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Enregistrement W4416674486 · doi:10.1021/acs.est.5c11930

Trade-Offs between Grid Connectivity and Operational Flexibility in Reducing the Cost and Carbon Footprint of Green Ammonia

2025· article· en· W4416674486 sur OpenAlexafffund
Stefano Mingolla, Kevin H. R. Rouwenhorst, Paolo Gabrielli, Giovanni Sansavini, Magdalena M. Klemun, Zhongming Lu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBundesamt für EnergieHong Kong University of Science and TechnologyEidgenössische Technische Hochschule ZürichUniversity of WaterlooResearch Grants Council, University Grants CommitteeUniversity of TwenteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJohns Hopkins University
Mots-clésGreenhouse gasFlexibility (engineering)Carbon footprintRenewable energyBaseline (sea)Software deploymentCost of electricity by sourceFossil fuelGridProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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