Green hydrogen production potential in Turkey with wind power
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to investigate the renewable energy-based hydrogen production potential using onshore and offshore wind power, along with the available undersea currents in Turkey. Wind energy potential varies based on the cities location, for both onshore and applicable offshore applications. Furthermore, undersea current turbines are considered for generating renewable energy potential. Proton Exchange Membrane (PEM) electrolyzers are considered for water splitting and hydrogen production. The total hydrogen production potential for Turkey is estimated to be 248.56 million tons. The onshore wind, offshore wind, and undersea current hydrogen production potentials are found to be 233.38, 15.17, and 6.65 million tons, respectively. In this regard, Erzurum, Van, Konya, and Sivas appear to be the cities with maximum hydrogen production potentials of 13.83, 12.81, 12.05, and 11.82 million tons, respectively. The hydrogen generation potentials for all Turkish cities are provided and discussed for a hydrogen economy platform. It may help promote Turkey to a hydrogen hub leadership position in the region through creating jobs supporting energy sector, and providing a sustainable future by establishing local, national, and international connections and networks. It furthermore gives a country-wide spectrum of how effective role the wind energy can play in paving the road for a sustainable energy country. The study results may serve as a reliable base for planning and strategizing purposes as required for the country and help create new energy policies for exploiting renewable energy resources.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».