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Enregistrement W7001186082

Integration of Hydrogen Technology into Large Scale Industrial Manufacturing in Ontario

2021· dissertation· en· W7001186082 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueInvestment (military)Capital expenditurePayback periodElectricityCapital (architecture)Renewable energyAutomotive industryRetrofitting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power-to-Gas is particularly applicable in Ontario’s energy market, due to the abundance of curtailed renewable energy. During off peak hours this results in not only low carbon, but low-cost electricity making hydrogen generation a highly profitable and environmentally friendly venture. Despite the benefits listed above, there has yet to be a full-scale adoption of Power-to-Gas technology both globally and in the local market. This eliminate this hesitation there is a requirement for diverse, profitable proof of concept installations and a public uncertainty regarding the inherent safety of the technology. It is the objective of this thesis to address these concerns by demonstrating the versatility of hydrogen in different energy system configurations, to show how layered revenue streams can produce profits in the face of policy uncertainty and by outlining the risks and control methods available to mitigate the safety concerns associated with Hydrogen. \nThe first paper presented in this thesis will address the question of whether a business case with strong financial returns is possible for a finished goods manufacture. Here we demonstrate the potential to capitalize on multiple revenue streams under a single investment and highlight some of the ancillary assets including reduction in air pollution and balance of the electrical grid. This design was developed for an automotive manufacturer requiring a total capital investment of $2,620,448 and resulting in a payback period of 2.8 years. Based on a sensitivity analysis, the annual revenue for selling hydrogen at $1.5 to $12 per kgH2 can sum to $54,741 to $437,928. In the modelled carbon tax program, CO2 allowances can be sold at $18 to $30 per tonne CO2 and the model predicts a CO2 offset of 2359.7 tonnes. \nThe second paper develops a case study that further expands on the use of a single pathway, the is the use of hydrogen enriched natural gas. This paper analyzes the integration of an electrolyzer unit into a manufacturer’s CHP microgrid and both explores the impact a carbon tax has on its feasibility and carries out a failure mode and effects analysis to highlight the safe nature of the technology. Currently realizable capital incentives can see IRRs as high as 13.76% with net present values of approximately $750,000. To realize financial feasibility, the carbon price in Ontario must achieve or exceed a minimum of 60$/ton CO2e. In all economically feasible, cases the system operating under an optimal storage coefficient and operational limit produced an emission offset greater than 3000-ton CO2 per year.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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