Evaluation of Green and Blue Hydrogen Production Potential in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
• Centralized largescale Green Hydrogen Production (GHP) in five cities are evaluated. • Blue Hydrogen Production (BHP) via SMR with and without CCS/U is evaluated. • LCOH and cash flow for both GHP and BHP are calculated via technoeconomic model. • An informative revealing comparison between GHP and BHP is presented. The Kingdom of Saudi Arabia has rich renewable energy resources, specifically wind and solar in addition to geothermal beside massive natural gas reserves. This paper investigates the potential of both green and blue hydrogen production for five selected cities in Saudi Arabia. To accomplish the said objective, a techno-economic model is formulated. Four renewable energy scenarios are evaluated for a total of 1.9 GW installed capacity to reveal the best scenario of Green Hydrogen Production (GHP) in each city. Also, Blue Hydrogen Production (BHP) is investigated for two cases of Steam Methane Reforming (SMR) with different percentages of carbon capture. The two BHP scenarios were compared with a base case scenario of hydrogen production from natural gas without CCS/U (gray hydrogen). The economic analysis for both GHP and BHP is performed by calculating the Levelized Cost of Hydrogen (LCOH) and cash flow. The LCOH for GHP range for all cities ($3.27/kg–$12.17/kg) ) with the lowest LCOH is found for NEOM city (50% PV and 50% wind) ($3.27/kg). LCOH for the three SMR cases are $0.534/kg, $0.647/kg, and $0.897/kg for SMR wo CCS/U, SMR 55% CCS/U, and SMR 90% CCS/U respectively.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».