Scaling green hydrogen: Production, storage, techno-economics and global perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen has emerged as a key green energy carrier for deep decarbonisation, offering a viable pathway to reduce emissions from carbon-intensive industries while enabling greater integration of renewable energy source into the global energy system. This study provides a comprehensive review of green hydrogen production technologies, storage methods, and industrial applications, alongside the financial and regulatory landscape shaping its large-scale deployment. From techno-economic viewpoints, alkaline electrolysis offers cost advantages at approximately USD 270/kW compared with proton membrane exchange and solid oxide electrolysis. Storage technologies show levelised costs of USD 2.48–15.61/kg H 2 with scalability to gigawatt level, surpassing battery systems. Hydrogen adoption enables substantial decarbonisation in hard-to-abate sectors, with deployments estimated to cut more than 1 Mtonne CO 2 emissions annually in steelmaking and more than 100 ktonne in cement production. This study underscores the importance of international cooperation, outlining pathways for countries with abundant renewable resources (e.g., Canada, Australia) to emerge as major hydrogen producers, while nations with strong demand (e.g., Japan, South Korea) act as market catalysts. Finally, investment dynamics, government incentives, regulatory frameworks, and targeted policy recommendations are reviewed to provide a holistic perspective for building a resilient and sustainable hydrogen ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».