Hydrogen supply via power‐to‐gas application in the renewable fuels regulations of petroleum fuels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Power‐to‐gas (PtG) is an evolving energy storage technique that can transfer surplus and intermittent renewable generated power into a marketable hydrogen, among other ancillary services for the electrical grid. This study provides a comparative assessment of blending 10 % corn‐ethanol and using an electrolytic hydrogen supply via PtG on the well to wheel of gasoline fuel, based on Ontario's energy system. The analysis is performed using the GREET ® model to investigate the energy and emissions results of the subject comparison. Consequently, PtG renewable hydrogen, when used for gasoline production, is found to decrease 4.6 % of the natural gas consumption of the gasoline cycle and, therefore, increase the renewable content of gasoline. Furthermore, the deployment of electrolytic hydrogen at the refinery results in minimizing gasoline carbon intensity by 0.15 kg CO 2 e per 100 km (0.5 g CO 2 e per MJ) of the fuel. When associated with the annual gasoline sales in Ontario, the use of electrolytic hydrogen can offer a reduction of 0.26 MT of greenhouse gas emissions yearly. Moreover, the hydrogen supply from the PtG method used for gasoline production may contribute to lowering VOCs, NO x , PM 10 , and PM 2.5 criteria air pollutants from the gasoline cycle, which cannot be achieved with blending corn‐based ethanol. Therefore, the results of this paper support the inclusion of the PtG concept in renewable fuels regulations for petroleum fuels.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».