Sustainability analysis of electrolysis based green hydrogen production pathways: A life cycle perspective
Notice bibliographique
Résumé
As the global transition towards clean and sustainable energy systems, hydrogen has emerged as a key energy carrier in the pursuit of a carbon-neutral future. This study presents a comprehensive life cycle assessment to evaluate the long-term environmental impacts of hydrogen production via water electrolysis in the province of Ontario, Canada, with a particular focus on effects on resource depletion, ecosystem quality, and human health. Using a cradle-to-gate framework, the assessment compares different electrolysis technologies and electricity sources through the application of the SimaPro life cycle modeling software. The results indicate that the choice of electricity source plays a critical role in determining the overall environmental performance of hydrogen production pathways. Among the evaluated options, electrolysis powered by hydropower consistently shows the lowest impact on human health, with environmental scores of 56 and 61 millipoints for proton exchange membrane and alkaline electrolyzers, respectively. In contrast, systems powered by solar, wind, and nuclear energy nearly double the impact. For resource depletion, hydropower-based hydrogen production also exhibits the lowest environmental burden, with a resource depletion score of 0.1 millipoints. This is five times lower than wind and nuclear-powered systems, while solar shows the highest impact at 1.8 millipoints. The findings highlight that, within the context of Ontario, Canada, hydropower-driven electrolysis using proton exchange membrane technology presents the most environmentally favorable option for green hydrogen production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».