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Enregistrement W4323657743 · doi:10.2118/212806-ms

Life Cycle Assessment of Hybrid and Green Hydrogen Generation Models for Western Canada

2023· article· en· W4323657743 sur OpenAlexaffabout
Saahil Gupta, Japan Trivedi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen productionRenewable energyEnvironmental scienceLife-cycle assessmentHydrogen economyGreenhouse gasElectricity generationHydrogen technologiesWind powerHydrogenSteam reformingProcess engineeringWaste managementEnvironmental engineeringEngineeringProduction (economics)ChemistryElectrical engineeringPower (physics)EcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this paper is to conduct a techno-economic feasibility analysis of adopting a hybrid approach to hydrogen generation. This includes grey hydrogen sourced from natural gas using Steam Methane Reforming (SMR) and green hydrogen from renewable energy. The key focus is on assessing the environmental impacts of such a transition over the next decade in Western Canada while ensuring a clean and stable supply of hydrogen for various industrial processes. A life cycle assessment (LCA) is performed to ascertain greenhouse gas emissions per kg of hydrogen produced. The system boundaries extend from the set up and generation of renewable electricity at standalone and integrated renewable power plants (solar and wind) to the production of hydrogen using water electrolysis. The viability of a site for hydrogen generation from renewables is based on a study of the photovoltaic (PV) and wind potential of various locations in Western Canada. Additionally, an analysis considering the expected improvements in efficiency and scale of upcoming electrolyser technologies is incorporated into the model. Most of the life cycle CO2 emissions of solar and wind sourced hydrogen are from the initial setting up of the power plants. In comparison with SMR sourced hydrogen, total life cycle emissions show a reduction of approximately 90%. As electrolyser technology is improved, hydrogen produced using dedicated renewable sources will achieve price parity over the longer term with the model proposed. It also helps predict the rate at which a hybrid supply of hydrogen can be converted to a primarily green hydrogen supply. These results will serve as a reliable way to transition from grey hydrogen that is currently being produced to green hydrogen, without increasing costs exponentially and with no change in availability. The analysis provides a roadmap for a phased decarbonization of various industries, including the oil and gas industry, where hydrogen is used as a feedstock. Further, it acts as a technical guide to effectuating various hydrogen strategies and achieving emission reduction targets that have been envisaged by provinces in Western Canada.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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