exergy 效率 [40]、[41]：
(8) ??????,???????? = [???2?(???????,??2+???????,??2)]/????????????
其中 exch,H2 和 exph,H2 分别是产生的氢气的特定化学和物理 exergy。这种公式考虑了氢气的有用化学势以及由于其偏离参考环境状态而产生的物理 exergy，与基于 exergy 的碱性电解槽评估一致 [40]、[41]。模拟中使用的碱性电解槽的运行条件见表 2。

表2. 碱性电解槽堆的几何参数和运行特性。

表2. 碱性电解槽堆的几何参数和运行特性。
参数 单位 数量
电池数量 60– -
堆栈数量 2– -
电解槽最高温度 82.92°C -
电解槽总电压 115.2V -
电解槽总电流 703A -
电解槽操作压力 7.3bar -
水的质量消耗速率 134.7kg/h -
产生的氧气的质量流量 119.6kg/h -
产生的氢气的质量流量 15.07kg/h -
电解槽总功率消耗 810kW -
HHV 效率 62% -
法拉第效率 95% -
单电池电压效率 1.920V -

2.2. 氢生产模拟
氢生产过程在 Aspen HYSYS 中进行了建模和模拟，如图 1 所示，使用 NRTL 状态方程来估算工作流体的热力学性质和汽液平衡。

2.3. 液化循环描述
提出的氢液化过程在图 1 中以示意图形式展示。氢气以 25?°C 和 2100?kPa 的压力进入系统，并经历顺序预冷和深度低温制冷。原料最初使用 LNG 冷能冷却至??153?°C，然后使用液氢（LN2）冷却至??193.5?°C。进一步使用增强型双压氦布雷顿循环冷却至??236.9?°C，为 （LH2）生产提供所需条件。
在冷箱内不同温度级别集成了三个催化正交-顺式转化反应器，以促进氢冷却过程中的逐步转化。这种分级布置使最终 LH2 产品的顺式氢比例超过 97%，同时限制与放热转化相关的制冷损失。
在预冷部分整合了一个 ORC 用于能量回收，氢气和 LN2 分别作为热源和热汇。LN2 通过 HX-5 将其制冷能力传递给 ORC 工作流体（WF），而 LNG 在 HX-4 中提供补充冷却。WF 在 HX-4 中从氢气流中吸收热量，随后在 EV-2 中蒸发。生成的蒸汽通过 EXPANDER-1 膨胀，为液化系统产生电力。这种集成提高了冷能利用率并减少了冷 exergy 的损失。
LNG 首先通过 P-LNG 压缩至 3100?kPa，在提供预冷任务后，再气化并加热至大约 10?°C，液氮（LN2）同时提供氢预冷和 ORC 冷却任务。
对于深度低温制冷，氦气被压缩至 1600?kPa 并在 HX-4 中预冷至??166.3?°C，然后分成两股流 148 和 149。每股流分别对氢气和氦气流进行分级膨胀，一部分用于冷却，另一部分进一步膨胀以实现更低的温度。返回的氦气流根据压力水平重新组合，通过主换热器加热后返回压缩机，完成闭合的布雷顿循环。总体而言，所提出的配置整合了 LNG 和 LN2 的冷能利用、ORC 能量回收、分级正交-顺式转化和双压氦制冷，以提高氢液化的热力学性能。

2.3.1. 正交氢到顺式氢的转化
在常温条件下，氢气大约由 75% 的正交氢和 25% 的顺式氢组成，而随着温度接近液化区域，平衡组成趋向于纯顺式氢，达到约 99.8%（在 20?K 时）。由于未催化的正交-顺式转化反应在动力学上较慢并且会释放大量热量（在 77?K 时为 703?kJ/kg）[44]，因此催化转化反应器分布在冷箱内的不同温度级别。转化动力学采用一级反应方法进行建模，释放的热量通过与换热器网络的集成来回收。结果，氢气达到??236.9?°C，顺式氢比例为 97.98%，证明了分级转化配置的有效性。
图 4 展示了正交-H2 和顺式-H2 的结构差异以及随温度变化的平衡顺式-H2 比例。随着温度降至??236.9?°C，氢气逐渐向顺式异构体转化。由于正交-H2 的能量水平高于顺式-H2，冷却过程中促进了维持热力学平衡所需的自发正交到顺式转化。这种放热转化释放了大约 670?kJ/kg 的热量，超过了氢气汽化的潜热（452?kJ/kg），从而产生了显著的制冷负荷 [45]、[46]。

