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Enregistrement W4410973623 · doi:10.1016/j.jece.2025.117401

Development of effective hydrogen production and process electrification systems to reduce the environmental impacts of the methanol production process

2025· article· en· W4410973623 sur OpenAlexafffundabout
Khadijeh Barati, Navid Teymouri, Yaser Khojasteh Salkuyeh

Notice bibliographique

RevueJournal of environmental chemical engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Resources CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésProduction (economics)Process (computing)Hydrogen productionProcess engineeringProcess developmentMethanolElectrificationEnvironmental scienceHydrogenBiochemical engineeringChemistryComputer scienceEngineeringElectricityOrganic chemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The methanol industry, responsible for around 10% of GHG emissions in the chemical sector, faces growing challenges due to its environmental impacts. This article aims to reduce the lifecycle environmental impacts of the CO 2 -to-methanol process by exploring advanced electrification methods for hydrogen production and CO 2 conversion. The process analysis and comprehensive life cycle assessment (LCA) are conducted on four different methanol production pathways: conventional natural gas, CO 2 hydrogenation, tri-reforming of methane (TRM), and the novel electrified combined reforming (ECRM), by including two hydrogen production routes: PEM electrolysis and the innovative plasma-assisted methane pyrolysis. The LCA was performed using the ReCiPe method, covering midpoint and endpoint categories across four Canadian provinces—British Columbia, Alberta, Ontario, and Quebec. The efficient plasma technology improves environmental performance for all pathways. The plasma-assisted CO 2 hydrogenation pathway in British Columbia and Quebec shows the lowest GHG emissions, achieving -2.01 and -1.72 kg CO 2 /kg MeOH, respectively. In Alberta, the conventional pathway has the lowest impact, followed by plasma-assisted TRM. The CO 2 hydrogenation with the PEM pathway shows the highest GHG emissions at 8.00 kg CO 2 /kg MeOH, highlighting the challenges of using hydrogen from PEM electrolysis in regions with carbon-intensive electricity grids. However, the inclusion of carbon black as a byproduct further reduces the environmental impact, making these plasma-assisted pathways more viable. This LCA study underscores the influence of regional factors and technology choices on the sustainability of methanol production, with an example of a 107% reduction in GHG emissions when plasma-assisted ECRM is shifting from Alberta to Quebec.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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