Green ammonia: optimising production and quantifying its potential as an energy vector
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Notice bibliographique
Résumé
The environmental imperative to achieve net-zero emissions quickly to minimise the rise in average global temperature rise due to global warming is clear. To achieve this, variable renewable energy (VRE) needs to substitute existing energy sources in the polluting sectors: electricity, heat, transport and industry. The integration of VRE sources to high levels of penetration however, is difficult: unlike most commodities, supply and demand must be in equilibrium at each moment in time, from the sub-second to inter-annual. This study quantifies the flexibility required by a power network to integrate additional VRE sources as a function of the magnitude and duration of the electrical energy storage required. The original energy storage requirement modelling tool (ESRMT) calculates: 1) the storage magnitude index (SMI), 2) the storage duration index (SDI) and 3) the storage size required. This quantifies the impact of VRE penetration, the mix of VRE sources and the application of other flexibility methods on the storage requirements. The ESRMT is used to consider locations in Japan, the UK, Canada and Australia and shows that, while requirements do increase with VRE penetration, the magnitude and type is location specific and highly dependent on the mix of VRE sources. Medium and long-term storage required at high VRE penetration are difficult to mitigate. The chemical storage of electrical energy, using ammonia, is a promising solution due to its favourable chemical and technical properties. The decarbonisation of the ammonia production is itself an environmental imperative as it accounts for 1.3% of global carbon dioxide emissions and supports over 48% of the global population through nitrogen based fertilisers. The developed islanded ammonia production modelling tool (IAPMT) optimises the mix of VRE sources, plant design and operation to minimise the levelised cost of ammonia (LCOA) at any given location. The IAPMT is used to consider ammonia production at 534 locations in 70 countries. It shows that at the best location a LCOA of $473/tonne is currently achievable, but this will decrease to $310/tonne by 2030. Decarbonised production will be highly competitive with conventional production by 2030. Assuming its use for seasonal storage, these LCOA estimates mean that the levelised cost of electricity (LCOE) of power-toammonia-to-power of $252/MWh by 2030.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle