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Enregistrement W7043539377

Techno-Economic Analysis of Hydrogen Production by Water Electrolysis Using Multi-Criteria Decision Methods (MCDM)

2023· other· fr· W7043539377 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFilter (signal processing)Context (archaeology)LimitingNucleofectionDecantation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: L'hydrogène est reconnu comme un vecteur d'énergie essentiel pour un avenir durable, avec un potentiel considérable pour décarboner divers secteurs de l'économie mondiale. Ces dernières années, la production d'hydrogène par électrolyse de l'eau a attiré l'attention des chercheurs et des acteurs industriels du monde entier, car elle offre une voie prometteuse vers la production d'énergie propre, durable et respectueuse de l'environnement. Ce procédé exploite les ressources abondantes en eau et l'électricité renouvelable pour produire de l'hydrogène sans émettre de gaz à effet de serre, ce qui en fait un élément clé dans la poursuite mondiale d'un avenir à faible teneur en carbone. Alors que des pays comme le Canada adoptent la demande croissante d'énergies propres, l'importance mondiale de la production d'hydrogène par électrolyse de l'eau ne peut être surestimée. Cependant, la compétitivité en termes de coûts de cette technologie reste un défi. Dans cette thèse, nous présentons une évaluation technico-économique de la production d'hydrogène par électrolyse de l'eau, en utilisant la prise de décision multicritères (MCDM) pour évaluer et optimiser le coût et les performances des différentes technologies d'électrolyseurs. L'objectif principal de cette étude est de démontrer l'efficacité du MCDM pour identifier les critères les plus rentables et gérer l'incertitude associée aux multiples critères qui contribuent à l'efficacité globale du système. En nous concentrant sur les électrolyseurs à membrane échangeuse de protons (PEM) et alcalins, nous avons développé un code pour déterminer leurs caractéristiques thermodynamiques, ce qui nous a permis de calculer le coût de production d'hydrogène. En comparant les coûts et les performances de ces types d'électrolyseurs, nous avons pu évaluer l'influence des différents critères sur la réduction des coûts entre les alternatives. Cette recherche met en évidence l'importance de l'hydrogène dans la transition énergétique mondiale et démontre l'utilité du MCDM comme moyen de gérer les critères de réduction des coûts dans le contexte des technologies d'électrolyse de l'eau. Les résultats offrent des perspectives précieuses pour les décideurs de l'industrie de la production d'hydrogène et contribuent à l'optimisation des technologies d'électrolyse de l'eau pour une production durable d'hydrogène à l'échelle mondiale. ABSTRACT: Hydrogen is recognized as a vital energy carrier for a sustainable future, with substantial potential to decarbonize various sectors of the global economy. In recent years, hydrogen production through water electrolysis has attracted significant attention from researchers and industry stakeholders worldwide, as it offers a promising path towards clean, sustainable, and environmentally friendly energy generation. This process harnesses abundant water resources and renewable electricity to produce hydrogen without producing greenhouse gas emissions, making it a key component in the global pursuit of a low-carbon future. As countries like Canada embrace the increasing demand for clean energy, the worldwide importance of hydrogen production through water electrolysis cannot be overstated. However, the cost competitiveness of this technology remains a challenge. In this thesis, we present a techno-economic assessment of hydrogen production by water electrolysis, employing Multi-Criteria Decision Making (MCDM) to evaluate and optimize the cost and performance of different electrolyser technologies. The primary objective of this study is to demonstrate the effectiveness of MCDM in identifying the most cost-effective criteria and managing the uncertainty associated with multiple criteria that contribute to the overall system efficiency. Focusing on Proton Exchange Membrane (PEM) and Alkaline electrolysers, we developed a code to determine their thermodynamic characteristics, which allowed us to calculate the hydrogen production cost. By comparing the costs and performance of these electrolyser types, we were able to assess the influence of different criteria on cost reduction between alternatives. This research highlights the importance of hydrogen in the global energy transition and demonstrates the utility of MCDM to manage criteria for cost reduction in the context of water electrolysis technologies. The results offer valuable insights for decision-makers in the hydrogen production industry and contribute to the optimization of water electrolysis technologies for sustainable hydrogen production worldwide.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2023
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