Hydrogen economy transition plan: A case study on Ontario
Notice bibliographique
Résumé
<abstract> A shift towards a "hydrogen economy" can reduce carbon emissions, increase penetration of variable renewable power generation into the grid, and improve energy security. The deployment of hydrogen technologies promises major contributions to fulfilling the economy's significant energy needs while also reducing urban pollution emissions and the overall carbon footprint and moving towards a circular economy. Using the Canadian province of Ontario as an example, this paper prioritizes certain recommendations for near-term policy actions, setting the stage for long-term progress to reach the zero-emissions target by 2050. To roll out hydrogen technologies in Ontario, we recommend promptly channeling efforts into deployment through several short-, mid-, and long-term strategies. Hydrogen refueling infrastructure on Highway 401 and 400 Corridors, electrolysis for the industrial sector, rail infrastructure and hydrogen locomotives, and hydrogen infrastructure for energy hubs and microgrids are included in strategies for the near term. With this infrastructure, more Class 8 large and heavy vehicles will be ready to be converted into hydrogen fuel cell power in the mid-term. Long-term actions such as Power-to-Gas, hydrogen-enriched natural gas, hydrogen as feedstock for products (e.g., ammonia and methanol), and seasonal and underground storage of hydrogen will require immediate financial and policy support for research and technology development. </abstract>
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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) | 0,001 | 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 ».