氢气作为清洁的二次能源，在我国能源体系低碳转型中具有重要战略价值^[1-3]。然而，随着终端用氢规模的增大，储运问题已成为制约规模化发展的瓶颈^[4-5]。研究表明，氢气低温液态储运是唯一满足美国能源部规定的车载储氢目标的储氢方式^[6]。从能量密度参数分析，液氢在标准大气压下的体积能量密度可达8.5 MJ/L，而气态氢在相同压力条件下的体积能量密度仅为0.01 MJ/L^[7]。此外，液氢的体积密度较气态氢提升约800倍，输运效率可达气态氢的6~8倍。然而，氢气液化是能量密集型工艺。表1所列为商业运行氢液化装置的性能参数。由表1可知，商业氢液化装置的比能耗（specific energy consumption, SEC）为10~15 kW·h/kg，㶲效率（exergy efficiency, EXE）仅20%~30%，能量利用效率较低。对于国内氢液化装置，现阶段，投产运行的有北京航天和中科富海的氢液化装置，但产量普遍较低，其余的氢液化装置均在调试阶段。因此，亟需设计更加高效的大规模氢液化工艺。

表 1

表 1    国内外商业氢液化装置性能参数 装置来源 工艺类型 规模/（t·d−1） 仲氢摩尔分数/% SEC/（kW·h·kg−1） EXE/% 状态 参考文献 Praxair 液氮预冷 18~30 12.5~15.0 19.3~23.1 运行 [8-9] Ingolstad 液氮预冷 4.4 ＞95 13.58 21.2 运行 [8-9] Leuna 液氮预冷 5 ＞95 11.9 23.6 运行 [8-9] 北京航天 氦膨胀制冷 1~2 97.4 运行 [10] 中科昊海 液氮预冷 1.5 运行 [11] 浙江能源 1.5 调试阶段 [12] 中建氢能 1.5 调试阶段 [12] 华久氢能 1.5 调试阶段 [12] 齐鲁石化 8.5 调试阶段 [12]

表 1    国内外商业氢液化装置性能参数

目前设计的氢液化工艺根据预冷方式分为液氮预冷、混合制冷（mixed refrigerant，MR）预冷和LNG冷能预冷等^[8]。其中，MR预冷工艺因其具有更宽的制冷温度区间，SEC最低，可以更好地匹配氢气的冷却曲线，降低换热器的换热温差。因此，使用MR循环预冷有很大的提高工艺能效的潜力^[13]。Stang 等^[14]首次搭建了一种使用MR循环预冷的氢液化实验装置，基于Ingolstadt工厂的数据模拟表明，工艺的SEC降至11.54 kW·h/kg，降幅15.2%。Krasae-in等^[15]设计了一种采用MR循环预冷工艺的实验室氢液化装置，预冷循环的SEC达2.07 kW·h/kg，EXE提升到38.3%。实验研究表明，使用MR循环预冷氢气可有效降低工艺的SEC，因此，基于MR循环制冷，不同规模的概念性氢液化工艺被设计出来。Berstad等^[16]设计了两种基于MR循环预冷的液化量为86.4 t/d的氢液化工艺，使用的MR包含10种组分，可将氢气预冷至75 K，两种工艺的SEC分别为6.48和6.15 kW·h/kg。Ansarinasab等^[17]设计了一种MR循环预冷和4个独立的氢Claude循环深冷的氢液化工艺，使用的MR由摩尔分数分别为24%、28%、26%、18%、4%的甲烷、乙烷、丁烷、氮气和氢气组成。Asadnia等^[18]设计了一种液化量为100 t/d的氢液化工艺，工艺使用MR循环、氢制冷循环和氦气膨胀制冷循环实现冷却，SEC和EXE分别为7.69 kW·h/kg和39.5%。Sadaghiani等^[19]设计了一种产量为130 t/d的氢液化工艺，使用的MR含7种制冷剂，可将氢气从25 ℃冷却到−254.6 ℃，SEC和EXE分别为7.646 kW·h/kg和32%。Qyyum等^[20]设计了一种级联式MR循环制冷的氢液化工艺，SEC和EXE分别为6.45 kW·h/kg和47.2%。姚余波等^[21]设计了一种液氢产率为7.25 t/d的氢液化工艺，使用MR循环预冷和改进的氢Claude循环深冷，SEC和EXE分别为6.565kW·h/kg和48.99%。

