Decarbonizing Arctic Mining Operations with Wind-Hydrogen Systems: Case Study of Raglan Mine
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the techno-economic feasibility of integrating wind power with hydrogen-based storage to decarbonize the Raglan Mine in northern Canada. Using HOMER simulations with real 2021 operational data, six progressive scenarios were modeled, ranging from partial substitution of diesel generators to complete site-wide electrification, including heating, transport, and mining equipment. Results show that complete decarbonization (Scenario 6) is technically achievable and could avoid up to 143,000 tCO2eq annually (~2.15 Mt over 15 years), but remains economically prohibitive under current technology costs. In contrast, Scenario 2 Case 2, which combines solid oxide fuel cells with thermal charge controllers, emerges as the most viable near-term pathway, avoiding ~61,000 tCO2eq annually (~0.91 Mt over 15 years) while achieving improved return on investment. A qualitative multi-criteria framework highlights this configuration as the best trade-off between technical feasibility, environmental performance, and economic viability. At the same time, complete decarbonization remains a longer-term target contingent on cost reductions and policy support. Overall, the findings provide clear evidence that hydrogen storage, when coupled with wind power, can deliver substantial and measurable decarbonization benefits for Arctic mining operations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».