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Enregistrement W4281786543 · doi:10.1071/aj21306

Concurrent 2. Presentation for: Techno-economic evaluation of blue hydrogen production with carbon capture and storage for onshore Eastern Australia

2022· article· en· W4281786543 sur OpenAlexaff
J. Gregory Owen

Notice bibliographique

RevueThe APPEA Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHydrogen productionProduction (economics)Natural gasWaste managementCarbon capture and storage (timeline)Environmental engineeringEngineeringHydrogenGeologyClimate changeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presented on Tuesday 17 May: Session 2 This techno-economic assessment models the feasibility of a greenfield blue hydrogen development with production capacity of 400 tons of hydrogen per day (TH2/day). At an assumed 85% CO2 recovery rate, the 400 TH2/day production scale equates to a need for approximately 1.241 million tons of CO2 per year (MtCO2/year) of subsurface CO2 storage capacity over an assumed project life of 25 years (approximately 31 Mt of total CO2 sequestered). The blue hydrogen production technology applied to the assessment is a Steam Methane Reformer (SMR) with two points of CO2 recovery (pre-combustion process stream amine scrubbing and post-combustion flue gas capture). The remaining key scope components are the CO2 compression and dehydration system, 65 km of CO2 distribution pipeline and a CO2 injection and storage hub comprised of three injection wells, three deep observation wells and three groundwater monitoring wells. The study includes the screening process applied to identify five high-grade depleted gas reservoirs in the Cooper Basin that are the CO2 storage candidates, and which ultimately define the project location. The economic evaluation of the project includes the definition of cost and operations estimates to determine a mean project case and then applies a Palisade @Risk probabilistic distribution model to key project inputs as to risk the project under various scenarios. The analysis concludes that the economic viability of large-scale, greenfield blue hydrogen projects in Australia is highly dependent on hydrogen sale price, Australian Carbon Credit Unit (ACCU) value, wholesale natural gas prices and capital cost efficiency. To access the presentation click the link on the right. To read the full paper click here

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2060,035

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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