Trade-Offs between Grid Connectivity and Operational Flexibility in Reducing the Cost and Carbon Footprint of Green Ammonia
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Ammonia is essential for fertilizer production and industrial applications, but conventional synthesis is highly carbon-intensive due to reliance on fossil-based hydrogen. Producing “green ammonia” with renewables-based electrolytic hydrogen offers lower emissions and greater resilience to fossil fuel market volatility, though at a higher cost. To reduce infrastructure overbuilding and associated costs, two main strategies have been proposed: (1) grid connection under emission caps and (2) increased operational flexibility. Yet, their relative benefits remain location-specific and uncertain. Here, we evaluate these strategies across a wide range of European Union (EU) weather patterns using the levelized cost of ammonia (LCOA) and life-cycle greenhouse gas emissions as benchmarks. We find that grid-connected plants achieve greater cost reductions but are more sensitive to regulatory uncertainty, particularly emission caps, while operational flexibility achieves larger emission cuts. On average, grid-connected plants lower LCOA by 42% (1569 EUR/t NH 3; range: 999–2772) and emissions by 25% (0.66 t CO 2 e/t; range: 0.39–1.15), while flexible off-grid plants reduce costs by 39% (1593 EUR/t; range: 1168–2573) and emissions by 45% (0.49 t CO 2 e/t; range: 0.31–0.94) compared to baseline off-grid, nonflexible green ammonia systems. Benefits are most pronounced in regions with limited renewable resources, though plants in those regions may face competitiveness challenges, potentially making relocation more attractive. Combining both strategies yields only modest additional benefits, except in wind-rich regions. These findings provide robust guidance for selecting cost- and emission-effective strategies, supporting targeted deployment and sector decarbonization.
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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 | 0,001 |
| 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 ».