Thermo‐environomic evaluation of the ammonia production
Notice bibliographique
Résumé
Within the global challenge of sustainable energy supply and greenhouse gas emissions mitigation, carbon capture and storage and the deployment of renewable resources are considered as promising solutions. In this study the production of ammonia mainly used in the fertilizer industry and that is responsible for around 2–3 % of the world greenhouse gas emissions is analyzed. Considering natural gas and biomass as a resource and the option of CO2 capture and storage, different process configurations are systematically compared with regard to energy, economic and environmental considerations. A consistent thermo‐environonomic optimization approach combining flowsheeting, process integration techniques, economic performance evaluation, life cycle assessment and multi‐objective optimization is applied for the conceptual process design and competitiveness evaluation. It is highlighted that the quality of the process integration is a key factor for improving the performance by valorizing the heat excess through electricity cogeneration. Including CO2 mitigation in the ammonia production allows to reduce the emissions but leads to a slight efficiency decrease due to the energy consumption for the CO2 compression. For the natural gas fed process yielding an energy efficiency around 65 %, the overall life cycle emissions can be reduced to 0.79 kgCO2/kgNH3 with CO2 capture compared to 1.6 kgCO2/kgNH3 without capture. Considering the biogenic nature of the carbon in the biomass, the emissions drop to −1.79 kgCO2/kgNH3 for the biomass process having an energy efficiency of 50 %. The economic competitiveness highly depends on the resource price and the introduction of a carbon tax. This study reveals the potential of the decarbonization of the fertilizer industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».