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Enregistrement W4313572529 · doi:10.1016/j.energy.2023.126621

On the bulk transport of green hydrogen at sea: Comparison between submarine pipeline and compressed and liquefied transport by ship

2023· article· en· W4313572529 sur OpenAlexaff
Rafael d’Amore-Domenech, Vladimir L. Meca, Bruno G. Pollet, Teresa J. Leo

Notice bibliographique

RevueEnergy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésLiquid hydrogenPort (circuit theory)Submarine pipelinePipeline (software)Marine engineeringEnvironmental scienceHydrogenPipeline transportCompressed hydrogenPetroleum engineeringEngineeringEnvironmental engineeringHydrogen storageChemistryMechanical engineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares six (6) alternatives for green hydrogen transport at sea. Two (2) alternatives of liquid hydrogen (LH2) by ship, two (2) alternatives of compressed hydrogen (cH2) by ship and two (2) alternatives of hydrogen by pipeline. The ship alternatives study having hydrogen storage media at both end terminals to reduce the ships’ time at port or prescinding of them and reduce the immobilized capital. In the case of the pipeline, new models are proposed by considering pressure costs. One scenario considers that there are compression stations every 500 km and the other one considers that there are none along the way. These alternatives are assessed under nine different scenarios that combine three distances: 100 km, 2500 km, and 5000 km; and three export rates of hydrogen 100 kt/y, 1 Mt/y and 10 Mt/y. The results show, including uncertainty bands, that for the 100 km of distance the best alternative is the pipeline. For 2500 km and 100 kt/y the top alternative is cH2 shipping without storage facilities at the port terminals. For 2500 km and 1 Mt/y and for 5000 km and 100 kt/y the best alternatives are cH2 or LH2 shipping. For the remaining scenarios the best alternative is LH2 shipping.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations87
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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