Techno-economic optimization of e-methanol production integrated with oxy-fuel power plants: an adaptive power management case study in Australia
Notice bibliographique
Résumé
The urgent need to decarbonize the energy and chemical sectors necessitates innovative pathways that integrate renewable energy with carbon utilization. This study presents a novel Power-to-Methanol (PtM) system. It uniquely combines solar-driven hydrogen supply via a thermochemical method, flexible operation tied to electricity markets, and detailed techno-economic modelling, distinguishing it from previous e-methanol integration research. The CO 2 utilized in the methanol synthesis unit is sourced from a retrofitted oxy-fuel power plant. Among the evaluated configurations, the best option achieves a capture rate of 350.1 kg CO2 /MWh, with an associated efficiency penalty of 6.7%. Despite these promising features, the standalone carbon capture approach yields a high CO 2 avoidance cost of $217.4/t CO2 , making it economically unviable. This study investigates the conversion of captured CO 2 into methanol to improve economic feasibility, thereby creating financial incentives for the adoption of advanced capture technologies. A detailed commercial-scale modular e-methanol production unit (750 t MeOH /day) is presented. The system operates dynamically, adapting to fluctuations in electricity markets to improve economic returns through flexible grid interaction. Required hydrogen and oxygen are supplied via a solar-driven Copper–Chlorine (Cu–Cl) thermochemical cycle. Multi-objective optimization identifies the optimal design, achieving a Levelized Cost of Methanol (LCOM) of $1,190/t MeOH , an overall efficiency of 11.8%, and a specific avoided CO 2 of 1.2 t CO2 /t MeOH . The produced e-methanol remains non-competitive with grey methanol. However, future projections for 2050 indicate that, under anticipated CO 2 incentive schemes and reductions in critical cost components, the LCOM could decrease significantly to $745/t MeOH .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».