Sensitivity analysis and stochastic optimization of levelized cost of hydrogen production through methane pyrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen plays a crucial role across multiple industrial sectors and is increasingly recognized as a clean energy carrier with significant potential in decarbonization efforts. Methane pyrolysis (MP), particularly using molten metal catalysts, offers a promising pathway for hydrogen production with low CO 2 emissions. However, uncertainties in catalyst performance and market dynamics pose challenges to its economic viability. This study develops an optimization‐based framework to evaluate the levelized cost of hydrogen (LCOH) from MP under techno‐economic uncertainty. A first‐principles process model is integrated into a deterministic optimization formulation to minimize LCOH, followed by sensitivity analysis to identify key cost drivers. The most influential parameters—catalyst loss and natural gas price—are then modelled as uncertain parameters in a two‐stage stochastic programming framework. Results show that the LCOH from MP varies widely, ranging from 0.44 USD/kg under favourable conditions to 21.49 USD/kg in the worst case. The expected LCOH under uncertainty is approximately 7.1 USD/kg, with catalyst degradation emerging as the dominant cost factor. The findings highlight the importance of technological advancements in catalyst stability and carbon removal from molten metals in improving the economic competitiveness of MP.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».