A systemic review of hydrogen supply chain in energy transition
Notice bibliographique
Résumé
Targeting the net-zero emission (NZE) by 2050, the hydrogen industry is drastically developing in recent years. However, the technologies of hydrogen upstream production, midstream transportation and storage, and downstream utilization are facing obstacles. In this paper, the development of hydrogen industry from the production, transportation and storage, and sustainable economic development perspectives were reviewed. The current challenges and future outlooks were summarized consequently. In the upstream, blue hydrogen is dominating the current hydrogen supply, and an implementation of carbon capture and sequestration (CCS) can raise its cost by 30%. To achieve an economic feasibility, green hydrogen needs to reduce its cost by 75% to approximately 2 $/kg at the large scale. The research progress in the midterm sector is still in a preliminary stage, where experimental and theoretical investigations need to be conducted in addressing the impact of embrittlement, contamination, and flammability so that they could provide a solid support for material selection and large-scale feasibility studies. In the downstream utilization, blue hydrogen will be used in producing value-added chemicals in the short-term. Over the long-term, green hydrogen will dominate the market owing to its high energy intensity and zero carbon intensity which provides a promising option for energy storage. Technologies in the hydrogen industry require a comprehensive understanding of their economic and environmental benefits over the whole life cycle in supporting operators and policymakers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».