Life cycle assessment of hydrogen production pathways to support hydrogen decarbonization policies in a Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen is a promising energy carrier that is expected to play a crucial role in helping Canada achieve its net-zero target by 2050. However, reducing the ambiguity in regulatory frameworks is essential to incentivize and facilitate international trade in hydrogen. To this end, regulators must agree on quantification methodologies that consider life cycle boundaries, process descriptions, co-product allocation, conversion constants, and certification units. Several studies have highlighted the importance of life cycle assessment (LCA) as a standardized, relevant method for estimating the carbon footprint associated with hydrogen production and evaluating its environmental sustainability. As such, LCA-based certification schemes could help create a transparent hydrogen market. The aim of this study is to validate the proposed harmonized LCA-based methodology for quantifying hydrogen production’s carbon intensity. This methodology follows a consistent scope and life cycle inventory (LCI) development criteria, alongside a rigorous data quality assessment. The well-to-gate carbon intensities of six hydrogen production pathways are compared, which range from 0.26 to 10.07 kg CO 2e per kg of hydrogen (kg CO 2e /kg H 2 ), against the hydrogen carbon intensity thresholds established by the Canadian Clean Hydrogen Investment Tax Credit (CHITC). For example, the biomass gasification with carbon capture (CC) pathway demonstrates the lowest carbon intensity, while thermochemical pathways, such as steam methane reforming of natural gas without CC, poses challenges to meeting the maximum CHTIC threshold of 4 kg CO 2e /kg H 2 .
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».