综上所述，目前设计的氢液化工艺的SEC集中在5~8 kW·h/kg范围内，EXE约在40%~50%。因此，使用MR循环制冷是降低氢液化工艺能耗最有效的方法之一^[13]。此外，为提高可再生能源的利用率，将太阳能和地热能等可再生能源耦合到氢液化工艺中，以提升能效已成为近些年的研究热点^[22]。因此，基于MR循环预冷和双压氢Claude循环深冷，本研究设计了一种耦合太阳能吸收式制冷系统（absorption refrigeration system, ARS）的新型氢液化工艺。针对12600 kg/h产能的工艺设计，使用HYSYS软件和粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法对工艺进行模拟和优化，开展能量分析和㶲分析。设计的液化工艺不仅具有较高的能效，而且还符合氢液化技术的发展趋势。

1 氢液化工艺

1.1 工艺介绍

氢液化工艺流程如图1所示，包括预冷循环、过冷循环、ARS和氢液化单元。

图 1

图 1     氢液化工艺示意图

预冷循环使用MR作为制冷剂，由摩尔分数分别为25.35%、25.06%、21.32%、14.45%、12.79%、1.03%的甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、氮气和氢气组成。MR首先被增压到5592.13 kPa，增压后的MR（流PR1）进入相分离器（S2），分成气相制冷剂（流PR3）和液相制冷剂（流PR2）。分离后，气相制冷剂在换热器（HX1和HX2）内被冷却到−193 ℃，并在膨胀机（EX2）内降压到807.89 kPa后返回HX2提供冷能。液相制冷剂首先在HX1内冷却至−30 ℃，然后经膨胀机（EX1）降压至280.14 kPa后返回HX1进行换热。最后，气相和液相制冷剂分别进入不同的压缩单元被增压到相同的蒸发压力。

过冷循环使用双压氢Claude循环提供冷能，高压氢制冷剂（流SR11）首先进入预冷循环，经HX1和HX2预冷到−188.50 ℃，然后在分流器（TEE1）内分成过冷剂（流SR14和流SR15）。流SR14直接进入膨胀机（EX3和EX4）被降压到111.76 kPa，并与过冷剂（流SR24）混合后为换热器（HX3）提供冷能。流SR15首先在HX3被冷却到−221 ℃，然后进入膨胀机（EX5）降压至408.42 kPa后分离成流SR20和流SR21。流SR20直接进入换热器（HX4）进行换热，而流SR21经膨胀机（EX6）再次降压至111.76 kPa后为换热器（HX5）提供冷能。最后，过冷剂（流SR27和流SR28）流入预冷循环，为HX1和HX2提供冷能。

在吸收式制冷系统（ARS）中，塔（ARS-T）顶的氨气（流AW2）依次经冷凝器（ARS-E1）和换热器（ARS-HX2），冷却到−30 ℃，然后进入节流阀（ARS-JT1）降压至110 kPa，随后依次进入冷却器（ARS-E4、ARS-E3、ARS-E2和ARS-E1），将压缩机入口制冷剂的温度冷却到−30 ℃，最后回流到ARS-HX2冷却自身。升温后的氨气（流AW11）与吸收液（流AW13）在混合器（ARS-MIX）内混合，并进入冷却器（ARS-E2）冷却到25 ℃。随后，氨水溶液（流AW15）经泵（P2）增压到1500 kPa后进入换热器（ARS-HX1）提供冷能。

在氢液化单元，从变压吸附（pressure swing adsorption, PSA）装置生产出来的原料氢气首先进入预冷循环进行预冷，最终被HX1和HX2预冷到−193 ℃。预冷后，氢气（流H5）进入过冷循环，经HX3、HX4和HX5过冷到−253 ℃。最后，过冷氢气（流H10）进入膨胀机（EX7），从2100 kPa被降压至110 kPa后液化，获得100%饱和的液氢，并进入液氢罐储存。在氢液化期间，使用四级绝热正仲氢转换（ortho-para hydrogen conversion, OPC）加速正氢向仲氢转换，最终获得仲氢摩尔分数为96.48%的液氢。

