Finding winners in the hydrogen hype
Notice bibliographique
Résumé
The global energy trade is set for its greatest transformation since the 1970s and the rise of OPEC (The Organization of the Petroleum Exporting Countries). Electrification is central to this as countries plough money into renewables to reduce emissions and enhance energy security. But electrification can take the world only so far. With higher carbon prices looming on the horizon, fossil fuel exporters and industrial sectors – as well as heavy-duty trucking, shipping and aviation – need alternatives to decarbonise. Most are looking to electricity-based fuels and feedstocks such as hydrogen, ammonia and methanol to replace hydrocarbons. This will revolutionise energy trade, with total trade declining by as much as 50% and virtually all remaining traded oil gas and coal being either completely decarbonised or backed by offsets. With 147 GWel (giga-watts electrolyser capacity) in announced projects, green hydrogen produced from renewable electricity is ahead of the game. And while its export supply chains are complex, requiring conversion into a ‘product’ to allow delivery, there is no exploration risk as in oil and gas projects. Worldwide, national hydrogen roadmaps are being passed, with virtually all oil and gas companies, utilities and industrials backing at least one hydrogen project. Focus is now shifting to future sources of hydrogen supply. Lenders will be drawn to locations with a proven track record of exporting natural resources, suitable conditions for low-cost renewable electricity and the potential for large-scale carbon capture. A few countries already stand out, but none more so than Australia. Using our proprietary research, we will present a case study evaluating hydrogen supply options from Australia, Saudi Arabia and Canada – delivered into key markets like Japan for different applications. We will also assess when costs will fall across the value chain – production, midstream and downstream – and reach parity to incumbent 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».