Clean Energy Powered Fertilizer Production System Integrated with Commercial Greenhouse
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the integration of clean energy technologies, including wind power, green ammonia and urea synthesis, and Small Modular Reactors (SMRs) with commercial greenhouse operations. Through detailed techno-economic assessments with environmental benefits, the study evaluates the feasibility of decarbonizing both energy supply and fertilizer production in greenhouse agriculture. The thesis is structured into three complementary phases. In the first phase, an integrated wind-powered greenhouse system coupled with on-site green ammonia production is assessed. While the Levelized Cost of Ammonia (LCOA) ranges from USD 530 to 1,600 per metric ton depending on electricity prices, the system also offers significant emissions reductions, including a potential annual reduction of 3,134 metric tons of CO2 when surplus hydrogen is used in hydrogen-fired Combined Heat & Power (CHP) engines. The second phase extends the analysis to green urea production, achieving a competitive Internal Rate of Return (IRR) of 23.3% and a payback period (PBT) of 4.2 years under favorable market conditions while enabling the opportunity of near-zero or even carbon-negative greenhouse operations. The final phase explores SMR-powered systems that eliminate reliance on both the electrical grid and natural gas. Although the Levelized Cost of Urea (LCOU) in this configuration is higher at USD 1,394 per metric ton, the system offers long-term sustainability and zero direct emissions, supporting decentralized, year-round agricultural production. Overall, this thesis demonstrates that while economic challenges remain, integrating clean energy systems into greenhouse and fertilizer production presents a promising pathway toward carbon-neutral agriculture. The findings offer strategic insights for policymakers, researchers, and growers, highlighting how renewable energy and nuclear technologies can work in synergy to create resilient, low-emission agricultural systems in regions like Southwestern Ontario.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».