Thermo-Economic Analysis of Integrated Hydrogen, Methanol and Dimethyl Ether Production Using Water Electrolyzed Hydrogen
Notice bibliographique
Résumé
Carbon capture and utilization is an attractive technique to mitigate the damage to the environment. The aim of this study was to techno-economically investigate the hydrogenation of CO2 to methanol and then conversion of methanol to dimethyl ether using Aspen Plus® (V.11, Aspen Technology, Inc., Bedford, Massachusetts 01730, USA). Hydrogen was obtained from alkaline water electrolysis, proton exchange membrane and solid oxide electrolysis processes for methanol production. The major cost contributing factor in the methanol production was the cost of hydrogen production; therefore, the cost per ton of methanol was highest for alkaline water electrolysis and lowest for solid oxide electrolysis. The specific cost of methanol for solid oxide electrolysis, proton exchange membrane and alkaline water electrolysis was estimated to be 701 $/ton, 760 $/ton and 920 $/ton, respectively. Similarly, the specific cost of dimethyl ether was estimated to be 1141 $/ton, 1230 $/ton and 1471 $/ton, using solid oxide electrolysis, proton exchange membrane and alkaline water electrolysis based hydrogen production, respectively. The cost for methanol and dimethyl ether production by proton exchange membrane was slightly higher than for the solid oxide electrolysis process. However, the proton exchange membrane operates at a lower temperature, consequently leading to less operational issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».