Evaluation of Green and Blue Hydrogen Production Potential in Saudi Arabia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 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 découle