设计的概念性氢液化工艺具有以下特点。

1） 为提高制冷效率，制冷剂均在两种冷凝压力下制冷，同时，使用膨胀机代替节流阀对制冷剂进行降压。

2） 为合理分配预冷循环和过冷循环的冷能，两个循环设计成级联式。

3） 为提高可再生能源的利用率和降低工艺的SEC，引入ARS冷却过冷压缩机入口处的制冷剂。

1.2 工艺模拟和假设

采用Aspen HYSYS V10软件进行流程模拟，采用P-R状态方程计算物性参数。原料氢气的压力和温度分别为2100 kPa和25 ℃。在模拟期间，关键设计参数和假设设置为：① 稳态模拟，忽略动能和势能项；②忽略设备的热损失^[23]；③ 压缩机和泵的绝热效率为85%^[21,24-26]；④膨胀机的绝热效率为85%^[21,24-26]；⑤ 忽略冷却器和换热器的压降^[20]；⑥冷却器的出口温度设为25 ℃^[27]；⑦ 氨水溶液的氨/水摩尔比为3∶1^[28]；⑧膨胀机的输出功100%回收。

1.3 正仲氢转换

氢气是一种平衡混合物，它由原子核自旋方向相同的正氢和自旋方向相反的仲氢组成。在室温下，正氢与仲氢的摩尔比约为3∶1，由于正氢的能级比仲氢的能级高，因此，随着氢气温度的降低，正氢将自发向仲氢转换。正氢转换为仲氢将释放527 kJ/kg的热，而氢气的气化潜热为452 kJ/kg，如果液氢以正氢的形式长期储存，将会在10天内蒸发50%。但当仲氢的摩尔分数大于95%时，蒸发损失将降到最低^[29]。在自然情况下，正氢向仲氢转换非常缓慢，因此，必须设置OPC，以加速正氢向仲氢转换。OPC反应如式（1）所示。

$ \mathrm{正氢\to 仲氢+热量} $

(1)

目前，OPC分为等温转换和绝热转换。等温转换需要额外的冷能带走转换热，而绝热转换靠制冷剂自身吸收转换热。在本研究中，使用四级绝热OPC加速正氢向仲氢转换，转换温度分别为−30 ℃、−192 ℃、−221 ℃和−242 ℃。使用HYSYS的绝热反应器模块进行正仲氢绝热转换，转换率与温度的关系如式（2）所示。

$ \phi_{{\mathrm{eq}}} = {C_0} + {C_1} \cdot T + {C_2} \cdot {T^2} $

(2)

式中：$\phi_{{\mathrm{eq}}} $为平衡态仲氢的摩尔分数；C₀、C₁和C₂为转换系数；T为温度，K。

2 工艺优化

SEC被定义为工艺的总能耗与产品流量之比，以SEC为目标函数对工艺进行优化，如式（3）所示。

$ F({{X}}) = {\mathrm{min}}\left( {\frac{{\displaystyle\sum\nolimits_{i = 1}^N {{W_{{\mathrm{C}}i}} + \displaystyle\sum\nolimits_{k = 1}^L {{W_{{\mathrm{P}},k}}} - \displaystyle\sum\nolimits_{j = 1}^M {{W_{{\mathrm{EX}},j}}} } }}{m}} \right) $

(3)

式中：F（X）为SEC，kW·h/kg；X为优化变量；W_C,i为压缩机的输入功，kW；W_P,k为泵的输入功，kW；W_EX,j为膨胀机的输出功，kW；m为产品流量，kg/h；N、L、M分别为压缩机、泵和膨胀机的数量。

制冷剂的流量和压力对SEC的影响较大，故选取其作为优化变量。此外，为使设计的工艺模型优化后收敛，需要设置以下约束条件。

1） 在氢液化工艺中，换热器的最小内部接近温度（minimum internal temperature approach, MITA）限制在1~3 ℃。

2） 为防止压缩机的压比过大导致出口温度过高和制造成本增加，压比限制小于5。

3） 为确保压缩机能够正常运行，压缩机入口处制冷剂的气相分率等于1。

为提高优化效率，上述约束条件以惩罚函数的形式展现在目标函数中，加入惩罚函数后目标函数的计算如式（4）所示。设置惩罚函数的目的在于提高优化效率。

$ P({X,\alpha } )= F(X) + \alpha \left\{ {\sum\limits_i^n {\max\left[ {0,{g_i}(X)} \right]} } \right\} $

(4)

式中：$ P({X,\alpha })$为惩罚函数；α为惩罚因子；$g_i(X) $为约束函数。

使用粒子群优化 (particle swarm optimization, PSO)算法优化工艺，优化工艺框架如图2所示。首先采用MATLAB软件通过Active X组件与HYSYS软件建立联系，实现数据的互通；然后，MATLAB读取HYSYS模拟结果，实现对工艺参数的优化。

