The development of an assessment framework to determine the technical hydrogen production potential from wind and solar energy
Notice bibliographique
Résumé
Electrolytic hydrogen produced from wind and solar energy is considered a long-term option for multi-sectoral decarbonization. The study objective is to develop a framework for assessing country-level hydrogen technical potential from wind and solar energy. We apply locational suitability and zonal statistical analyses methods in a geographic information system-based environment to derive granular insights on non-captive technically exploitable hydrogen potential in high-resource locations. Seven setback factors were considered for locational suitability, and integrated with modules developed for evaluating the wind and solar resource penetration from open-source theoretical renewable resource geospatial data and electricity-to-hydrogen conversion analyses. The technique applied in this study would be a relevant contribution to determining national and regional-wide electrolytic hydrogen production potentials in other jurisdictions with requisite adjustments to data and technical constraints. The results from the case study country, Canada – a major hydrogen-producing country – show that the technical hydrogen potentials from wind and solar energy are approximately 1,897 and 448 million metric tonnes per year, respectively, at least 6.3 times greater than global hydrogen demand in 2019. When we integrated locational data on enabling infrastructure, we discovered that the lack of access to power transmission lines in low-population-density areas of the country significantly reduces the exploitable wind- and solar-based hydrogen potential by over 80% and 6%, respectively. The findings of this study show that in the absence of spatial data on infrastructural constraints, the exploitable hydrogen potential in a jurisdiction can be overestimated, leading to improper guidance for policy and decision-makers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».