Modeling of cryo-compressed hydrogen refueling infrastructure for heavy mining machinery

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

BACKGROUND: In the context of the growing demand for environmentally friendly and efficient energy sources, hydrogen has proven to be a high energy density carrier with essentially zero CO2 emissions. For the steadily developing sector of heavy mobility powered by hydrogen fuel, the issue of safe and high-density hydrogen storage is of significant importance.

AIM: Theoretical feasibility analysis of fas cryo-compressed hydrogen refueling technology for mining vehicles.

METHODS: CFD modeling of heat influx to the replacement cartridge with cryo-compressed hydrogen has been conducted. The gaseous hydrogen compression cycle followed by cooling to 85 K was simulated in the ASPEN HYSYS software environment.

RESULTS: The authors evaluated the specific costs of the cycle and concluded on the energy efficiency of this storage method in relation to known and tested hydrogen fuel storage methods, including on-board systems.

CONCLUSION: The study allows to conclude that cryo-compressed refueling systems with replacement cartridges for mining vehicles is a promising solution. The simulation shows that this solution can be implemented and operated safely. In addition, theoretical values of Specific Energy Consumption (SEC) for this technology have been determined during the study.

About the authors

Alexander S. Krotov

Bauman Moscow State Technical University

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

Cand. Sci. (Engineering), Assistant Professor

Russian Federation, Moscow

Artyom A. Nesterov

Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: cryonest@cryoeng.ru
ORCID iD: 0009-0009-5721-8258
Russian Federation, Moscow

Anna I. Egorova

Bauman Moscow State Technical University

Email: egorova.ai@bmstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1391-5002
SPIN-code: 9860-8922

Cand. Sci. (Engineering)

Russian Federation, Moscow

Viktoria S. Klimova

Bauman Moscow State Technical University

Email: kvs16ea249@student.bmstu.ru
SPIN-code: 2823-6269
Russian Federation, Moscow

Maxim S. Mazyakin

Bauman Moscow State Technical University

Email: maxim.maziakin@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-7426-2176
SPIN-code: 1864-9892
Russian Federation, Moscow

Ivan V. Sherbakov

Bauman Moscow State Technical University

Email: vanya-sherbakov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-6366-5285
Russian Federation, Moscow

Egor A. Sizov

Bauman Moscow State Technical University

Email: sizov.egor@outlook.com
ORCID iD: 0009-0008-3613-1906
Russian Federation, Moscow

Igor D. Shelyakin

Bauman Moscow State Technical University

Email: shelyakinlife@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5205-0796
SPIN-code: 4624-5336
Russian Federation, Moscow

References

  1. Khamayev SI, Chanchikov AA, Chizh SA. Using hydrogen as a car fuel: ecology or economy. Biznes-obrazovanie v ekonomike znaniy. 2025;1(30):54–56. (In Russ.) EDN QOQRAY
  2. The first comprehensive energy law comes into effect in China. CGTN: Electronic information resource. 2025. (in Russ.) Accessed: 17.02.2025. Available from: https://russian.cgtn.com/news/2025-01-01/1874443133834665986/index.html
  3. Global Hydrogen Review 2024. International Energy Agency: Electronic information resource. 2024. Accessed: 17.02.2025. Available from: https://www.iea.org/reports/global-hydrogen-review-2024
  4. Diesel fuel price analytics. DIZELNY RYNOK: Electronic information resource. 2023. (in Russ.) Accessed: 17.02.2025. Available from: http://xn--d1acfdrboy8h.xn--p1ai/rynok_diztopliva/analitika_cen_diztopliva.php
  5. Billion-dollar investments: where large mining and beneficiation plants are being built in Russia. GORNAYE DELO: Electronic information resource. 2023. (in Russ.) Accessed: 17.02.2025. Available from: https://xn--80adahnf5bdekrm.xn--p1ai/post/milliardnye-investitsii-gde-v-rossii-stroyat-krupnye-gorno-obogatitelnye-kombinaty/
  6. Forecast of global electric vehicle market growth. POWER TECHNOLOGY: Electronic information resource. 2023. (in Russ.) Accessed: 17.02.2025. Available from: https://www.power-technology.com/news/globaldata-global-ev-growth-forecast-report/
  7. Wang HC, Zhao YX, Dong XQ. et al. Thermodynamic analysis of low-temperature and high-pressure (cryo-compressed) hydrogen storage processes cooled by mixed-refrigerants. International Journal of Hydrogen Energy. 2022;47(67):28932–28944. doi: 10.1016/j.ijhydene.2022.06.193
  8. Aceves SM, Espinosa-Loza F, Ledesma-Orozco E, et al. High-density automotive hydrogen storage with cryogenic capable pressure vessels. International Journal of Hydrogen Energy. 2010;35(3):1219–1226. doi: 10.1016/j.ijhydene.2009.11.069
  9. Patent US 2009/0308083 A1 17 December 2009. Brunner T. Method for filling a pressure vessel provided for a cryogenic storage medium, in particular hydrogen.
  10. L Hydrogen Storage Tank for Vehicles // HFSINO POWER: electronic information resource. 2023. (in Russ.) Accessed: 17.02.2025. Available from: https://ru.hfsinopower.com/210l-hydrogen-storage-tank-for-vehicles
  11. Hirose K. Handbook of hydrogen storage: new materials for future energy storage. Weinheim: WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGgaA; 2010.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Solution infrastructure.

Download (75KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Diagram of the compressed hydrogen cryogenic refueling plant.

Download (298KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. CcH2 storage and transportation cartridge.

Download (81KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Calculation grid; cross-section along/across cylinders.

Download (158KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Thermal gradient in a steady-state calculation of the heat transfer coefficient α from the environment to the internal volume of gas.

Download (92KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Dependences of average gas temperature and pressure on heating time.

Download (98KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Heat transfer coefficient α calculated during the transient CFD analysis over the first 5 seconds of the process.

Download (53KB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Dependences of the average gas temperature and pressure on the heating time for the heat transfer coefficient α = αex = 0.194 W ∙ m-2 ∙ K-1 and α = 0.138 W ∙ m-2 ∙ K-1.

Download (133KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

License URL: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

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».