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Enregistrement W4312212541 · doi:10.1016/j.ijhydene.2022.11.200

Techno-economic assessment of hydrogen production from seawater

2022· article· en· W4312212541 sur OpenAlexaff
Sepanta Dokhani, Mohsen Assadi, Bruno G. Pollet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen productionEnvironmental scienceFossil fuelRenewable energyElectricity generationSeawaterHydrogenEnvironmental engineeringWaste managementChemistryEngineeringPower (physics)GeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population growth and the expansion of industries have increased energy demand and the use of fossil fuels as an energy source, resulting in release of greenhouse gases (GHG) and increased air pollution. Countries are therefore looking for alternatives to fossil fuels for energy generation. Using hydrogen as an energy carrier is one of the most promising alternatives to replace fossil fuels in electricity generation. It is therefore essential to know how hydrogen is produced. Hydrogen can be produced by splitting the water molecules in an electrolyser, using the abondand water resources, which are covering around ⅔ of the Earth's surface. Electrolysers, however, require high-quality water, with conductivity in the range of 0.1–1 μS/cm. In January 2018, there were 184 offshore oil and gas rigs in the North Sea which may be excellent sites for hydrogen production from seawater. The hydrogen production process reported in this paper is based on a proton exchange membrane (PEM) electrolyser with an input flow rate of 300 L/h. A financially optimal system for producing demineralized water from seawater, with conductivity in the range of 0.1–1 μS/cm as the input for electrolyser, by WAVE (Water Application Value Engine) design software was studied. The costs of producing hydrogen using the optimised system was calculated to be US$3.51/kg H2. The best option for low-cost power generation, using renewable resources such as photovoltaic (PV) devices, wind turbines, as well as electricity from the grid was assessed, considering the location of the case considered. All calculations were based on assumption of existing cable from the grid to the offshore, meaning that the cost of cables and distribution infrastructure were not considered. Models were created using HOMER Pro (Hybrid Optimisation of Multiple Energy Resources) software to optimise the microgrids and the distributed energy resources, under the assumption of a nominal discount rate, inflation rate, project lifetime, and CO2 tax in Norway. Eight different scenarios were examined using HOMER Pro, and the main findings being as follows: The cost of producing water with quality required by the electrolyser is low, compared with the cost of electricity for operation of the electrolyser, and therefore has little effect on the total cost of hydrogen production (less than 1%). The optimal solution was shown to be electricity from the grid, which has the lowest levelised cost of energy (LCOE) of the options considered. The hydrogen production cost using electricity from the grid was about US$ 5/kg H2. Grid based electricity resulted in the lowest hydrogen production cost, even when costs for CO2 emissions in Norway, that will start to apply in 2025 was considered, being approximately US$7.7/kg H2. From economical point of view, wind energy was found to be a more economical than solar.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations83
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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