THE IMPORTANCE OF EXPANDING RESEARCH ON THE SERPENTINIZATION OF OPHIOLITE ROCKS BY NATURAL “WHITE” HYDROGEN FOR KAZAKHSTAN
Notice bibliographique
Résumé
In Kazakhstan, options and regions for hydrogen production are being considered, including in Western Kazakhstan, the Mangystau region, using the water of the Caspian Lake. The current advanced hydrogen production technologies, including green hydrogen, are very expensive, requiring billions of dollars of investment and potentially creating difficulties for the local population and nature, ecology, flora and fauna. At the same time, geological studies of alternative hydrogen production options in Kazakhstan are poorly developed. Kazakhstan needs and is currently very important to study serpentinization of ophiolite rocks using natural «white» hydrogen. In many countries, there is practically a «gold rush» now, hydrogeologists are conducting research on the search for natural «white» hydrogen. Hydrogeologists have now discovered numerous sources of natural hydrogen in geological environments from Mali to Switzerland, France, Germany, the USA, Canada, and Australia. More than 50 companies have sprung up to discover and mine it. A natural hydrogen well operates in Mali to provide energy to a local city with a population of about 4,000 people for free and forever. Unlike other geological fuels, which are formed over millions of years, natural hydrogen is generated by mixing water and iron particles, serpentinization of ophiolite rocks, and is renewable on the scale of human time, and not in geological epochs. Alternative options for the production and use of hydrogen are presented in this review, including various types of hydrogen, black, gray, green, blue, turquoise, pink and yellow, depending on the method of its extraction and production. Kazakhstan, with the richest natural ore reserves, including coal and polymetals, where ophiolite rocks may be located, may well have deposits of natural «white» hydrogen, such geological studies in Kazakhstan are poorly developed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».