The Economics of High Temperature and Supercritical Water Electrolysis
Notice bibliographique
Résumé
The growth of green energy in recent decades has resulted in increasing demand for hydrogen production with net-zero carbon emissions. Water electrolysis provides a solution to meet this demand, however it is currently too expensive to be cost competitive with hydrogen production methods of higher carbon intensity. High-temperatures and pressures can be leveraged to increase the energy efficiency of water electrolysis through kinetics and thermodynamic benefits, thereby reducing the overall cost of green hydrogen [1]. Additionally, performing water electrolysis directly at high pressures can help to avoid the added cost associated with gaseous hydrogen compression. Little is known about the electrolysis of supercritical water and what benefits it might offer in terms of hydrogen cost reduction [2,3]. In this work, experimental data was collected for supercritical water electrolysis and used to build an electrochemical model suitable for use under those conditions. The results of this model, combined with components of a previously published technoeconomic model for a high-temperature and pressure water electrolysis plant [4], indicate that while supercritical water electrolysis is achievable it is not the most economically efficient choice for hydrogen production. High-temperature and pressure water electrolysis performed under optimal conditions can be used to achieve higher economic efficiency when compared with contemporary water electrolysis solutions. Finally, a thorough optimization of the model presents a grim picture for achieving the US Department of Energy’s $2 kgH 2 -1 target through water electrolysis without government subsidy. References: [1] D. Todd, M. Schwager, W. Mérida, Thermodynamics of high-temperature, high-pressure water electrolysis, J. Power Sources. 269 (2014) 424–429. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2014.06.144. [2] H. Boll, E.. Franck, H. Weingärtner, Electrolysis of supercritical aqueous solutions at temperatures up to 800K and pressures up to 400MPa, J. Chem. Thermodyn. 35 (2003) 625–637. https://doi.org/10.1016/S0021-9614(02)00236-7. [3] P.C. Ho, D.A. Palmer, Determination of ion association in dilute aqueous potassium chloride and potassium hydroxide solutions to 600°C and 300 MPa by electrical conductance measurements, J. Chem. Eng. Data. 43 (1998) 162–170. https://doi.org/10.1021/je970198b. [4] T. Holm, T. Borsboom-Hanson, O.E. Herrera, W. Mérida, Hydrogen costs from water electrolysis at high temperature and pressure, Energy Convers. Manag. 237 (2021) 114106. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2021.114106. Figure 1
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».