图4. 平衡顺式-H2 比例的温度依赖性。
转化过程在 Aspen HYSYS 中使用绝热条件下的转化反应器进行建模。转化率根据反应器出口温度通过方程 (9) 定义。为了与实验平衡数据保持一致，转化参数进行了校准，使预测的反应器出口顺式-H2 比例与报告的平衡值紧密吻合 [47]。
(9) ?????????????????????(%) = ??0+??1???+??2???2
其中，T 代表氢气温度，C0、C1 和 C2 是通过拟合平衡转化数据获得的转化因子。转化反应的系数见表 3。

表3. 正交-顺式氢转化反应的系数。

表3. 正交-顺式氢转化反应的系数。
空单元 C0 C1 C2
反应器1 30 ?0.457 8 ?1.158e-003
反应器2 30 ?0.457 8 ?1.158e-003
反应器3 96 ?0.57 0 ?1.158e-003

所提出的过程在 Aspen HYSYS V14 中使用 Peng–Robinson (PR) 状态方程进行模拟，转化反应器用于模拟绝热正交-顺式氢转化。过程性能根据特定能量消耗（SEC）和 exergy 效率（EXE）进行评估，同时模型根据现有文献数据进行了验证。
根据换热器的运行条件，规定了 1 到 9?°C 的最小温度范围，其中 1?°C 代表允许的最低限制 [47]。压缩机和膨胀机的等熵效率分别假设为 80% 和 85%，泵的效率设为 75% [47]。该工厂的设计氢产量为每天 0.361 吨（表 4），LNG 组成数据来自 Yang 等人 [48]（表 5）。LNG 和 LN2 的运行条件总结在表 6 中，ORC 工作流体在表 5 中列出 [49]。R170 用于运行 ORC，氦气分别在布雷顿循环中作为工作流体，制冷剂流量通过迭代确定以实现冷却能力和功率消耗之间的适当平衡。

表4. 过程的初始参数。
类别 参数 单位 值
进料条件 压力 2100kPa
温度 25°C
产品条件 容量 0.361吨/天
温度 ?236.9°C
压力 2100kPa
产品条件 额度 >95%
设备规格 泵 等熵效率（绝热） 75%
压缩机 等熵效率 80%
膨胀机 等熵效率 85%
最小温度范围 1–9°C

表5. 预冷阶段 LNG 组件的参数。
组件 浓度百分比 甲烷（CH4） 91.3
乙烷（C2H6） 5.4
丙烷（C3H8） 2.1
异丁烷（i-C4H10） 0.5
正丁烷（n-C4H10） 0.5
氮气（N2） 0.2

表6. LNG 和 LN2 参数。
流 质量流量（kg/h） 压力（kPa） 温度（°C）
LN2 80.5 210 ?196
LNG 60 120 ?160
制冷剂 化学公式 沸点临界温度（°C） 32.17
临界压力（kPa） 871
沸点临界温度（°C） 20
ORC参数 压力 130?kPa 质量流量 30?kg/h

主要建模假设如下：
1. 正交-顺式氢转化仅发生在指定的转化反应器内。
2. 除了压缩机、膨胀机和泵之外，管道和换热器中的压力下降被忽略 [47]。
3. 所有换热器都保持 1?°C 的最小温度范围。
4. 压缩限制为三个阶段，压力比相等，中间压力使用几何平均法确定 [45]。

