Precooling systems in modern hydrogen liquefaction

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This study presents recommendations for selecting a circuit design for low-capacity hydrogen liquefaction plants with production rate up to 20 kg/h or 0.48 tpd (ton per day). Main design criteria considered are specific energy cost, as well as capital costs and overall characteristics of the system. Theoretical and real hydrogen liquefaction cycles are reviewed. Mathematical models of different circuits are built considering real parameters of the typical equipment. The advantages and disadvantages associated with certain solutions are identified, and the hydrogen-liquefaction energy efficiency trends are analysed. According to the results, the main of the circuits for low-capacity hydrogen liquefaction plants are selected as per the obtained results.

AIMS: Theoretical and real hydrogen liquefaction cycles are reviewed, and circuit design is mathematically modeled considering the typical equipment’s real parameters.

MATERIALS AND METHODS: Hydrogen-liquefaction cycles are modeled using Aspen HYSYS. Further optimization and parameter selection are conducted using the MATLAB module “Global Optimization Toolbox.”

RESULTS: Advantages and disadvantages associated with certain technological solutions are identified, and the hydrogen-liquefaction energy efficiency trends are analyzed.

CONCLUSIONS: This study compares energy consumptions for liquefaction of various gases, showing the feasibility of energy consumption reduction for hydrogen liquefaction. The importance of continuous ortho–para conversion or increase in number of conversion stages via energy consumption reduction is presented. The main features of refrigerant cycles are described, and a precooling cycle using a mixed refrigerant is selected. Mixed-refrigerant precooling cycle and liquid nitrogen precooling are compared in terms of economic efficiency. The main issues of refrigerant selection are described, and the basic principles of modeling and parameter selection for a small-capacity hydrogen-liquefaction cycle are presented. A low-temperature helium cycle is modeled with the precooling circuit based on a mixed-refrigerant cycle. We reveal an optimum range of precooling temperatures for decrease in overall specific power consumption using a mixed refrigerant in a small-capacity hydrogen liquefaction plant of 80K–100K.

About the authors

Margarita P. Krikunova

Bauman Moscow State Technical University

Email: krikunova@bmstu.ru
ORCID iD: 0009-0006-5152-3559
SPIN-code: 8727-4951

graduate student

Russian Federation, 1 Lefortovskaya Naberezhnaya, 105005 Moscow

Yaroslav V. Samokhvalov

Bauman Moscow State Technical University

Email: samokhvalov@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2380-6982
SPIN-code: 5016-7729

head of laboratory of the RnD center “Cryogenic technologies in power engineering”

Russian Federation, 1 Lefortovskaya Naberezhnaya, 105005 Moscow

Alexander S. Krotov

Bauman Moscow State Technical University

Email: krotov@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0001-9671-8890
SPIN-code: 4165-8154

assistant professor, Cand. Sci. (Tech.)

Russian Federation, 1 Lefortovskaya Naberezhnaya, 105005 Moscow

Nikolay N. Polyansky

Bauman Moscow State Technical University

Email: polansky@bmstu.ru
ORCID iD: 0009-0006-0009-7764

engineer

Russian Federation, 1 Lefortovskaya Naberezhnaya, 105005 Moscow

Pavel R. Sitnikov

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: spr18ea332@student.bmstu.ru
ORCID iD: 0009-0000-0960-4108
SPIN-code: 8917-8176

student

Russian Federation, 1 Lefortovskaya Naberezhnaya, 105005 Moscow

Vsevolod O. Novikov

Bauman Moscow State Technical University

Email: novikovvo@student.bmstu.ru
ORCID iD: 0009-0007-9710-8008

student

Russian Federation, 1 Lefortovskaya Naberezhnaya, 105005 Moscow

References

  1. Capurso T, Stefanizzi M, Torresi M, Camporeale SM. Perspective of the role of hydrogen in the 21st century energy transition. Energy Conversion and Management. 2022;251:114898. doi: 10.1016/j.enconman.2021.114898
  2. Bondarenko VL, Ilyinskaya DN, Kazakova AA, et al. Application of liquid hydrogen in hydrogen engines and fuel cells. Chemical and Petroleum Engineering. 2022;57:1033–1037. doi: 10.1007/s10556-022-01042-y
  3. Yin L, Ju Y. Review on the design and optimization of hydrogen liquefaction processes. Front. Energy. 2019;14:530–544. doi: 10.1007/s11708-019-0657-4
  4. Yang Y, Park T, Kwon D. Effectiveness analysis of precooling methods on hydrogen liquefaction process. Progress in Superconductivity and Cryogenics. 2020;22(3):20–24.
  5. Venkatarathnam Gadhiraju. Cryogenic Mixed Refrigerant Processes. New York: Springer; 2008. doi: 10.1007/978-0-387-78514-1
  6. Park J, Lim H, Rhee GH, Karng SW. Catalyst filled heat exchanger for hydrogen liquefaction. International Journal of Heat and Mass Transfer. 2021;170:121007. doi: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2021.121007
  7. Wilhelmsen Ø, Berstad D, Aasen A, et al. Reducing the exergy destruction in the cryogenic heat exchangers of hydrogen liquefaction processes. Int. J. Hydrogen Energy. 2018;43:5033–5047. doi: 10.1016/j.ijhydene.2018.01.094
  8. Bychkov EG. An integrated approach for designing Joule-Thomson refrigerators operating with mixtures. Applied Thermal Engineering. 2022;202:117837. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2021.117837
  9. Zherdev AA, Makarov BA, Yakovlev VI, Bychkov EG. The Calculation of Thermodynamic Properties of Multicomponent Refrigerant Blends — Working Fluids of Throttling Low-Temperature Refrigeration Machines. Chemical and Petroleum Engineering. 2020;55(12):976–985. doi: 10.1007/s10556-020-00724-9
  10. Zuev OA, Garanov SA, Ivanova EV, Karpukhin AS. Investigation of the efficiency of autocascade and cascade heat pumps in cold climate. Chemical and petroleum engineering. 2020;56:448–455. doi: 10.1007/s10556-020-00793-w
  11. Semyonov VY, Alikov SD. Comparison of C3MR and arctic cascade cycles for operation in arctic conditions using entropystatistical analysis method. Chemical and Petroleum Engineering. 2022;58:23–32. doi: 10.1007/s10556-022-01050-y

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Cost comparison between liquid nitrogen precooling and mixed refrigerant precooling.

Download (97KB)
3. Fig. 2. Hydrogen liquefaction cycle (AC: Air Cooler, CM: Compressor, EX: Expander, HE: Heat Exchanger, PS: Phase Separator, TV: Throttle Valve).

Download (279KB)
4. Fig. 3. Optimization scheme.

Download (72KB)
5. Fig. 4. Specific power consumption.

Download (139KB)
6. Fig. 5. Total specific power consumption.

Download (109KB)

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».