The role of hydrogen in the decarbonisation of the steel industry : upstream and downstream in the UK and Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Currently the iron and steel industries are a significant contributor to global carbon emissions due to their reliance on fossil fuel powered processes. Use of technologies exploiting hydrogen as a fuel have gained prominence as a potential route to decarbonise the sector. This research offers a hitherto under-explored understanding of the enablers and barriers to industry adoption of hydrogen technologies, using the context of the steel industry in the UK and Ontario, Canada as case studies. Through thematic analysis of semi-structured interviews with key businesses and stakeholders across the steel network, we build a causal map which explicates the decision-making underpinning adoption of hydrogen technologies in the processing and production of steel. The outcomes will inform priorities for technological development and policy to support decarbonisation of steel manufacturing, a problem of international importance. Understanding the interdependency between decisions, uncertainties and goals are essential for informing effective strategy development in such a socio-technical problem. Causal mapping provides a means to visually represent the cause-effect relationship between relevant factors within a system. We explore issues with goals such as carbon emissions and ‘net-zero’, uncertainties related to carbon taxes, government policy, and hydrogen colour classification, as well as hydrogen embrittlement, costs and technology replacement in relationship to hydrogen adoption. The corresponding policy-facing causal map interprets this understanding into a decision-making tool to assist the journey to net-zero. We adopt an inductive reasoning approach by firstly analysing data gathered from the UK industry, developing a concurring hypothesis and testing this on the Canadian industry. Our paper presents the preliminary data and findings, and argues that the three main barriers to hydrogen technology adoption in the UK steel industry are: (1) Cost; (2) Supply; (3) Knowledge. This project is in collaboration with the National Manufacturing Institute Scotland (NMIS). NMIS have formed a conglomerate of industrial partners from the UK forging industry and furnace companies to develop hydrogen powered furnace technology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».