通过集成制冷配置，电解产生的氢气被压缩、预冷，然后液化。该系统包含一个从常温条件冷却至大约 80?K 的闭合循环布雷顿循环，以及一个 ORC 辅助的预冷阶段。产生的 LH2 储存在 2100?kPa。SEC 定义为每千克产生的 LH2 的压缩和制冷单元的净功率消耗，计算值为 7.77?kWh/kg LH2。
预冷阶段的 LNG 和 LN2 消耗量分别为 60 和 80.5?kg/h（表 6），即每千克产生的 LH2 分别为 3.98 和 5.34?kg（每年 7300 小时，两种情况）。LNG 被气化并作为管道质量气体输送；只有其冷 exergy 被工厂消耗，而其化学 exergy 未使用。根据最新研究和技术报告 [50]，LNG 的价格为 $0.20/kg，而根据 regional prices for LN2-precooled hydrogen-liquefaction plants [51]，LN2 的价格为 $0.15/kg。

2.4. 供能方案定义
整个工厂由两个核心部分组成：能源供应块和氢生产-液化块。定义了两种不同的能源供应方案。

2.4.1. 方案 1：地热能供应
该方案利用位于伊朗 Ardabil 省 Meshkinshahr（38°15.0′N, 47°44.5′E）的高焓地热资源，通过两个生产井获取。使用 Aspen HYSYS V14 构建了地热系统模型，热力学性质通过 Peng–Robinson 状态方程计算。地热流体（两种相的水-Steam 混合物）被分离，蒸汽通过高压（HP）和低压（LP）蒸汽涡轮机发电。分离出的盐水的剩余热能通过使用 R141b 作为工作流体的 ORC 回收。HP、LP 和 ORC 涡轮机的总净功率输出为 1008.2?kW，直接供给电解槽和液化压缩机。图 1 显示了为氢生产和液化系统供电的地热过程的示意图布局，相应的地热流体参数在表 7 中报告。