图 2

图 2     PSO优化工艺框架

3 结果与讨论

3.1 能量分析

表2对比了关键参数优化前后的变化。对于预冷循环，优化后预冷剂的总流量为443 052.35 kg/h，相比于优化前仅增加了0.96%，但每个制冷剂的流量变化有所不同。其中，C₃H₈因单位制冷量较高，其流量变化量最大，增加了11.67%。其次，C₂H₆流量增加了5.80%。而i-C₄H₁₀、H₂和CH₄流量分别降低了8.79%、7.19%和4.91%。制冷剂流量的变化也导致蒸发和冷凝压力发生变化。从表2可知，高沸点制冷剂的蒸发压力增加了3.58%，而低沸点制冷剂的蒸发压力增加了133.45%，但制冷剂的冷凝压力却变化较小，仅降低了1.89%。制冷剂流量和压力的变化最终使预冷循环的SEC降低18.15%。从表2也可看出，优化后过冷循环的参数发生了较大变化。优化后过冷剂的总流量降低10.67%，蒸发压力降低了14.91%，冷凝压力降低了10.28%，参数的变化导致过冷循环的SEC降低13.38%。最终，工艺的总SEC为5.6769 kW·h/kg，比优化前降低14.89%，说明优化后制冷剂的流量和压力均相对最优，同时也表明尽管基于工艺知识可以调整参数使工艺收敛，但其SEC不是最低。

表 2

表 2    工艺优化结果 优化变量 优化前数值 优化后数值 变化率/% 预冷循环 　制冷剂流量/ 　（kg·h−1） $ {\mathrm{CH}_4} $ 57400.00 54584.33 −4.91 ${{{\mathrm{{C_2}{H_6}}}}}$ 95600.00 101142.42 5.80 ${{{\mathrm{{C_3}{H_8}}}}}$ 113000.00 126197.85 11.67 ${{{\mathrm{i}} {\text{-}} {\mathrm{{C_4}{H_{10}}}}}}$ 123600.00 112741.04 −8.79 ${{{{\mathrm{N}}_2}}}$ 48900.00 48108.27 −1.62 ${{{{\mathrm{H}}_2}}}$ 300.00 278.44 −7.19 　总流量/（kg·h−1） 438800.00 443052.35 0.96 　蒸发压力，p（PR5）/kPa 780.00 807.89 3.58 　蒸发压力，p（PR11）/kPa 120.00 280.14 133.45 　冷凝压力，p（PR20）/kPa 5700.00 5592.13 −1.89 　SEC/（kW·h·kg−1） 2.1124 1.7291 −18.15 过冷循环 　制冷剂流量/ 　（kg·h−1） $ \mathrm{{SR14}} $ 13700.00 13813.90 0.83 $ \mathrm{{SR20}} $ 15700.00 13474.24 −14.18 $ \mathrm{{SR21}} $ 23600.00 20056.85 −15.01 　总流量/（kg·h−1） 53000.00 47344.98 −10.67 　蒸发压力，p（SR22）/kPa 113.00 111.76 −0.79 　蒸发压力，p（SR20）/kPa 480.00 408.42 −14.91 　冷凝压力，p（SR10）/kPa 3800.00 3409.38 −10.28 　SEC/（kW·h·kg−1） 4.5575 3.9478 −13.38 总SEC/（kW·h·kg−1） 6.6699 5.6769 −14.89

表 2    工艺优化结果

3.2 复合曲线分析

图3和图4所示分别为预冷循环和过冷循环换热器的复合曲线，图中黄色区域为MITA约束条件（1~3 ℃）。从图3和图4可知，优化后各换热器的MITA均接近1 ℃，表明优化后各换热器的性能显著提升。另外，从图3可知，通过对制冷剂的流量和压力进行优化，预冷换热器HX1和HX2冷热流体匹配较好，曲线间隔较小，说明优化后换热器的性能得到大幅度提升。图3也表明两个换热器的温差均在较小范围内波动，如此低的温差提高了换热器的换热效率。事实上，这是由于MR在换热温区内发生了相变而显著提升了传热效率。从图4可知，过冷循环换热器HX3和HX4的冷端均表现出相对较大的间隔。因OPC放热反应导致氢气温升，冷端的温差增大，而始终保持气相的制冷剂不能提供与之相匹配的冷能。总体来说，除了换热器HX3冷端的温差较大，其他过冷换热器均具有相对较小的间隔，且换热温差也较小。虽然改变流SR25的温度可以降低HX3冷端的温差，但会使HX3的MITA出现负值，因此，需要权衡二者的关系。

