Hydrogen pathways for green fertilizer production: A comparative techno-economic study of electrolysis and plasmalysis
Notice bibliographique
Résumé
Decarbonizing ammonia production is critical to meeting global climate targets in agriculture. This study evaluates two hydrogen pathways, plasmalysis and electrolysis, at Ontario's Courtright Complex using detailed techno-economic modeling. The natural gas–based plasma system achieves the lowest hydrogen cost ($1.35/kg) but incurs high annual fuel expenses ($297.7 M/y) and shows strong sensitivity to natural gas prices. Electrolysis, powered by 110 MW PV, 1700 MW wind, 60 MW biomass, 95 MWh battery storage, and a 2.0 GW electrolyzer, produces hydrogen at $2.07/kg with lower fuel costs ($29.7 M/y) and significant grid interaction (2.67 TWh/y imports and 1.89 TWh/y exports), enhancing operational flexibility. Over a 15-year horizon, both pathways deliver substantial CO 2 reductions (plasmalysis: 27,000 kt; electrolysis: 26,045 kt). Extending plant lifetimes from 10 to 30 y reduces the levelized cost of hydrogen from $2.25 to $1.91/kg in the plasmalysis case and from $1.52 to $1.18/kg in the electrolysis case, while increasing overall net present cost. Although electrolysis requires higher capital investment ($5.53 B compared with $1.79 B), it demonstrates resilience to fuel price volatility and provides additional grid revenue. In contrast, plasmalysis offers near-term cost advantages but remains dependent on fossil gas, underscoring its role as a transitional rather than fully green option for ammonia decarbonization. • Plasmalysis hits $1.35/kg; electrolysis reaches $2.07/kg with grid support. • Electrolysis achieves 74 % renewables with higher capital requirements. • Hybrid system balances PV, wind, biomass, storage, and grid exchange. • Lifetime extension cuts LCOH by 15 % but raises resource use and NPC. • Both pathways cut CO 2 ; plasmalysis avoids slightly more emissions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».