表7. 地热流体参数。
空单元 井号 1 2
温度 C1 183.1
压力 kPa 1072
质量流量 Kg/h 1.7E +455

2.4.2. 方案 2：混合可再生能源供应
在第二种供应方案中，相同的氢生产和液化工厂由一个分散式的混合微电网供电，使用 HOMER Pro 为伊朗 Fars 省 Arsanjan 市（29°54.4′N, 5该网站的地理坐标以及当地的太阳辐射强度和风速剖面数据构成了微电网规模确定的资源基础，这些数据在补充材料的图S1中有所报告。图5展示了用于为系统供电的提出的混合可再生能源配置。微电网架构结合了光伏（PV）阵列、水平轴风力涡轮机、作为可调备用单元的沼气发电机、电池储能系统和双向转换器。该系统设计用于可靠地满足电解和液化工厂的电力需求，包括其日常能源需求和高峰电力需求。相应的组件级别规格在表8中报告。下载：下载高分辨率图像（184KB）下载：下载全尺寸图像图5. 混合可再生能源配置。表8. 混合系统中使用的特性。所采用的光伏模型[52]模型LONGi LR6-60HV效率（%）18类型平板寿命（年）25资本成本（$/kW）450更换成本（$/kW）450运维成本（$/年）1%风力涡轮机的技术经济特性[53]模型Vestas V47轴类型水平hub高度（m）50涡轮机寿命（年）25资本（$/单位）1,254,000更换成本（$/单位）1,122,000运维成本（$/年）1,250沼气发电机的规格[54]模型通用中型发电机组生物质价格（$/吨）40最低负荷比（%）25寿命（小时）15,000资本（$/kW）1,500更换成本（$/kW）1,500运维成本（$/小时）0.01电池的技术和经济数据[55]模型通用100kWh锂离子标称电压（V）600标称容量（Ah）167最大充电电流（A）167寿命（小时）15,000往返效率（%）90资本（$/单位）20,000更换成本（$/单位）18,000运维成本（$/年）1.5%转换器的技术和经济数据[56]效率（%）95整流器效率（%）90寿命（年）15资本（$/kW）300更换成本（$/kW）300运维成本（$/年）1%本节中用于计算设备发电量的公式在补充材料（S9-S16）[57]中提供。2.5. 热力学模型通过将第一定律（能量）和第二定律（耗散）平衡应用于每个控制体积，在稳态、稳流条件下评估集成系统中每个组件的性能。对于给定的控制体积k，质量守恒原理要求每个时刻的进入质量流量总和等于离开的质量流量总和[58]：(10)∑???????,???∑?????????,??=0相应的能量平衡根据热力学第一定律得出，它将控制体积的净热交换和功交换与进入和离开流体的焓联系起来[58]：(11)????????????(?????????,??????????,??????????,????????,??)=0其中?k是与组件k相关的功率（kW），Q?k是热传递率（kW），h是流体的比焓（kJ/kg），?是质量流量（kg/s）。虽然能量平衡确认了量的守恒，但它没有说明能量的质量或不可逆性实际发生的位置。这就是第二定律的作用，以及耗散分析的作用：耗散量化了将流体或交换带至参考（死态）环境时可提取的最大理论功，其在控制体积内的耗散提供了对热力学不完美的直接、组件级别的度量[58]，[59]。对于控制体积k，耗散平衡表示为：(12)???????,??=∑??(1???0????)??????,????????+∑?????????,???∑???????????,??其中E?D,k是组件k内的耗散率（kW），T0是参考（环境）温度，Tf是热传递Q?f,k发生的边界温度，??in,k，??out,k是进入和离开流体的总耗散率。对于每个物料流g，总耗散率分为物理贡献和化学贡献[59]：(13)???????=????????,??+????????,??物理耗散考虑了流体的温度和压力与参考状态的偏差，并如下计算[59]：(14)????????,??=??????[(???????????,??)???0?(?????????????,??)]其中s是比熵（kJ/kg·K），下标“ref”表示在参考温度和压力下评估的属性。化学耗散反映了将流体与参考环境达到化学平衡时可获得的最大功，根据其组成的标准化学耗散和混合耗散计算[58]，[60]：(15)????????,??=??????(∑??????????????,0+?????0?∑???????????????)其中?g是流g的摩尔流量（kmol/s），ym是组分m的摩尔分数，exchm,0是从Szargut等人的标准参考环境表中取得的组分m的标准摩尔化学耗散（kJ/kmol），R是通用气体常数（8.314?kJ/kmol·K）。