Process design, techno-economic, and life cycle assessment of methanol production routes
Notice bibliographique
Résumé
Methanol plays a crucial role as a versatile chemical feedstock and energy carrier. Urgent and increasing environmental impacts require exploring renewable pathways for methanol production to achieve a sustainable transition. This article evaluates five scenarios for methanol production: the conventional method (baseline – natural gas), biomass gasification-based configurations, and CO 2 hydrogenation with hydrogen produced through water electrolysis. Thermodynamic analysis conducted to assess energy efficiency, with pinch analysis employed for heat integration in all pathways, effectively utilizing waste heat to enhance system efficiency and reduce environmental impacts. Life cycle assessment is conducted to evaluate the environmental impacts of each scenario, with a focus on identifying the most significant parameters influencing these impacts. Additionally, a techno-economic analysis is performed to assess the profitability of each scenario. Results indicate that the scenario of biomass-based methanol production producing biochar (BPBCB) achieves the highest energy efficiency at approximately 69%. In terms of environmental performance, the scenario of biomass-based methanol production without producing biochar (BWOBB) has the lowest impact on total human health, while CO 2 hydrogenation (DCM) demonstrates the lowest impact on total ecosystem quality. Both BWOBB and DCM scenarios exhibit the lowest climate change impacts, with 0.15 and 0.19 CO 2 ,eq /kg methanol , respectively, highlighting the role of biomass and renewable hydroelectricity in mitigating climate change. Economically, the natural gas scenario is the most favorable, but among renewable methods, BPBCB achieves the best net present value of 2.043 B$ and a payback period of 6.2 years, making it the most viable alternative to fossil-based methanol production under current conditions.
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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 ».