Economic Aspects of Greenhouse Gas Emissions Reduction by Utilisation of Wind and Solar Energies to Produce Electricity and hydrogen
Notice bibliographique
Résumé
Implementation of renewable wind and solar energy sources instead of fossil fuels to produce such energy carriers as electricity and hydrogen facilitates reductions in gaseous emissions. Unlike for traditional fossil fuel technologies, greenhouse gas emissions from renewable technologies are associated mainly with the construction of a power plant. With present costs of wind and solar electricity, it is shown that, when electricity from renewable sources replaces electricity from natural gas, the cost of greenhouse gas emissions abatement is about four times less than the cost if hydrogen from renewable sources replaces hydrogen produced from natural gas. When renewable-based hydrogen is used instead of gasoline in a fuel cell vehicle, the cost of greenhouse gas emissions reduction approaches the same value as for renewable-based electricity only if the fuel cell vehicle efficiency exceeds significantly (i.e., by about two times) that of an internal combustion vehicle. It is also shown that when 6000 turbines (Kenetech KVS-33) with a capacity 350 kW and a capacity factor of 24% replace a 500-MW gas-fired power generation plant with an efficiency of 40%, annual greenhouse gas emissions are reduced by 2.3 megatons. The incremental additional annual cost is about $280 million (US). The results provide a useful approach to an optimal strategy for greenhouse gas emissions mitigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».