一旦评估了进入和离开组件的每个流体的耗散率??g，就可以通过其耗散（第二定律）效率ε来表征每个设备，通常定义为产品中回收的耗散与获取它所花费的耗散之比。混合系统中每个组件的具体产品/燃料耗散定义以及由此产生的耗散破坏和耗散效率表达式在补充材料的表S1中总结[61]，[62]，[63]，[64]。所提出系统的整体耗散性能使用两个互补的定义进行了评估。方程（16）通过比较有用的耗散输出（包括产生的O2和LH2的耗散以及涡轮机产生的网络耗散）与提供给系统的总耗散来确定整体耗散效率。输入侧考虑了生产井流体的耗散以及与电解、冷却、泵送和压缩相关的电能和辅助耗散需求。方程（17）提供了基于资源的整体耗散效率定义，其中地热资源被视为主要的耗散输入。因此，产生的O2和LH2的有用耗散与从井中提取的净地热耗散相关，计算为生产井和注入井耗散率之间的差值。这两种定义提供了对系统性能的互补视角：方程（16）反映了集成工厂内提供的耗散的整体利用情况，而方程（17）表明可用地热资源转换为有用产品的效率。2.5. 热力学模型通过将第一定律（能量）和第二定律（耗散）平衡应用于每个控制体积，在稳态、稳流条件下评估集成系统中每个组件的性能。对于给定的控制体积k，质量守恒原理要求每个时刻的进入质量流量总和等于离开的质量流量总和[58]：(10)∑???????,???∑?????????,??=0相应的能量平衡根据热力学第一定律得出，它将控制体积的净热交换和功交换与进入和离开流体的焓联系起来[58]：(11)????????????(?????????,??????????,??????????,????????,??)=0其中?k是与组件k相关的功率（kW），Q?k是热传递率（kW），h是流体的比焓（kJ/kg），?是质量流量（kg/s）。虽然能量平衡确认了量的守恒，但它没有说明能量的质量或不可逆性实际发生的位置。这就是第二定律的作用，以及耗散分析的作用：耗散量化了将流体或交换带至参考（死态）环境时可提取的最大理论功，其在控制体积内的破坏提供了热力学不完美的直接、组件级别的度量[58]，[59]。对于控制体积k，耗散平衡表示为：(12)???????,??=∑??(1???0????)??????,????????+∑?????????,???∑???????????,??其中E?D,k是组件k内的耗散率（kW），T0是参考（环境）温度，Tf是热传递Q?f,k发生的边界温度，??in,k，??out,k是进入和离开流体的总耗散率。对于每个物料流g，总耗散率分为物理贡献和化学贡献[59]：(13)???????=????????,??+????????,??物理耗散考虑了流体的温度和压力与参考状态的偏差，并如下评估[59]：(14)????????,??=??????[(???????????,??)???0?(?????????????,??)]其中s是比熵（kJ/kg·K），下标“ref”表示在参考温度和压力下评估的属性。化学耗散反映了将流体与参考环境达到化学平衡时可获得的最大功，根据其组分的标准化学耗散和混合耗散计算[58]，[60]：(15)????????,??=??????(∑??????????????,0+?????0?∑????????????)其中?g是流g的摩尔流量（kmol/s），ym是组分m的摩尔分数，exchm,0是从Szargut等人的标准参考环境表中取得的组分m的标准摩尔化学耗散（kJ/kmol），R是通用气体常数（8.314?kJ/kmol·K）。一旦评估了每个进入和离开组件的流体的耗散率??g，每个设备都可以通过其耗散（第二定律）效率ε来表征，通常定义为产品中回收的耗散与获得它所花费的耗散之比。混合系统中每个组件的具体产品/燃料耗散定义以及由此产生的耗散破坏和耗散效率表达式在补充材料的表S1中总结[61]，[62]，[63]，[64]。所提出系统的整体耗散性能使用两个互补的定义进行了评估。方程（16）通过比较有用的耗散输出（包括产生的O2和LH2的耗散以及涡轮机生成的网络耗散）与提供给系统的总耗散来确定整体耗散效率。输入侧考虑了生产井流体的耗散以及与电解、冷却、泵送和压缩相关的电能和辅助耗散需求。方程（17）提供了基于资源的整体耗散效率定义，其中地热资源被视为主要的耗散输入。因此，产生的O2和LH2的有用耗散与从井中提取的净地热耗散相关，计算为生产井和注入井耗散率之间的差值。这两个定义提供了对系统性能的互补视角：方程（16）反映了集成工厂内提供的耗散的整体利用情况，而方程（17）表明了可用地热资源转化为有用产品的效率。2.6. 技术经济评估在评估能源系统可行性的关键经济指标中，净现值（NPC）被广泛用于确定其整个运行寿命内最具经济可行性的配置[65]。NPC代表了整个项目寿命内发生的总体成本的现值，包括初始资本投资、组件更换、运营和维护（O&M）以及燃料费用，同时考虑了系统产生的任何收入。