<scp>CO<sub>2</sub></scp> utilization for methanol production; Optimal pathways with minimum <scp>GHG</scp> reduction cost
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mitigating CO2 emissions from industries and other sectors of our economy is a critical component of building a sustainable economy. This paper investigates two different methanol synthesis routes based on CO2 utilization (CO2 capture and utilization [CCU], and tri‐reforming of methane [TRM]), and compares the results with the conventional methanol production using natural gas as the feedstock (NG‐MeOH). A comprehensive techno‐economic analysis (TEA) model that includes the findings of the life cycle assessment (LCA) models of methanol production using various CO2 utilization pathways is conducted. Economic analysis is conducted by developing a cost model that is connected to the simulation models for each production route. Compared to the conventional process (with a GHG emission of 0.6 kg CO2/kg MeOH), the lifecycle GHG reduction of 1.75 and 0.41 kg CO2/kg MeOH are achievable in the CCU and TRM pathways, respectively. Furthermore, the results indicate that, under current market conditions and hydrogen production costs, methanol production via CO2 hydrogenation will result in a cost approximately three times higher than that of the conventional process. The integrated TEA–LCA model shows that this increased cost of production equates to a required life cycle GHG reduction credit of $279 to $422 per tonne of CO2 utilized, depending on construction material and selected pathway. Additionally, when compared to the CO2 hydrogenation route, the tri‐reforming process (TRM‐MeOH) can result in a 42% cost savings. Furthermore, a minimum financial support of $56 per tonne utilized CO2 will be required to make the TRM‐MeOH process economically viable.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».