Hybrid Renewable Hydrogen Energy Solution for Application in Remote Mines
Notice bibliographique
Résumé
Mining operations in remote locations rely heavily on diesel fuel for the electricity, haulage and heating demands. Such significant diesel dependency imposes large carbon footprints to these mines. Consequently, mining companies are looking for better energy strategies to lower their carbon footprints. Renewable energies can relieve this over-reliance on fossil fuels. Yet, in spite of their many advantages, renewable systems deployment on a large scale has been very limited, mainly due to the high battery storage system. Using hydrogen for energy storage purposes due to its relatively cheaper technology can facilitate the application of renewable energies in the mining industry. Such cost-prohibitive issues prevent achieving 100% penetration rate of renewables in mining applications. This paper offers a novel integrated renewable–multi-storage (wind turbine/battery/fuel cell/thermal storage) solution with six different configurations to secure 100% off-grid mining power supply as a stand-alone system. A detailed comparison between the proposed configurations is presented with recommendations for implementation. A parametric study is also performed, identifying the effect of different parameters (i.e., wind speed, battery market price, and fuel cell market price) on economics of the system. The result of the present study reveals that standalone renewable energy deployment in mine settings is technically and economically feasible with the current market prices, depending on the average wind speed at the mine location.
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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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».