因此，总NPC可以使用以下表达式计算[66]：(19)??????=?????????????????(??,??)资本回收因子本身将现值转换为项目寿命N年内的等效均匀年系列，以实际利率i计算[67]：(20)???????(??,??)=???(1+??)??(1+??)???1由于预计组件和燃料价格在25年的时间内不会保持不变，因此在此分析中使用的实际利率是通过Fisher关系从名义利率得出的，假设系统中的所有成本均匀膨胀[68]：(21)??=??′???1+??其中i′是名义利率，f是预期通货膨胀率。除了NPC之外，能源成本（COE，$/kWh）也被报告为一个衡量指标，表示系统将其年度化成本转换为有用电能的效率，表示为总年度化成本与总年度化服务的电能之比[67]：(22)??????=????????,??????????????,????????最后，年度运营成本是通过从总年度化成本中减去年度化资本贡献得到的，从而分离出项目的年度重复（非资本）部分[68]：(23)????=????????,?????????????????,????????????????????对于当前分析，采用了25年的项目寿命、18%的名义折现率和15%的预期通货膨胀率。这些名义值遵循之前的HOMER基础研究[35]，[49]，并反映了当地的宏观经济条件；HOMER Pro将其转换为实际折现率（0.18???0.15)/(1?+?0.15) ≈ 2.6%，这是实际应用于现金流的比率。年度氢气生产基于方案1（地热）的7300运行小时，而方案2（混合可再生能源）则根据HOMER Pro模拟直接获得的可用性概况。此外还对电价（方案2）和地热井钻探成本进行了专门的敏感性分析，因为它们对每个方案各自的平准化成本有很大影响。用于估计模拟中考虑的设备成本的方程在补充材料的表S3中提供[69]，[70]，[71]。2.7. 耗散环境评估耗散环境分析通过为系统内的每个耗散流分配特定的环境负担，将基于耗散的热力学评估与生命周期环境评估相结合。在本研究中，使用Eco-indicator 99方法量化环境影响，并以单分数毫点（mPts）表示，提供了一种统一的整体环境负担度量。生命周期评估（LCA）是一种成熟的方法，用于评估产品、能源系统和工业过程在整个生命周期内的环境影响。在这项工作中，LCA框架被纳入耗散环境分析中，以确定与耗散流相关的环境影响。因此，每个流的环境影响率计算如下[72]：(24)?????=??????????这里，?????表示环境影响率（Pts/s），????是每单位耗散的环境影响（Pts/kJ），?????是流体的耗散率（kW）。基于这些量，可以为每个组件编写耗散环境平衡[73]：(25)?????,??=?????,????????,??+?????(26)∑??.??????,??+.????,??=.????,???∑??.??????,??+?????这里，???最终的配置包括一个8000千瓦的光伏阵列（LONGi Solar LR6-60HV）、三台660千瓦的Vestas V47风力涡轮机（总功率为1980千瓦）、一台用于保障供电安全的500千瓦沼气发电机、一个29,500千瓦的锂离子电池组以及一个1145千瓦的双向转换器。每年，光伏阵列提供9,601,059千瓦时的电量（特定产出率为1200千瓦时/千瓦；平准化成本为0.0318美元/千瓦时），风力涡轮机提供额外1,602,793千瓦时的电量，总计满足了大部分电力需求。只有在太阳能和风能发电量极低的时期，沼气发电机才会被 intermittently使用，每年提供419,426千瓦时的电量，约占全年总发电量（约11.6吉瓦时）的3.6%。转换器的平均输出功率为783千瓦，能力利用率为68.4%，这反映了可再生能源组合的间歇性以及电池组的重要作用（自主运行时间为23.4小时；年处理量为4,512,564千瓦时，往返损耗为474,900千瓦时）。因此，这两种方案不仅在规模上有所不同：地热发电站提供了持续可靠的基载电力，无需储能；而混合发电系统则通过可变的风力和光伏输出，并借助电池储能以及一个小容量的发电机来平衡负荷。增加KOH的质量分数会导致H2产物的温度显著下降，从大约38°C降至接近1°C，这表明氢产物的温度强烈依赖于电解质浓度，如图12(c)所示。同时，H2的摩尔流量仅略有下降，从约7.54摩尔/秒降至7.48摩尔/秒，并在较高KOH浓度时趋于一个几乎恒定的值，如图12(d)所示。在较高KOH浓度下，氢产量的增加受到限制；因此，选择电解质浓度时应同时考虑导电性和整个系统的性能。参数分析表明，温度对副氢（para-H2）富集的影响大于压力，而KOH浓度主要影响氢产物的热状态。

