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Enregistrement W4401349446 · doi:10.2118/221394-ms

Water Sourcing Reliability, Cost, and Circularity for Low Carbon Hydrogen Development

2024· article· en· W4401349446 sur OpenAlexaff
R. Bae, Samik Basu, Pilar Gallego, L. Lucas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Carbon fibersHydrogenComputer scienceReliability engineeringEnvironmental scienceChemistryEngineeringAlgorithmThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clean hydrogen will require significant volumes of water given the high production targets in certain geographic locations, regardless of generation pathway, i.e., from an electrolyzer or natural gas-based process with carbon capture and sequestration (CCS). Therefore, reliable water sourcing related to the planned infrastructure's location is a critical input that needs to be considered in the early project planning stages. This paper will review the potential sources of water and costs associated with incorporating them within the hydrogen supply chain and will explore the respective attributes of alternatives. Water demand will vary between different hydrogen production methods, site locations, and project specific facility designs. Furthermore, the cost of water will vary as well depending on the source water's respective quality, facilities, water conveyance, treatment, and waste disposal requirements. For the energy industry, water for hydrogen production has become as important as natural gas for its processes and as important as crude oil has been for its refineries. Project viability depends on the long-term reliable access to the selected water source, forcing project siting to be a critical project consideration. Additionally, water treatment processes vary according to the source's base purity and contaminants. Subsequently, these processes create waste streams with concentrated impurities, which may have to be mitigated prior to disposal. We will provide the readers with awareness of the issues related to water sourcing options and considerations, conveyance, and rough order of magnitude (ROM) costs for water infrastructure, including treatment. The clarification of costs associated with different water sources used for hydrogen generation will allow project developers to make more informed decisions. Water sourcing should be a topic at the forefront of planning stages related to hydrogen production. The authors for this paper wish to provide a better understanding of costs related to different options. Additionally, the implementation of circularity will be analyzed by considering recycled wastewater as the water source for a hydrogen plant. This could reduce the regional disparity in clean energy production and lessen the burden on fresh water supplies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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