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Enregistrement W4205322698 · doi:10.1016/j.ijhydene.2021.12.025

Techno-economic assessment of low-carbon hydrogen export from Western Canada to Eastern Canada, the USA, the Asia-Pacific, and Europe

2022· article· en· W4205322698 sur OpenAlexaffabout
Ayodeji Okunlola, Temitayo Giwa, Giovanni Di Lullo, Matthew Davis, Eskinder Gemechu, Amit Kumar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceFossil fuelNatural resource economicsBusinessEconomicsWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of low-carbon hydrogen is being considered to help decarbonize several jurisdictions around the world. There may be opportunities for energy-exporting countries to supply energy-importing countries with a secure source of low-carbon hydrogen. The study objective is to assess the delivered cost of gaseous hydrogen export from Canada (a fossil-resource rich country) to the Asia-Pacific, Europe, and inland destinations in North America. There is a data gap on the feasibility of inter-continental export of hydrogen from an energy-producing jurisdiction to energy-consuming jurisdictions. This study is aimed at addressing this gap and includes an assessment of opportunities across the Pacific Ocean and the Atlantic Ocean, based on fundamental engineering-based models. Techno-economics were used to determine the delivered cost of hydrogen to these destinations. The modelling considers energy, material, and capacity-sizing requirements for a five-stage supply chain comprising hydrogen production with carbon capture and storage, hydrogen pipeline transportation, liquefaction, shipping, and regasification at the destinations. The results show that the delivered cost of hydrogen to inland destinations in North America is between CAD$4.81/kg and CAD$6.03/kg, to the Asia-Pacific from CAD$6.65/kg to CAD$6.99/kg, and at least CAD$8.14/kg for exports to Europe. Delivering hydrogen by blending in existing long-distance natural gas pipelines reduced the delivered cost to inland destinations by 17%. Exporting ammonia to the Asia-Pacific provides cost savings of 28% compared to shipping liquified hydrogen. The developed information may be helpful to policymakers in government and the industry in making informed decisions about international trade of low-carbon hydrogen in both energy-exporting and energy-importing jurisdictions, globally.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations121
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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