3.7. 技术经济比较：地热能与混合可再生能源供应
在相同的财务假设下，对位于Ardebil的Meshkinshahr的地热电站和位于Fars的Arsanjan的混合光伏-风能-沼气-蓄电池系统进行了技术经济比较。由于两种方案中的氢生产厂相同，它们具有相同的运行时间（每年7300小时）和年产量。表12总结了这些一致的运行条件以及经济指标。

表12. 两种供应方案的水平化成本和生命周期经济指标总结。
| 参数 | 地热能 | 混合可再生能源 |
|-------------|------------|-------------|
| 资源位置 | Meshkinshahr, Ardebil | Arsanjan, Fars |
| 安装发电容量 | 1008.2 kW (双闪蒸+ORC) | 8 MW光伏+1.98 MW风能-储能及备用 |
| 储能需求 | 无 | 需要29.5 MWh蓄电池 |
| 运行时间 | 7300小时/年 | 7300小时/年 |
| 年H2产量 | 110,011千克/年 | 110,011千克/年 |
| （液态）氢的水平化成本（LCOH）| $9.60/千克 | $8.31/千克 |
| 能量的水平化成本（LCOE） | $0.142/千瓦时 | $0.115/千瓦时 |
| 净现值（NPV，项目寿命） | $23.06百万 | $19.97百万 |
| 主要资本支出 | 井钻探：$7.27百万/井 | 蓄电池组（29.5 MWh）：$5.90百万 |

如表12所示，混合配置在所有关键经济指标上提供了更低的成本，LCOH为$8.31/千克，LCOE为$0.115/千瓦时，NPV约为$19.97百万，而地热配置分别为$9.60/千克、$0.142/千瓦时和$23.06百万。这分别相当于大约13.4%、19.0%和13.4%的降低。
地热能的主要经济劣势在于727万美元的井钻探投资，这是一项重大的前期成本。相比之下，混合系统得益于光伏子系统的低LCOE（约$0.032/千瓦时），该子系统提供了大部分电力，尽管这一优势伴随着590万美元的储能系统投资。转换器每年还会造成约361兆瓦时的能量损失。
尽管其水平化成本较低，但混合配置仍高度依赖电池储能，自主运行时间为23.4小时，并且沼气发电机每年大约运行840小时作为备用资源。因此，虽然表12的结果显示混合系统具有明显的经济优势，但其性能对电池衰减、更换成本和可再生资源的变动性更为敏感。

3.8. 混合系统的年度运行行为
图13(a)-(e)追踪了各组件一年的每小时运行情况，而图13(f)总结了每月的能量总量，图13g显示了多余的能源量。这些结果共同展示了光伏阵列、风力涡轮机、电池储能和沼气发电机在满足年度电力需求方面的互补作用。光伏阵列（图13a）是系统的基础，每天呈现相同的钟形曲线，中午时分达到峰值约5兆瓦，夜间输出为零。LR6-60HV阵列在每月的能源平衡中占据主导地位（图13f），每月提供的能量最多——5月至9月约为700-900兆瓦时，11月和12月略有下降。

图13. (a)-(g) 连续一年中光伏阵列输出、风能输出、沼气发电机输出、电池充电状态以及计量用户负载的每小时热图；底部面板显示了按来源划分的每月能源产量（兆瓦时）和过剩的电力产量，分别以模拟年度内的最低值、平均值和最高值显示。
- (b) 风能发电量全年变化，峰值可达到2兆瓦时。其时间分布补充了光伏发电，尤其是在太阳光照减少的时期。
- Gen100沼气发电机（图13c）主要作为可调度的备用电源运行。其运行时段多在夏季之外，在高辐射期（大约第150-270天）几乎不运行，仅在光伏和风能共同无法满足需求时启动。每月总量（图13f）证实了这一模式：1月至9月贡献可忽略不计，然后在最后一个季度明显上升，11月达到峰值约100兆瓦时，此时太阳输出最低。
- 电池（图13d）在太阳光照充足的时期储存多余的电力，并在可再生能源发电量减少时释放。夏季循环深度和规律性较强；在光照较弱的月份，循环较浅且不规律，因为风能和沼气承担了更大的份额。
- 负载（图13e）持续波动，峰值可达1.2兆瓦时，没有长时间的低谷，但整个系统全年都能保持供应，没有明显的供应缺口。每月总量（图13f）在5月约为1.08吉瓦时，11月约为0.82吉瓦时，季节性波动仅为±15%，这解释了为什么沼气储备大部分时间处于闲置状态。
- 最后，图13g显示了负载和电池未吸收的能源。每月的过剩能源量中值接近零，因此从未出现过持续过量生产的情况，尽管在阳光充足和风力强劲且负载较低的情况下会出现短暂的过剩期，2月至7月达到2-2.5兆瓦时的峰值，2月和3月甚至接近5.9兆瓦时。10月至12月，分布急剧收窄，确认了过剩能源在发电机必须介入时消失。