图 3

图 3     预冷循环换热器的复合曲线

图 4

图 4     过冷循环换热器的复合曲线

3.3 㶲分析

㶲分析可以量化评估工艺的不可逆性，并定位主要㶲损失源。在不考虑流体的动能和势能时，㶲的计算公式如式（5）所示。

$ e_{\mathrm{x}} = h - {h_0} - {T} \cdot （ {s - {s_0}} ） $

(5)

式中：e_x为质量㶲，kJ/kg；h和h₀分别为质量焓和标准状态（298.15 K，101.3 kPa）下的质量焓，kJ/kg；s和s₀分别为质量熵和标准状态下的质量熵，kJ/（kg∙K）。

压缩机、冷却器、换热器、膨胀机和反应器等是工艺㶲损失的主要来源，基于式（5），以上设备的㶲损失计算公式如式（6）所示。

$ E_{\mathrm{x}} = \sum {{m_{{\mathrm{in}}}} \cdot e{x_{{\mathrm{in}}}}} - \sum {{m_{{\mathrm{out}}}} \cdot e{x_{{\mathrm{out}}}}} + W $

(6)

式中：E_x为㶲损失，kW；m_in和m_out为设备进出口介质的质量流量，kg/h；ex_in和ex_out为设备进出口介质的质量㶲，kJ/kg；W为设备的净输入功，kW。

工艺的EXE可以评估工艺的不可逆程度，其数值越大，工艺的不可逆程度越低。工艺的EXE计算公式如式（7）所示。

$ {\mu _{{\mathrm{ex}}}}{{ = }}\frac{{({{E}{_{\mathrm{x,product}}}})- ({{E}{_{\mathrm{x,Feed}}}})}}{{{W_{{\mathrm{total}}}}}} \times 100{\text{%}} $

(7)

式中：μ_ex为EXE；E_x,product和E_x,feed分别为产品和进料的㶲，kW；W_total为工艺的总能耗，kW。

图5所示为优化前后主要设备的㶲损失。从图5可知，优化后工艺的总㶲损失为69496 kW，较优化前降低18.04%。其中优化后换热器的㶲损失为21625 kW，占总㶲损失的31.12%，㶲损失降幅最大，达35.67%。这是因为优化后制冷剂的流量和压力均相对最优，提供了与之相匹配的冷能，降低了换热器的换热温差，最终提高了换热器的换热效率。其次，冷却器的㶲损失降低17.73%，这是因为优化后制冷剂进出冷却器的温差有所减小。压缩机和膨胀机的㶲损失分别降低了12.19%和8.76%，得益于优化后压力的合理分配。对于转换反应器，由于优化前后转换温度相同，其㶲损失维持不变，但因转换热影响，㶲损失占比仅次于换热器，达到25.35%。此外，优化后预冷循环的EXE和过冷循环的EXE分别比优化前提高29.22%和15.01%，而工艺总的EXE从优化前的47.00%提升至56.04%，提升了19.28%，表明优化后工艺具有较高的能效。

图 5

图 5     优化前后主要设备的㶲损失

4 工艺性能比较

为验证工艺能效，以SEC和EXE为评价指标，将本工艺与其他氢液化工艺进行对比（见表3）。与同类MR预冷工艺相比，本工艺具有较低的SEC和较高的EXE。例如与姚余波等^[21]设计的工艺相比，本工艺（使用ARS）的SEC降低了13.53%，EXE提高了14.39%；与Aasadnia等^[30]设计的使用ARS制冷的工艺相比，本工艺的SEC大幅降低，EXE提高了77.34%；而与同样使用MR预冷，但制冷剂仅在一种压力下制冷的工艺相比，如Berstad等^[25]设计的工艺，本工艺（不使用ARS）的SEC降低了11.51%，EXE提高了30.28%。这得益于本研究设计的工艺将MR分成低、高沸点制冷剂，并在不同压力下提供冷能，从而降低了换热器的温差。例如，Berstad等^[25]设计的工艺预冷换热器温差的峰值为20 ℃，而本工艺预冷换热器温差的峰值为6.49 ℃，降低了13.51 ℃。另外，本工艺使用与不使用ARS相比，使用ARS工艺的SEC降低了9.46%，EXE提高了10.66%，说明引入ARS可有效提高工艺的能效。综上所述，本研究设计的工艺展现了较好的液化性能。

