Life cycle assessment of a newly designed thermochemical cycle and traditional steam methane reforming process for hydrogen production using coherent criteria
Notice bibliographique
Résumé
Methodological inconsistencies affect the accuracy and reliability of life-cycle assessment results of hydrogen production and mislead their interpretation. To avoid such consequences, the present work aims to employ newly developed and more coherent life cycle indicators to assess the environmental impacts of renewable hydrogen production. Two case studies are, in this regard, chosen to conduct a comparative assessment between the improved Sulfur–Iodine (S-I) thermochemical cycle and conventional steam methane reforming (SMR). A life cycle assessment (LCA) methodological framework is developed for the first time by coupling the LCA capabilities of the OpenLCA with the process simulation results from the Aspen Plus and thermal management results from the MATLAB. The environmental profile of both hydrogen production systems is assessed using a well-established set of life cycle performance indicators, based on the methodologies, namely: (1) carbon footprint via IPCC, (2) acidification footprint via CML, (3) non-renewable energy footprint via VDI, and (4) non-renewable exergy footprint via VDI. The results show that the predicted carbon footprint of the improved S–I cycle is 1422.71 g CO 2 eq./kg H 2 , whereas the conventional SMR hydrogen production process is associated with a significantly higher carbon footprint of 2642.72 g CO 2 eq./kg H 2 . Furthermore, the S–I cycle has an acidification footprint of 16.18 g SO 2 -eq/kg H 2 , a non-renewable energy footprint of 62.96 MJ eq/kg H 2 , and a non-renewable exergy footprint of 62.09 MJ eq/kg H 2 which is 63.89 %, 12.43 %, and 13.77 % less compared to the conventional SMR process. The environmental performance shows that the improved S–I configuration caused 46.16 % less carbon footprint than the conventional SMR process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».