Power-to-Gas Implementation for a Polygeneration System in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Canada has stockpiles of waste petroleum coke, a high carbon waste product leftover from oil production with little positive market value. A polygeneration process is proposed which implements “power-to-gas” technology, through the use of electrolysis and surplus grid electricity, to use waste petroleum coke and biomass to create a carbon monoxide-rich stream after gasification, which is then converted into a portfolio of value-added products with the addition of hydrogen. A model implementing mixed-integer linear programming integrates power-to-gas technology and AspenPlus simulates the polygeneration process. The downstream production rates are selected using particle swarm optimization. When comparing 100% electrolysis vs. 100% steam reforming as a source of hydrogen production, electrolysis provides a larger net present value due to the carbon pricing introduced in Canada and the cost reduction from removal of the air separation unit by using the oxygen from the electrolysers. The optimal percent of hydrogen produced from electrolysis is about 82% with a hydrogen input of 7600 kg/h. The maximum net present value is $332 M when over 75% production rate is dimethyl ether or $203 M when the dimethyl ether is capped at 50% production. The polygeneration plant is an example of green technology used to environmentally process Canada’s petroleum coke.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».