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Enregistrement W4412041137 · doi:10.32390/ksmer.2025.62.3.274

Cost Analysis of the Blue Hydrogen Supply from Canada to Korea

2025· article· en· W4412041137 sur OpenAlex
Amisha Flowrence Gomes, Namhwa Kim, Hyundon Shin

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Institute of Energy Technology Evaluation and PlanningMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésCost analysisHydrogenEnvironmental scienceBusinessNatural resource economicsWaste managementEconomicsChemistryEngineeringOperations research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study conducts a cost analysis of blue hydrogen supply from Canada to South Korea by modeling two distinct supply chain scenarios using Monte Carlo simulation.Scenario 1 involves importing liquefied natural gas (LNG) from Canada for domestic hydrogen production in South Korea, coupled with carbon capture and storage (CCS) integration.Scenario 2 involves producing blue hydrogen in Canada and importing it to Korea using various carrier options, such as liquefied hydrogen, ammonia, and liquid organic hydrogen carriers.Blue hydrogen, which is produced primarily through steam methane reforming, partial oxidation, and autothermal reforming, incorporates CCS to reduce carbon emissions.The economic analysis using Monte Carlo simulations in both scenarios shows that blue hydrogen stored in ammonia from Scenario 2 has the lowest supply cost at 7.33 $/kgH 2 , making it the most cost-effective option.Although Canada's current LNG supply to Korea is limited, future strategic energy planning supports the feasibility of this scenario.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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