Life cycle-based multi-objective model for optimal gaseous fuel generation and portfolio allocation in gas grids: A strategic decarbonization
Notice bibliographique
Résumé
• Life cycle thinking-based multi-objective optimization was employed. • The model accommodates varying decision environments. • Up to 16,000 $/year of carbon tax savings can be achieved by adding biomethane and hydrogen to the gas grid. • Low-carbon gas integration can reduce up to 250 tonnes/year of emissions from key economic sectors. Biomethane and hydrogen are acknowledged as transformative opportunities for decarbonizing the conventional gas grid. Essential to this transformation is the modeling of the gaseous fuel supply chain, particularly with hydrogen and biomethane, offering crucial insights for decision-makers. This study introduces a life cycle thinking-based multi-objective optimization model for the integrated design of biomethane and hydrogen gaseous fuel supply chain networks. The model determines optimal resource allocation for the production of the two fuels, integrating them into the conventional gas network. Moreover, it allocates conventional natural gas, biomethane, and hydrogen optimally across building, industry, and transport sectors, considering the life cycle environmental and economic performance of fuel integration paths. Objective functions include minimization of life cycle emissions and levelized cost of energy while maximizing revenue from fuel sales. Integrating life cycle assessment and cost analysis tools, the optimization model quantifies emissions and life cycle costs for biomethane and hydrogen paths. Results identify Pareto-optimal fuel production paths and portfolios, revealing that integrating the alternative fuels into the current gas grid can significantly reduce emissions (up to 250 tonCO 2eq /year) and generate substantial carbon tax savings (up to $16,250/year). This model is useful for gaseous fuel industry stakeholders, offering a comprehensive view of supply chain costs and detailed insights into emission benefits when integrating alternative fuels into existing gas networks.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».