表 3

表 3    本工艺与其他氢液化工艺比较结果 MR预冷工艺 SEC/（kW·h·kg−1） EXE/% 参考文献 Sadaghiani等设计的工艺 7.646 32 [19] Qyyum等设计的工艺 6.45 47.2 [20] 姚余波等设计的工艺 6.565 48.99 [21] Aasadnia等设计的工艺 12.7 31.6 [30] Berstad等设计的工艺 7.086 38.87 [25] 本工艺（不使用ARS） 6.2703 50.64 本工艺（使用ARS） 5.6769 56.04

表 3    本工艺与其他氢液化工艺比较结果

5 结论

为降低氢液化工艺的SEC和提高可再生能源的利用率，本研究通过耦合太阳能ARS，设计了一种MR循环预冷结合双压氢Claude循环过冷的氢液化工艺。基于设计的工艺，采用HYSYS软件和PSO算法进行模拟和全局优化，并开展能量分析和㶲分析。结果表明，该工艺不仅具有较高的能效，同时还符合氢液化工艺的可持续发展趋势。

1） 本研究设计的耦合吸收式制冷系统的氢液化工艺，其SEC为5.6769 kW·h/kg。其中，ARS将氢制冷剂冷却到−30 ℃，MR循环和Claude循环再分别将原料氢气冷却到−193 ℃和−253 ℃。

2） 复合曲线分析显示，预冷换热器HX1和HX2具有较小的间隔和温差。而过冷换热器HX3和HX4因放热反应，其冷端表现出相对较大的间隔，但换热器整体具有较小的间隔，表明换热器整体性能提升明显。

3） 㶲分析结果表明，本工艺的总㶲损失为69496 kW，比优化前降低了18.04%。工艺㶲损失的主要来源为换热器（21625 kW）及OPC反应器（17602 kW）。工艺总的EXE为56.04%，比优化前提高19.28%，展现了较好的液化性能。

4） 与制冷剂仅在一种压力下制冷的工艺相比，工艺的SEC降低了11.51%，EXE提高了30.28%；本工艺使用与不使用ARS的工艺相比，使用ARS工艺的SEC降低了9.46%，EXE提高了10.66%。此外，与设备效率相同的工艺相比，本工艺的SEC降低了13.53%，EXE提高了14.39%，说明本研究设计的工艺具有较高的能效。