4. 电解槽运行条件的验证
所有模拟参数都在报告的工业范围内。电池电压（1.92伏）舒适地落在1.8-2.4伏的商业堆栈范围内，电压效率（76.64%，HHV）在62-82%范围内，操作压力（7.3巴）远低于加压碱性系统的30巴限制，法拉第效率（95%）与远离低电流密度交叉损失的值一致。堆栈温度（82.92摄氏度）略高于传统的60-80摄氏度范围，但在高压力下是预期的，并且与先进的加压碱性堆栈一致[42]。
作为独立检查，将电池电压与Ulleberg半经验极化模型[39]进行了比较（图14）。在82.92摄氏度和1.92伏的情况下解决相关性，得到0.461安培/平方厘米，使操作点恰好位于参考曲线上。虽然高于传统的0.2-0.4安培/平方厘米范围，但这一密度与现代零间隙设计相符，证实了嵌入的电压-温度关系遵循预期的碱性行为而不是非物理趋势。

表13将模拟的副氢比例与液化冷却箱的数据进行了比较，显示在所有阶段内的偏差均在4.6%以内，从而验证了本研究使用的热力学模型。

表13. 模型验证结果：液化冷却箱沿线的副氢比例。
| 参考值 [75]% | 本模拟结果 (%) |
|---------|-------------|
| H2 | 25.00 |
| H4 | 34.00 |
| H6 | 57.10 |
| H8 | 78.55 |
| H-Liquid | 97.64 |
| 结论 | ... |

本研究评估了一个由地热闪蒸/ORC电站或混合可再生能源微电网供电的集成液态氢生产系统。该系统产生15.07千克/小时的液态氢（97.98%副氢，-236.9摄氏度），功率需求为1008.2千瓦，与独立优化的混合微电网峰值需求（1013千瓦）非常接近。主要发现包括：
- 总能量破坏约为944千瓦，主要来自地热循环（54.6%）和电解槽（33.1%）。按组件划分，电解槽（308.4千瓦）、EV-1（192.3千瓦）、阀门-2和涡轮机占总破坏量的约80%。
- 电解槽约占总环境负担的一半，主要由制造影响驱动（fb ≈ 75.7%）。相反，EV-1的影响主要由能量破坏驱动（rb ≈ 145%，fb ≈ 1.5%）。因此，改进应针对换热器的运行效率，以及针对制造影响主导的组件（泵、压缩机和反应器；fb ≈ 73-99.7%）的材料/尺寸优化。
- 优化的混合系统（8兆瓦光伏、1.98兆瓦风能、500千瓦沼气、29.5兆瓦时电池）实现了100%的可再生能源比例。光伏和风能供应占年产量的96.4%，导致直接二氧化碳排放仅为52.28千克/年。
- 混合能源路径更具成本效益（LCOH = $8.31/千克，LCOE = $0.115/千瓦时，NPV = $19.97百万），而地热系统分别为$9.60/千克、$0.142/千瓦时、$23.06百万。地热系统的LCOH因727万美元的钻井投资而大大增加。混合系统在测试的折现率（16-20%）和通货膨胀率（13-17%）下仍然具有经济优势。此外，将太阳辐照度从4千瓦时/平方米提高到7千瓦时/平方米可使混合系统的LCOE降低36%。
- 当液化温度降至-236摄氏度且压力升至2400千帕时，副氢比例达到最大值0.9798。预测的电解槽性能与商业碱性堆栈数据一致，验证了该模型。

CRediT作者贡献声明：
Ali Nematollahi：撰写——原始草稿、软件、调查、正式分析。
Mehdi Baneshi：撰写——原始草稿、监督、方法论、调查、概念化。
Seyed Ali Mousavi：撰写——原始草稿、监督、方法论、调查、概念化。