参考文献

[1]	陈霁,司云波. 全球氢能技术创新趋势[J]. 世界石油工业,2023,30(1):82.
[2]	绿氢制绿甲醇的技术经济可行性分析[J]. 世界石油工业, 2024, 31(1): 92-99.
[3]	地下煤制气制取液化天然气和液氢工艺研究[J]. 石油与天然气化工, 2024, 53(1): 61-68.
[4]	中国氢能产业的地方实践及启示[J]. 石油与天然气化工, 2024, 53(5): 7-16. DOI:10.3969/j.issn.1007-3426.2024.05.002
[5]	有机液相储氢载体脱氢催化剂的制备及催化性能[J]. 中国石油大学学报（自然科学版）, 2024, 48(4): 215-223.
[6]	氢气储运技术的发展现状与展望[J]. 石油学报（石油加工）, 2021, 37(6): 1461-1478. DOI:10.3969/j.issn.1001-8719.2021.06.026
[7]	VALENTI G. Hydrogen liquefaction and liquid hydrogen storage[M]//GUPTA R B,BASILE A,VEZIROĞLU T N. Compendium of Hydrogen Energy. Amsterdam:Elsevier,2016:27-51.
[8]	AASADNIA M, MEHRPOOYA M. Large-scale liquid hydrogen production methods and approaches: A review[J]. Applied Energy, 2018, 212: 57-83.
[9]	规模化氢液化装置现状及未来技术路线分析[J]. 化工进展, 2022, 41(12): 6261-6274.
[10]	付毅飞. 我国首套自主知识产权氦膨胀制冷氢液化系统调试成功[N]. 科技日报,2021-09-22(5).
[11]	阜阳市颍东区人民政府. 全国首套民用工业级氢液化装置在阜开车成功[EB/OL]. (2023-01-06)[2024-05-30].https://www.ahchanye.com/zixun/25000.html.
[12]	王昊成. 国内氢气、天然气液化技术进展及产业应用[C]//“2022年双碳背景下中国制冷技术研究及应用进展论坛”会议论文集. 北京:中国制冷学会,2023:6.
[13]	混合冷剂氢液化技术研究进展[J]. 发电技术, 2023, 44(3): 331-339. DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.22186
[14]	STANG J, NEKSA P, BRENDENG E. On the design of an efficient hydrogen liquefaction process[J]. 16th World Hydrogen Energy Conference, 2006, 2: 1480-1485.
[15]	KRASAE-IN S, STANG J H, NEKSA P. Exergy analysis on the simulation of a small-scale hydrogen liquefaction test rig with a multi-component refrigerant refrigeration system[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2010, 35(15): 8030-8042. DOI:10.1016/j.ijhydene.2010.05.049
[16]	BERSTAD D O, STANG J H, NEKSÅ P. Large-scale hydrogen liquefier utilising mixed-refrigerant pre-cooling[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2010, 35(10): 4512-4523. DOI:10.1016/j.ijhydene.2010.02.001
[17]	ANSARINASAB H, MEHRPOOYA M, MOHAMMADI A. Advanced exergy and exergoeconomic analyses of a hydrogen liquefaction plant equipped with mixed refrigerant system[J]. Journal of Cleaner Production, 2017, 144: 248-259. DOI:10.1016/j.jclepro.2017.01.014
[18]	ASADNIA M, MEHRPOOYA M. A novel hydrogen liquefaction process configuration with combined mixed refrigerant systems[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2017, 42(23): 15564-15585.
[19]	SADAGHIANI M S, MEHRPOOYA M, ANSARINASAB H. Process development and exergy cost sensitivity analysis of a novel hydrogen liquefaction process[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2017, 42(50): 29797-29819.
[20]	QYYUM M A, RIAZ A, NAQUASH A, et al. 100% saturated liquid hydrogen production: Mixed-refrigerant cascaded process with two-stage ortho-to-para hydrogen conversion[J]. Energy Conversion and Management, 2021, 246: 114659.
[21]	混合工质预冷氢液化流程设计与能效分析[J]. 低温工程, 2022(3): 64-69. DOI:10.3969/j.issn.1000-6516.2022.03.011
[22]	可再生能源在氢液化流程中的应用研究进展[J]. 低温与超导, 2021, 49(10): 34-39.
[23]	ZHANG S A, LIU G L. Design and performance analysis of a hydrogen liquefaction process[J]. Clean Technologies and Environmental Policy, 2022, 24(1): 51-65.
[24]	新型双压Linde-Hampson氢液化工艺设计与分析[J]. 化工进展, 2021, 40(12): 6663-6669.
[25]	BERSTAD D, SKAUGEN G, WILHELMSEN Ø. Dissecting the exergy balance of a hydrogen liquefier: Analysis of a scaled-up Claude hydrogen liquefier with mixed refrigerant pre-cooling[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2021, 46(11): 8014-8029.
[26]	LNG冷能发电制氢及液化的综合能源系统研究[J]. 石油与天然气化工, 2022, 51(2): 46-52. DOI:10.3969/j.issn.1007-3426.2022.02.008
[27]	SADAGHIANI M S, MEHRPOOYA M. Introducing and energy analysis of a novel cryogenic hydrogen liquefaction process configuration[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2017, 42(9): 6033-6050. DOI:10.1016/j.ijhydene.2017.01.136
[28]	ZHANG J R, MEERMAN H, BENDERS R, et al. Technical and economic optimization of expander-based small-scale natural gas liquefaction processes with absorption precooling cycle[J]. Energy, 2020, 191: 116592. DOI:10.1016/j.energy.2019.116592
[29]	PETITPAS G, ACEVES S M, MATTHEWS M J, et al. Para-H2 to ortho-H2 conversion in a full-scale automotive cryogenic pressurized hydrogen storage up to 345 bar[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2014, 39(12): 6533-6547. DOI:10.1016/j.ijhydene.2014.01.205
[30]	AASADNIA M, MEHRPOOYA M, ANSARINASAB H. A 3E evaluation on the interaction between environmental impacts and costs in a hydrogen liquefier combined with absorption refrigeration systems[J]. Applied Thermal Engineering, 2019, 159: 113798.